AI Benchmark
4,4star
1,6 K de recenzii
100 K+
Descărcări
Toți
info
Despre aplicație
Generarea imaginilor neuronale, recunoașterea feței, clasificarea imaginilor, răspunsul la întrebări...
Este smartphone-ul dvs. capabil să ruleze cele mai recente rețele neuronale profunde pentru a efectua aceste și multe alte sarcini bazate pe inteligență artificială? Are un cip AI dedicat? Este suficient de rapid? Rulați AI Benchmark pentru a evalua profesional performanța AI!
Clasamentul actual al telefonului: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark măsoară viteza, acuratețea, consumul de energie și cerințele de memorie pentru mai multe modele cheie AI, Computer Vision și NLP. Printre soluțiile testate se numără metodele de clasificare a imaginilor și recunoaștere a feței, modele AI care realizează generarea de imagini și text neuronale, rețele neuronale utilizate pentru Super-Rezoluție imagine/video și îmbunătățire a fotografiilor, precum și soluții AI utilizate în sistemele de conducere autonomă și smartphone-uri pentru real- Estimarea adâncimii timpului și Segmentarea semantică a imaginii. Vizualizarea rezultatelor algoritmilor permite evaluarea grafică a rezultatelor acestora și cunoașterea stadiului actual al tehnicii în diverse domenii AI.
În total, AI Benchmark constă din 83 de teste și 30 de secțiuni enumerate mai jos:
Secțiunea 1. Clasificare, MobileNet-V3
Secțiunea 2. Clasificare, Inception-V3
Secțiunea 3. Recunoașterea feței, Swin Transformer
Secțiunea 4. Clasificare, EfficientNet-B4
Secțiunea 5. Clasificare, MobileViT-V2
Secțiunile 6/7. Execuție model în paralel, 8 x Inception-V3
Secțiunea 8. Urmărirea obiectelor, YOLO-V8
Secțiunea 9. Recunoașterea optică a caracterelor, transformatorul ViT
Secțiunea 10. Segmentarea semantică, DeepLabV3+
Secțiunea 11. Segmentare paralelă, 2 x DeepLabV3+
Secțiunea 12. Segmentarea semantică, Segmentează orice
Secțiunea 13. Foto Deblurring, IMDN
Secțiunea 14. Super-rezoluție imagine, ESRGAN
Secțiunea 15. Super-Rezoluție imagine, SRGAN
Secțiunea 16. Reducerea zgomotului imaginii, U-Net
Secțiunea 17. Estimarea adâncimii, MV3-Depth
Secțiunea 18. Estimarea adâncimii, MiDaS 3.1
Sectiunea 19/20. Îmbunătățirea imaginii, DPED
Secțiunea 21. ISP învățat pentru cameră, MicroISP
Secțiunea 22. Redare cu efect Bokeh, PyNET-V2 Mobile
Secțiunea 23. Super-rezoluție video FullHD, XLSR
Sectiunea 24/25. Super-rezoluție video 4K, VideoSR
Secțiunea 26. Răspunsuri la întrebări, MobileBERT
Secțiunea 27. Generarea textului neuronal, Llama2
Secțiunea 28. Generarea textului neuronal, GPT2
Secțiunea 29. Generarea de imagini neuronale, difuzie stabilă V1.5
Secțiunea 30. Limite de memorie, ResNet
În plus, se poate încărca și testa propriile modele de învățare profundă TensorFlow Lite în modul PRO.
O descriere detaliată a testelor poate fi găsită aici: http://ai-benchmark.com/tests.html
Notă: Accelerația hardware este acceptată pe toate SoC-urile mobile cu NPU-uri și acceleratoare AI dedicate, inclusiv chipset-urile Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity/Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos și UNISOC Tiger. Pornind de la AI Benchmark v4, se poate activa și accelerarea AI bazată pe GPU pe dispozitivele mai vechi din setări ("Accelerate" -> "Enable GPU Acceleration" / "Arm NN", este necesar OpenGL ES-3.0+).
Este smartphone-ul dvs. capabil să ruleze cele mai recente rețele neuronale profunde pentru a efectua aceste și multe alte sarcini bazate pe inteligență artificială? Are un cip AI dedicat? Este suficient de rapid? Rulați AI Benchmark pentru a evalua profesional performanța AI!
