AI Benchmark

Name: AI Benchmark
Availability: InStock
Rating: 4.429999828338623 (1598 reviews)
Author: Ignatov Andrey

Ignatov Andrey

४.४

१.६ हजार समीक्षाहरू

१ लाख+

डाउनलोड गरिएका सामग्रीहरू

सबैजना

यो एपका बारेमा

स्नायु छवि उत्पादन, अनुहार पहिचान, छवि वर्गीकरण, प्रश्न उत्तर...

के तपाईको स्मार्टफोनले यी र अन्य धेरै AI-आधारित कार्यहरू गर्नको लागि नवीनतम डीप न्यूरल नेटवर्कहरू चलाउन सक्षम छ? के यसमा समर्पित एआई चिप छ? के यो पर्याप्त छिटो छ? यसको एआई प्रदर्शनको व्यावसायिक मूल्याङ्कन गर्न AI बेन्चमार्क चलाउनुहोस्!

हालको फोन रैंकिंग: http://ai-benchmark.com/ranking

एआई बेन्चमार्कले धेरै प्रमुख एआई, कम्प्युटर भिजन र एनएलपी मोडेलहरूको गति, शुद्धता, पावर खपत र मेमोरी आवश्यकताहरू मापन गर्दछ। परीक्षण गरिएका समाधानहरूमध्ये छवि वर्गीकरण र अनुहार पहिचान विधिहरू, न्यूरल छवि र पाठ उत्पादन गर्ने एआई मोडेलहरू, छवि / भिडियो सुपर-रिजोल्युसन र फोटो एन्हान्समेन्टका लागि प्रयोग गरिएका न्यूरल नेटवर्कहरू, साथै स्वायत्त ड्राइभिङ प्रणालीहरूमा प्रयोग हुने एआई समाधानहरू र वास्तविक-का लागि स्मार्टफोनहरू छन्। समय गहिराई अनुमान र अर्थ छवि विभाजन। एल्गोरिदमको आउटपुटहरूको भिजुअलाइजेशनले तिनीहरूको नतिजाहरू ग्राफिक रूपमा मूल्याङ्कन गर्न र विभिन्न एआई क्षेत्रहरूमा हालको अत्याधुनिक जानकारी प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।

कुलमा, एआई बेन्चमार्कमा 83 परीक्षणहरू र तल सूचीबद्ध 30 खण्डहरू छन्:

खण्ड 1. वर्गीकरण, MobileNet-V3
खण्ड 2. वर्गीकरण, स्थापना-V3
खण्ड 3. अनुहार पहिचान, स्विन ट्रान्सफर्मर
खण्ड 4. वर्गीकरण, EfficientNet-B4
खण्ड 5. वर्गीकरण, MobileViT-V2
खण्ड 6/7। समानान्तर मोडेल कार्यान्वयन, 8 x Inception-V3
खण्ड 8. वस्तु ट्र्याकिङ, YOLO-V8
खण्ड 9. अप्टिकल क्यारेक्टर रिकग्निसन, ViT ट्रान्सफर्मर
खण्ड 10. अर्थिक विभाजन, DeepLabV3+
खण्ड 11. समानान्तर विभाजन, 2 x DeepLabV3+
खण्ड 12. सिमान्टिक सेग्मेन्टेशन, खण्ड कुनै पनि कुरा
खण्ड 13. फोटो डिब्लरिङ, IMDN
खण्ड 14. छवि सुपर-रिजोल्युशन, ESRGAN
खण्ड 15. छवि सुपर-रिजोल्युशन, SRGAN
खण्ड 16. छवि डिनोइसिङ, यू-नेट
खण्ड 17. गहिराई अनुमान, MV3-गहिराई
खण्ड 18. गहिराई अनुमान, MiDaS 3.1
धारा १९/२०। छवि वृद्धि, DPED
खण्ड 21. क्यामेरा ISP, MicroISP सिकेको
खण्ड 22. Bokeh प्रभाव प्रतिपादन, PyNET-V2 मोबाइल
खण्ड 23. FullHD भिडियो सुपर-रिजोल्युसन, XLSR
खण्ड 24/25। 4K भिडियो सुपर-रिजोल्युसन, VideoSR
खण्ड 26. प्रश्न उत्तर, MobileBERT
खण्ड 27. न्यूरल टेक्स्ट जेनेरेसन, लामा2
खण्ड 28. न्यूरल टेक्स्ट जेनेरेसन, GPT2
खण्ड 29. तंत्रिका छवि जेनेरेसन, स्थिर प्रसार V1.5
खण्ड 30. मेमोरी सीमा, ResNet

यस बाहेक, कसैले PRO मोडमा आफ्नै TensorFlow Lite deep Learning मोडेलहरू लोड र परीक्षण गर्न सक्छ।

परीक्षणहरूको विस्तृत विवरण यहाँ फेला पार्न सकिन्छ: http://ai-benchmark.com/tests.html

नोट: Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, र UNISOC Tiger chipsets लगायत समर्पित NPUs र AI एक्सेलेटरहरू भएका सबै मोबाइल SoCs मा हार्डवेयर एक्सेलेरेशन समर्थित छ। AI बेन्चमार्क v4 बाट सुरु गरेर, कसैले सेटिङहरूमा पुराना यन्त्रहरूमा GPU-आधारित AI एक्सेलेरेशन सक्षम गर्न सक्छ ("Accelerate" -> "GPU एक्सेलेरेशन सक्षम गर्नुहोस्" / "आर्म NN", OpenGL ES-3.0+ आवश्यक छ)।

मा अपडेट गरिएको

२०२५ सेप्टेम्बर २१

डेटाको सुरक्षा

तपाईंको डेटा सुरक्षित राख्नका निम्ति तपाईंले पहिला विकासकर्ताहरूले तपाईंको डेटा कसरी सङ्कलन तथा सेयर गर्छ भन्ने कुरा बुझ्न जरुरी छ। एपको प्रयोगसम्बन्धी जानकारी, तपाईं बसोबास गर्ने क्षेत्र र तपाईंको उमेरका आधारमा डेटाको गोपनीयता र सुरक्षासम्बन्धी अभ्यासहरू फरक हुन सक्छन्। यो एपका विकासकर्ताले यो जानकारी प्रदान गर्नुभएको हो र उहाँ समयक्रमसँगै यो जानकारी संशोधन गर्न सक्नुहुन्छ।

तेस्रो पक्षसँग कुनै पनि डेटा सेयर गरिँदैन

विकासकर्ताहरूले प्रयोगकर्ताको डेटा सेयर गरिने कुराका बारेमा कसरी जानकारी गराउँछन् भन्नेबारेमा थप जान्नुहोस्

कुनै पनि डेटा सङ्कलन गरिएको छैन

विकासकर्ताहरूले प्रयोगकर्ताको डेटा सङ्कलन गरिने कुराका बारेमा कसरी जानकारी गराउँछन् भन्नेबारेमा थप जान्नुहोस्

मूल्याङ्कन र समीक्षाहरू

४.४

१.५४ हजार समीक्षाहरू

नयाँ के छ

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.

अनुपयुक्त भनेर फ्ल्याग गर्नुहोस्