AI Benchmark

Ignatov Andrey

Über diese App

Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, Beantwortung von Fragen...

Ist Ihr Smartphone in der Lage, die neuesten Deep Neural Networks auszuführen, um diese und viele andere KI-basierte Aufgaben auszuführen? Hat es einen dedizierten KI-Chip? Ist es schnell genug? Führen Sie AI Benchmark durch, um seine KI-Leistung professionell zu bewerten!

Aktuelles Handy-Ranking: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark misst die Geschwindigkeit, Genauigkeit, den Stromverbrauch und die Speicheranforderungen für mehrere wichtige KI- und Computer-Vision-Algorithmen. Zu den getesteten Lösungen gehören Bildklassifizierungs- und Gesichtserkennungsmethoden, neuronale Netze, die für Bild-/Video-Superauflösung und Fotoverbesserung verwendet werden, KI-Modelle, die Text vorhersagen und Fragen beantworten, sowie KI-Lösungen, die in autonomen Fahrsystemen und Smartphones für reale Anwendungen verwendet werden. Zeittiefenschätzung und semantische Bildsegmentierung. Die Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen ermöglicht es, ihre Ergebnisse grafisch zu bewerten und den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen KI-Bereichen kennenzulernen.

Insgesamt besteht AI Benchmark aus 78 Tests und 26 unten aufgeführten Abschnitten:

Abschnitt 1. Klassifizierung, MobileNet-V2
Abschnitt 2. Klassifizierung, Inception-V3
Abschnitt 3. Gesichtserkennung, MobileNet-V3
Abschnitt 4. Klassifizierung, EfficientNet-B4
Abschnitte 5/6. Parallele Modellausführung, 8 x Inception-V3
Abschnitt 7. Objektverfolgung, YOLO-V4
Abschnitt 8. Optische Zeichenerkennung, CRNN
Abschnitt 9. Semantische Segmentierung, DeepLabV3+
Abschnitt 10. Parallele Segmentierung, 2 x DeepLabV3+
Abschnitt 11. Photo Deblurring, IMDN
Abschnitt 12. Bildsuperauflösung, ESRGAN
Abschnitt 13. Bildsuperauflösung, SRGAN
Abschnitt 14. Bildentrauschung, U-Net
Abschnitt 15. Tiefenschätzung, MV3-Tiefe
Abschnitt 16. Bildverbesserung, DPED ResNet
Abschnitt 17. Bildverbesserung, DPED-Instanz
Abschnitt 18. Bokeh-Effekt-Rendering, PyNET+
Abschnitt 19. Gelernter Kamera-ISP, PUNET
Abschnitt 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
§ 21/22. 4K-Video-Superauflösung, VideoSR
Abschnitt 23. Textvervollständigung, LSTM
Abschnitt 24. Beantwortung von Fragen, MobileBERT
Abschnitt 25. Textvervollständigung, ALBERT
Abschnitt 26. Speichergrenzen, ResNet

Außerdem kann man im PRO-Modus seine eigenen TensorFlow Lite-Deep-Learning-Modelle laden und testen.

Eine ausführliche Beschreibung der Tests finden Sie hier: http://ai-benchmark.com/tests.html

Hinweis: Die Hardwarebeschleunigung wird auf allen mobilen SoCs mit dedizierten NPUs und KI-Beschleunigern unterstützt, einschließlich Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity und UNISOC Tiger-Chipsätzen. Ab AI Benchmark v4 kann man die GPU-basierte KI-Beschleunigung auch auf älteren Geräten in den Einstellungen aktivieren („Accelerate“ -> „Enable GPU Acceleration“, OpenGL ES-3.0+ wird benötigt).

Bewertungen und Rezensionen

Die Werte für das neue Poco F6 sind viel zu niedrig.

Funktioniert alles ohne Probleme, es wäre nur schön wenn es eine Test Historie geben würde um zu sehen ob sich die Performance mit einem Software Update verbessert hat

Vielleicht ist es gerade die Laienbegeisterte die gerade aus mir spricht, aber ich bin sehr positiv überrascht,ich war glücklich während ich dem Programm beim testen zugesehen habe.Ihr müsst wissen 😀ich bin sarah connor aus der zukunft🦄und stehe K.I. etc. sehr skeptisch gegenüber (es sei denn Optimus Prime und Bumblebee sind bei uns 🌏💤🌊🕙) Auf ein Wort: Respekt und danke für diese Erfahrung, vielleicht geht doch alles gut. Beide Seiten sollten immer respektvoll miteinander umgehen

Neuigkeiten

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.