Загрузка моделей...
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Выбирайте модели по типам задач и возможностям. Найдите решение для вашей задачи из каталога готовых алгоритмов. От генерации изображений и обработки текста до анализа аудио и предсказаний на табличных данных — найдите решение для вашей задачи из каталога готовых алгоритмов.
Найдено моделей: 340
Все категории

Классифицирует изображения по четырем категориям наркотических веществ: алкоголь, кокаин, марихуана, табак.


Модель компьютерного зрения, которая по фото или скану документа находит и выделяет таблицы на странице. Это помогает автоматизировать извлечение табличных данных из бумажных отчётов, накладных, форм и отчётности, ускоряя последующее чтение, парсинг и анализ. Решение подходит для интеграции в OCR-конвейеры, бухгалтерские системы и системы управления документами.

Идентификация заболеваний растений по изображениям листьев с использованием глубокого обучения.

Выявление дефектов на промышленных поверхностях в реальном времени с низкой задержкой и оптимизацией под CPU.

Классификация изображений картофеля по наличию болезней: фитофтороз, альтернариоз или здоровое растение.

Обнаруживает пять категорий болезней листьев цветной капусты на изображениях для автоматизации сельского хозяйства.

«Система определения эмоций в тексте на русском языке» — NLP-модель, которая анализирует текстовые сообщения и определяет эмоциональную окраску (например, позитив, негатив, гнев, радость и др.). Это помогает компаниям автоматически понимать эмоциональный тон отзывов, комментариев и обращений клиентов. Модель особенно полезна для служб поддержки, социальных платформ и внутренней аналитики пользовательских настроений.

Модель классифицирует КТ-снимки почек на четыре категории: киста, норма, камень, опухоль.

Сегментирует дорожные сцены на 7 классов игровых объектов для создания ассетов. mIoU на Cityscapes от 84%.

Обнаруживает монеты на изображениях с помощью модели YOLO.

Модель компьютерного зрения, которая по фотографии определяет редкую породу собаки среди набора поддерживаемых классов. Это решение помогает автоматизировать каталогизацию изображений питомцев, улучшить систему рекомендаций в приложениях для заводчиков и любителей животных, а также поддерживает образовательные и исследовательские проекты. Подходит для интеграции в мобильные приложения, платформы обмена фото и ветеринарные сервисы.