AI Benchmark
4.4star
1.52K ביקורות
+100K
הורדות
כולם
info
מידע על אפליקציה זו
זיהוי פנים, סיווג תמונות, תשובות לשאלות...
האם הטלפון החכם שלך מסוגל להריץ את הרשתות העמוקות העצביות העדכניות ביותר כדי לבצע משימות אלו ורבות אחרות מבוססות בינה מלאכותית? האם יש לו שבב AI ייעודי? האם זה מהיר מספיק? הפעל AI Benchmark כדי להעריך באופן מקצועי את ביצועי ה-AI שלו!
דירוג הטלפון הנוכחי: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark מודד את המהירות, הדיוק, צריכת החשמל ודרישות הזיכרון עבור מספר אלגוריתמים מפתח AI ו-Computer Vision. בין הפתרונות שנבדקו ניתן למצוא שיטות סיווג תמונה וזיהוי פנים, רשתות עצביות המשמשות לרזולוציית העל של תמונה/וידאו ושיפור צילום, מודלים של AI המחזות טקסט ומבצעים מענה לשאלות, וכן פתרונות AI המשמשים במערכות נהיגה אוטונומית וסמארטפונים עבור הערכת עומק זמן ופילוח תמונה סמנטי. ההדמיה של פלטי האלגוריתמים מאפשרת להעריך את התוצאות שלהם בצורה גרפית ולהכיר את המצב העדכני ביותר בתחומי הבינה המלאכותית השונים.
בסך הכל, AI Benchmark מורכב מ-78 בדיקות ו-26 סעיפים המפורטים להלן:
סעיף 1. סיווג, MobileNet-V2
סעיף 2. סיווג, התחלה-V3
סעיף 3. זיהוי פנים, MobileNet-V3
סעיף 4. סיווג, EfficientNet-B4
סעיפים 5/6. ביצוע דגם מקביל, 8 x Inception-V3
סעיף 7. מעקב אחר אובייקטים, YOLO-V4
סעיף 8. זיהוי תווים אופטי, CRNN
סעיף 9. פילוח סמנטי, DeepLabV3+
סעיף 10. פילוח מקביל, 2 x DeepLabV3+
סעיף 11. טשטוש תמונות, IMDN
סעיף 12. תמונה סופר-רזולוציה, ESRGAN
סעיף 13. תמונה סופר-רזולוציה, SRGAN
סעיף 14. Image Denoising, U-Net
סעיף 15. הערכת עומק, MV3-Depth
סעיף 16. שיפור תמונה, DPED ResNet
סעיף 17. שיפור תמונה, מופע DPED
סעיף 18. עיבוד אפקט Bokeh, PyNET+
סעיף 19. ISP מצלמה למדה, PUNET
סעיף 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
סעיף 21/22. 4K וידאו ברזולוציית סופר, VideoSR
סעיף 23. השלמת טקסט, LSTM
סעיף 24. תשובה לשאלות, MobileBERT
סעיף 25. השלמת טקסט, אלברט
סעיף 26. מגבלות זיכרון, ResNet
חוץ מזה, אפשר לטעון ולבדוק את דגמי הלמידה העמוקה של TensorFlow Lite שלהם במצב PRO.
תיאור מפורט של המבחנים ניתן למצוא כאן: http://ai-benchmark.com/tests.html
הערה: האצת חומרה נתמכת בכל רכיבי ה-SoC הניידים עם NPUs ומאיצי AI ייעודיים, כולל ערכות השבבים Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity ו-UNSOC Tiger. החל מ-AI Benchmark v4, אפשר גם לאפשר האצת AI מבוססת GPU במכשירים ישנים יותר בהגדרות ("האצה" -> "הפעל האצת GPU", נדרשת OpenGL ES-3.0+).
האם הטלפון החכם שלך מסוגל להריץ את הרשתות העמוקות העצביות העדכניות ביותר כדי לבצע משימות אלו ורבות אחרות מבוססות בינה מלאכותית? האם יש לו שבב AI ייעודי? האם זה מהיר מספיק? הפעל AI Benchmark כדי להעריך באופן מקצועי את ביצועי ה-AI שלו!
