AI Benchmark
4.4star
1600 件のレビュー
10万+
ダウンロード
全ユーザー対象
info
このアプリについて
ニューラル画像生成、顔認識、画像分類、質問応答...
あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。
現在の携帯電話ランキング: http://ai-benchmark.com/ranking
AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。
合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。
セクション 1. 分類、MobileNet-V3
セクション 2. 分類、インセプション V3
セクション 3. 顔認識、Swin Transformer
セクション 4. 分類、EfficientNet-B4
セクション 5. 分類、MobileViT-V2
セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3
セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8
セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer
セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+
セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+
セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化
セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN
セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN
セクション 15. 画像超解像度、SRGAN
セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net
セクション 17. 深度推定、MV3-Depth
セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1
セクション19/20。画像強調、DPED
セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP
セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル
セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR
セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR
セクション 26. 質問応答、MobileBERT
セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2
セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2
セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5
セクション 30. メモリ制限、ResNet
それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。
テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。
注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。
あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。
現在の携帯電話ランキング: http://ai-benchmark.com/ranking
AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。
合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。
セクション 1. 分類、MobileNet-V3
セクション 2. 分類、インセプション V3
セクション 3. 顔認識、Swin Transformer
セクション 4. 分類、EfficientNet-B4
セクション 5. 分類、MobileViT-V2
セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3
セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8
セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer
セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+
セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+
セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化
セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN
セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN
セクション 15. 画像超解像度、SRGAN
セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net
セクション 17. 深度推定、MV3-Depth
セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1
セクション19/20。画像強調、DPED
セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP
セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル
セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR
セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR
セクション 26. 質問応答、MobileBERT
セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2
セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2
セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5
セクション 30. メモリ制限、ResNet
それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。
テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。
注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。
最終更新日
データの安全は、デベロッパーによるユーザーデータの収集、共有方法を理解することから始まります。データのプライバシーとセキュリティ対策は、アプリの使用方法、ユーザーの年齢やお住まいの地域によって異なることがあります。この情報はデベロッパーから提供されたもので、更新されることがあります。
評価とレビュー
4.4
1540 件のレビュー
Googleユーザー
- 不適切として報告
2019年6月25日
機械が画像に映るものを判断していくのは見てて楽しいです。
5 人のユーザーが、このレビューが役立ったと評価しました
岡本昊大
- 不適切として報告
2023年11月18日
測定中にアプリが落ちる
Alpha496
- 不適切として報告
2023年8月20日
いい。
新機能
1. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.18.
2. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, Samsung ENN, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
3. Bug fixes and performance improvements.
2. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, Samsung ENN, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
3. Bug fixes and performance improvements.
アプリのサポート
デベロッパーについて
Andrii Ihnatov
andrey@vision.ee.ethz.ch
Switzerland
undefined
