AI Benchmark
4,4star
1,51 tis. mnenj
100 tis.+
Prenosi
Primerno za vse
info
O tej aplikaciji
Prepoznavanje obrazov, klasifikacija slik, odgovarjanje na vprašanja ...
Ali je vaš pametni telefon sposoben izvajati najnovejša globoka nevronska omrežja za izvajanje teh in številnih drugih nalog, ki temeljijo na umetni inteligenci? Ali ima namenski AI čip? Je dovolj hitro? Zaženite AI Benchmark, da profesionalno ocenite njegovo učinkovitost umetne inteligence!
Trenutna lestvica telefonov: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark meri hitrost, natančnost, porabo energije in zahteve po pomnilniku za več ključnih algoritmov AI in računalniškega vida. Med preizkušenimi rešitvami so metode klasifikacije slik in prepoznavanja obrazov, nevronske mreže, ki se uporabljajo za super ločljivost slike/videa in izboljšanje fotografij, modeli AI, ki napovedujejo besedilo in odgovarjajo na vprašanja, pa tudi rešitve AI, ki se uporabljajo v sistemih za avtonomno vožnjo in pametnih telefonih za resnično časovna ocena globine in semantična segmentacija slike. Vizualizacija izhodov algoritmov omogoča grafično oceno njihovih rezultatov in spoznavanje najsodobnejšega stanja na različnih področjih umetne inteligence.
Skupno AI Benchmark je sestavljen iz 78 testov in 26 razdelkov, navedenih spodaj:
Oddelek 1. Klasifikacija, MobileNet-V2
Oddelek 2. Razvrstitev, Začetek-V3
Razdelek 3. Prepoznavanje obrazov, MobileNet-V3
Oddelek 4. Razvrstitev, EfficientNet-B4
Razdelki 5/6. Izvedba vzporednega modela, 8 x Inception-V3
Razdelek 7. Sledenje predmetom, YOLO-V4
Razdelek 8. Optično prepoznavanje znakov, CRNN
Razdelek 9. Semantična segmentacija, DeepLabV3+
Razdelek 10. Vzporedna segmentacija, 2 x DeepLabV3+
Razdelek 11. Odpravljanje zamegljenosti fotografij, IMDN
Razdelek 12. Super-ločljivost slike, ESRGAN
Oddelek 13. Super-ločljivost slike, SRGAN
Oddelek 14. Zmanjševanje šumov slike, U-Net
Oddelek 15. Ocena globine, MV3-Globina
Razdelek 16. Izboljšanje slike, DPED ResNet
Razdelek 17. Izboljšanje slike, primerek DPED
Razdelek 18. Upodabljanje učinka Bokeh, PyNET+
Razdelek 19. ISP naučene kamere, PUNET
Razdelek 20. FullHD Video Super-Ločljivost, XLSR
Oddelek 21/22. 4K video super ločljivost, VideoSR
Oddelek 23. Dopolnitev besedila, LSTM
Razdelek 24. Odgovarjanje na vprašanja, MobileBERT
Razdelek 25. Dopolnitev besedila, ALBERT
Razdelek 26. Omejitve pomnilnika, ResNet
Poleg tega lahko naložite in preizkusite svoje lastne modele globokega učenja TensorFlow Lite v načinu PRO.
Podroben opis testov najdete tukaj: http://ai-benchmark.com/tests.html
Opomba: strojno pospeševanje je podprto na vseh mobilnih SoC-jih z namenskimi NPU-ji in pospeševalniki AI, vključno s čipi Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity in UNISOC Tiger. Od AI Benchmark v4 lahko v nastavitvah omogočite tudi pospeševanje umetne inteligence, ki temelji na GPU, na starejših napravah ("Pospeši" -> "Omogoči pospeševanje GPU", potreben je OpenGL ES-3.0+).
Ali je vaš pametni telefon sposoben izvajati najnovejša globoka nevronska omrežja za izvajanje teh in številnih drugih nalog, ki temeljijo na umetni inteligenci? Ali ima namenski AI čip? Je dovolj hitro? Zaženite AI Benchmark, da profesionalno ocenite njegovo učinkovitost umetne inteligence!