Clasamentul actual al telefonului: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark măsoară viteza, acuratețea, consumul de energie și cerințele de memorie pentru mai multe modele cheie AI, Computer Vision și NLP. Printre soluțiile testate se numără metodele de clasificare a imaginilor și recunoaștere a feței, modele AI care realizează generarea de imagini și text neuronale, rețele neuronale utilizate pentru Super-Rezoluție imagine/video și îmbunătățire a fotografiilor, precum și soluții AI utilizate în sistemele de conducere autonomă și smartphone-uri pentru real- Estimarea adâncimii timpului și Segmentarea semantică a imaginii. Vizualizarea rezultatelor algoritmilor permite evaluarea grafică a rezultatelor acestora și cunoașterea stadiului actual al tehnicii în diverse domenii AI.
În total, AI Benchmark constă din 83 de teste și 30 de secțiuni enumerate mai jos:
Secțiunea 1. Clasificare, MobileNet-V3
Secțiunea 2. Clasificare, Inception-V3
Secțiunea 3. Recunoașterea feței, Swin Transformer
Secțiunea 4. Clasificare, EfficientNet-B4
Secțiunea 5. Clasificare, MobileViT-V2
Secțiunile 6/7. Execuție model în paralel, 8 x Inception-V3
Secțiunea 8. Urmărirea obiectelor, YOLO-V8
Secțiunea 9. Recunoașterea optică a caracterelor, transformatorul ViT
Secțiunea 10. Segmentarea semantică, DeepLabV3+
Secțiunea 11. Segmentare paralelă, 2 x DeepLabV3+
Secțiunea 12. Segmentarea semantică, Segmentează orice
Secțiunea 13. Foto Deblurring, IMDN
Secțiunea 14. Super-rezoluție imagine, ESRGAN
Secțiunea 15. Super-Rezoluție imagine, SRGAN
Secțiunea 16. Reducerea zgomotului imaginii, U-Net
Secțiunea 17. Estimarea adâncimii, MV3-Depth
Secțiunea 18. Estimarea adâncimii, MiDaS 3.1
Sectiunea 19/20. Îmbunătățirea imaginii, DPED
Secțiunea 21. ISP învățat pentru cameră, MicroISP
Secțiunea 22. Redare cu efect Bokeh, PyNET-V2 Mobile
Secțiunea 23. Super-rezoluție video FullHD, XLSR
Sectiunea 24/25. Super-rezoluție video 4K, VideoSR
Secțiunea 26. Răspunsuri la întrebări, MobileBERT
Secțiunea 27. Generarea textului neuronal, Llama2
Secțiunea 28. Generarea textului neuronal, GPT2
Secțiunea 29. Generarea de imagini neuronale, difuzie stabilă V1.5
Secțiunea 30. Limite de memorie, ResNet
În plus, se poate încărca și testa propriile modele de învățare profundă TensorFlow Lite în modul PRO.
O descriere detaliată a testelor poate fi găsită aici: http://ai-benchmark.com/tests.html
Notă: Accelerația hardware este acceptată pe toate SoC-urile mobile cu NPU-uri și acceleratoare AI dedicate, inclusiv chipset-urile Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity/Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos și UNISOC Tiger. Pornind de la AI Benchmark v4, se poate activa și accelerarea AI bazată pe GPU pe dispozitivele mai vechi din setări ("Accelerate" -> "Enable GPU Acceleration" / "Arm NN", este necesar OpenGL ES-3.0+).
Ultima actualizare
Siguranța începe cu înțelegerea modului în care dezvoltatorii îți colectează și trimit datele. Practicile de securitate și confidențialitate a datelor pot varia în funcție de modul de utilizare, de regiune și de vârsta ta. Dezvoltatorul a oferit aceste informații și le poate actualiza în timp.
Nu sunt trimise date terțelor părți
Află mai multe despre cum declară dezvoltatorii trimiterea
Nu au fost colectate date
Află mai multe despre cum declară dezvoltatorii colectarea
Evaluări și recenzii
4,4
1,54 K de recenzii
adi didel
- Semnalează ca neadecvată
10 februarie 2022
Ximami mi11 nonfunctional .
3 persoane au considerat această recenzie utilă
Ignatov Andrey
15 februarie 2022
Thank you for your feedback. We opened a dedicated forum for resolving AI Benchmark issues - can you please provide more details about the problem (device model, Android version, when exactly the cash happens) here: https://ai-benchmark.net/index.php?forums/crashes-issues.7, we will then try to help you with this issue.
Aligatoru Aligatoru
- Semnalează ca neadecvată
1 august 2021
Interesant 👍
Dani Monsta
- Semnalează ca neadecvată
8 ianuarie 2021
E ok
2 persoane au considerat această recenzie utilă
Noutăți
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.
Asistență pentru aplicație
Despre dezvoltator
Andrii Ihnatov
andrey@vision.ee.ethz.ch
Switzerland
undefined