דירוג הטלפון הנוכחי: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark מודד את המהירות, הדיוק, צריכת החשמל ודרישות הזיכרון עבור מספר אלגוריתמים מפתח AI ו-Computer Vision. בין הפתרונות שנבדקו ניתן למצוא שיטות סיווג תמונה וזיהוי פנים, רשתות עצביות המשמשות לרזולוציית העל של תמונה/וידאו ושיפור צילום, מודלים של AI המחזות טקסט ומבצעים מענה לשאלות, וכן פתרונות AI המשמשים במערכות נהיגה אוטונומית וסמארטפונים עבור הערכת עומק זמן ופילוח תמונה סמנטי. ההדמיה של פלטי האלגוריתמים מאפשרת להעריך את התוצאות שלהם בצורה גרפית ולהכיר את המצב העדכני ביותר בתחומי הבינה המלאכותית השונים.
בסך הכל, AI Benchmark מורכב מ-78 בדיקות ו-26 סעיפים המפורטים להלן:
סעיף 1. סיווג, MobileNet-V2
סעיף 2. סיווג, התחלה-V3
סעיף 3. זיהוי פנים, MobileNet-V3
סעיף 4. סיווג, EfficientNet-B4
סעיפים 5/6. ביצוע דגם מקביל, 8 x Inception-V3
סעיף 7. מעקב אחר אובייקטים, YOLO-V4
סעיף 8. זיהוי תווים אופטי, CRNN
סעיף 9. פילוח סמנטי, DeepLabV3+
סעיף 10. פילוח מקביל, 2 x DeepLabV3+
סעיף 11. טשטוש תמונות, IMDN
סעיף 12. תמונה סופר-רזולוציה, ESRGAN
סעיף 13. תמונה סופר-רזולוציה, SRGAN
סעיף 14. Image Denoising, U-Net
סעיף 15. הערכת עומק, MV3-Depth
סעיף 16. שיפור תמונה, DPED ResNet
סעיף 17. שיפור תמונה, מופע DPED
סעיף 18. עיבוד אפקט Bokeh, PyNET+
סעיף 19. ISP מצלמה למדה, PUNET
סעיף 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
סעיף 21/22. 4K וידאו ברזולוציית סופר, VideoSR
סעיף 23. השלמת טקסט, LSTM
סעיף 24. תשובה לשאלות, MobileBERT
סעיף 25. השלמת טקסט, אלברט
סעיף 26. מגבלות זיכרון, ResNet
חוץ מזה, אפשר לטעון ולבדוק את דגמי הלמידה העמוקה של TensorFlow Lite שלהם במצב PRO.
תיאור מפורט של המבחנים ניתן למצוא כאן: http://ai-benchmark.com/tests.html
הערה: האצת חומרה נתמכת בכל רכיבי ה-SoC הניידים עם NPUs ומאיצי AI ייעודיים, כולל ערכות השבבים Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity ו-UNSOC Tiger. החל מ-AI Benchmark v4, אפשר גם לאפשר האצת AI מבוססת GPU במכשירים ישנים יותר בהגדרות ("האצה" -> "הפעל האצת GPU", נדרשת OpenGL ES-3.0+).
עדכון אחרון בתאריך
כדי לשמור על הבטיחות צריך קודם כל להבין איך המפתחים אוספים ומשתפים את הנתונים שלך. נוהלי פרטיות הנתונים ואבטחת הנתונים עשויים להשתנות בהתאם לשימוש, לאזור ולגיל המשתמש. המפתח סיפק את המידע הזה והוא עשוי לעדכן אותו מדי פעם.
לא מתבצע שיתוף נתונים עם צדדים שלישיים
לא נאספו נתונים
דירוגים וביקורות
4.4
1.46K ביקורות
מה חדש
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.