Trenutna lestvica telefonov: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark meri hitrost, natančnost, porabo energije in zahteve po pomnilniku za več ključnih algoritmov AI in računalniškega vida. Med preizkušenimi rešitvami so metode klasifikacije slik in prepoznavanja obrazov, nevronske mreže, ki se uporabljajo za super ločljivost slike/videa in izboljšanje fotografij, modeli AI, ki napovedujejo besedilo in odgovarjajo na vprašanja, pa tudi rešitve AI, ki se uporabljajo v sistemih za avtonomno vožnjo in pametnih telefonih za resnično časovna ocena globine in semantična segmentacija slike. Vizualizacija izhodov algoritmov omogoča grafično oceno njihovih rezultatov in spoznavanje najsodobnejšega stanja na različnih področjih umetne inteligence.
Skupno AI Benchmark je sestavljen iz 78 testov in 26 razdelkov, navedenih spodaj:
Oddelek 1. Klasifikacija, MobileNet-V2
Oddelek 2. Razvrstitev, Začetek-V3
Razdelek 3. Prepoznavanje obrazov, MobileNet-V3
Oddelek 4. Razvrstitev, EfficientNet-B4
Razdelki 5/6. Izvedba vzporednega modela, 8 x Inception-V3
Razdelek 7. Sledenje predmetom, YOLO-V4
Razdelek 8. Optično prepoznavanje znakov, CRNN
Razdelek 9. Semantična segmentacija, DeepLabV3+
Razdelek 10. Vzporedna segmentacija, 2 x DeepLabV3+
Razdelek 11. Odpravljanje zamegljenosti fotografij, IMDN
Razdelek 12. Super-ločljivost slike, ESRGAN
Oddelek 13. Super-ločljivost slike, SRGAN
Oddelek 14. Zmanjševanje šumov slike, U-Net
Oddelek 15. Ocena globine, MV3-Globina
Razdelek 16. Izboljšanje slike, DPED ResNet
Razdelek 17. Izboljšanje slike, primerek DPED
Razdelek 18. Upodabljanje učinka Bokeh, PyNET+
Razdelek 19. ISP naučene kamere, PUNET
Razdelek 20. FullHD Video Super-Ločljivost, XLSR
Oddelek 21/22. 4K video super ločljivost, VideoSR
Oddelek 23. Dopolnitev besedila, LSTM
Razdelek 24. Odgovarjanje na vprašanja, MobileBERT
Razdelek 25. Dopolnitev besedila, ALBERT
Razdelek 26. Omejitve pomnilnika, ResNet
Poleg tega lahko naložite in preizkusite svoje lastne modele globokega učenja TensorFlow Lite v načinu PRO.
Podroben opis testov najdete tukaj: http://ai-benchmark.com/tests.html
Opomba: strojno pospeševanje je podprto na vseh mobilnih SoC-jih z namenskimi NPU-ji in pospeševalniki AI, vključno s čipi Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity in UNISOC Tiger. Od AI Benchmark v4 lahko v nastavitvah omogočite tudi pospeševanje umetne inteligence, ki temelji na GPU, na starejših napravah ("Pospeši" -> "Omogoči pospeševanje GPU", potreben je OpenGL ES-3.0+).
Posodobljeno dne
Razumevanje, kako razvijalci zbirajo in razkrivajo vaše podatke, je prvi korak do varnosti. Varovanje podatkov in zagotavljanje varnosti podatkov se morda razlikujeta glede na vašo uporabo, območje in starost. Razvijalec je zagotovil te podatke in jih bo sčasoma morda posodobil.
Podatki se ne razkrivajo drugim ponudnikom
Preberite več o tem, kako razvijalci najavijo deljenje.
Zbranih ni bilo nič podatkov.
Preberite več o tem, kako razvijalci najavijo zbiranje.
Ocene in mnenja
4,4
1,46 tis. mnenj
Kaj je novega
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.