AI Benchmark
4,4star
1,52 мың пікір
100 м.+
Жүктеп алынғандар
Барлығы үшін
info
Осы қолданба туралы
Бетті тану, кескінді жіктеу, сұраққа жауап беру...
Осы және басқа да AI негізіндегі тапсырмаларды орындау үшін смартфоныңыз соңғы терең нейрондық желілерді іске қоса алады ма? Оның арнайы AI чипі бар ма? Бұл жеткілікті жылдам ма? Оның AI өнімділігін кәсіби бағалау үшін AI Benchmark іске қосыңыз!
Ағымдағы телефон рейтингі: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark бірнеше негізгі AI және Computer Vision алгоритмдері үшін жылдамдықты, дәлдікті, қуат тұтынуды және жад талаптарын өлшейді. Сынақталған шешімдердің қатарында кескінді жіктеу және бетті тану әдістері, кескін/бейненің жоғары ажыратымдылығы және фотосуретті жақсарту үшін қолданылатын нейрондық желілер, мәтінді болжайтын және сұрақтарға жауап беретін AI үлгілері, сонымен қатар автономды жүргізу жүйелерінде және нақты мақсаттар үшін смартфондарда қолданылатын AI шешімдері бар. уақыт тереңдігін бағалау және кескінді семантикалық сегменттеу. Алгоритмдердің нәтижелерін визуализациялау олардың нәтижелерін графикалық түрде бағалауға және әртүрлі AI салаларындағы қазіргі заманғы жағдайды білуге мүмкіндік береді.
Барлығы AI Benchmark 78 сынақтан және төменде көрсетілген 26 бөлімнен тұрады:
Бөлім 1. Жіктеу, MobileNet-V2
Бөлім 2. Жіктелуі, Басталуы-V3
3-бөлім. Бетті тану, MobileNet-V3
Бөлім 4. Жіктеу, EfficientNet-B4
5/6 бөлімдер. Параллель үлгіні орындау, 8 x Бастау-V3
7-бөлім. Объектілерді бақылау, YOLO-V4
8-бөлім. Оптикалық таңбаларды тану, CRNN
9-бөлім. Семантикалық сегменттеу, DeepLabV3+
10-бөлім. Параллельді сегменттеу, 2 x DeepLabV3+
11-бөлім. Фотосуретті өшіру, IMDN
12-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, ESRGAN
13-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, SRGAN
14-бөлім. Кескінді жою, U-Net
15-бөлім. Тереңдікті бағалау, MV3-тереңдік
16-бөлім. Кескінді жақсарту, DPED ResNet
17-бөлім. Кескінді жақсарту, DPED данасы
18-бөлім. Боке эффектісін көрсету, PyNET+
19-бөлім. Үйренілген камера ISP, PUNET
20-бөлім. FullHD бейненің өте жоғары ажыратымдылығы, XLSR
21/22-бөлім. 4K бейненің өте ажыратымдылығы, VideoSR
23-бөлім. Мәтінді аяқтау, LSTM
24-бөлім. Сұрақ-жауап, MobileBERT
25-бөлім. Мәтінді аяқтау, АЛЬБЕРТ
26-бөлім. Жад шектеулері, ResNet
Сонымен қатар, PRO режимінде TensorFlow Lite терең оқыту үлгілерін жүктеп, сынауға болады.
Сынақтардың толық сипаттамасын мына жерден табуға болады: http://ai-benchmark.com/tests.html
Ескертпе: Аппараттық жеделдетуге арнайы NPU және AI үдеткіштері бар барлық мобильді SoC құрылғыларында қолдау көрсетіледі, соның ішінде Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity және UNISOC Tiger чипсеттері. AI Benchmark v4 нұсқасынан бастап параметрлердегі ескі құрылғыларда GPU негізіндегі AI жеделдету мүмкіндігін қосуға болады («Жеделдету» -> «GPU жеделдетуін қосу», OpenGL ES-3.0+ қажет).
Осы және басқа да AI негізіндегі тапсырмаларды орындау үшін смартфоныңыз соңғы терең нейрондық желілерді іске қоса алады ма? Оның арнайы AI чипі бар ма? Бұл жеткілікті жылдам ма? Оның AI өнімділігін кәсіби бағалау үшін AI Benchmark іске қосыңыз!
Ағымдағы телефон рейтингі: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark бірнеше негізгі AI және Computer Vision алгоритмдері үшін жылдамдықты, дәлдікті, қуат тұтынуды және жад талаптарын өлшейді. Сынақталған шешімдердің қатарында кескінді жіктеу және бетті тану әдістері, кескін/бейненің жоғары ажыратымдылығы және фотосуретті жақсарту үшін қолданылатын нейрондық желілер, мәтінді болжайтын және сұрақтарға жауап беретін AI үлгілері, сонымен қатар автономды жүргізу жүйелерінде және нақты мақсаттар үшін смартфондарда қолданылатын AI шешімдері бар. уақыт тереңдігін бағалау және кескінді семантикалық сегменттеу. Алгоритмдердің нәтижелерін визуализациялау олардың нәтижелерін графикалық түрде бағалауға және әртүрлі AI салаларындағы қазіргі заманғы жағдайды білуге мүмкіндік береді.
Барлығы AI Benchmark 78 сынақтан және төменде көрсетілген 26 бөлімнен тұрады:
Бөлім 1. Жіктеу, MobileNet-V2
Бөлім 2. Жіктелуі, Басталуы-V3
3-бөлім. Бетті тану, MobileNet-V3
Бөлім 4. Жіктеу, EfficientNet-B4
5/6 бөлімдер. Параллель үлгіні орындау, 8 x Бастау-V3
7-бөлім. Объектілерді бақылау, YOLO-V4
8-бөлім. Оптикалық таңбаларды тану, CRNN
9-бөлім. Семантикалық сегменттеу, DeepLabV3+
10-бөлім. Параллельді сегменттеу, 2 x DeepLabV3+
11-бөлім. Фотосуретті өшіру, IMDN
12-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, ESRGAN
13-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, SRGAN
14-бөлім. Кескінді жою, U-Net
15-бөлім. Тереңдікті бағалау, MV3-тереңдік
16-бөлім. Кескінді жақсарту, DPED ResNet
17-бөлім. Кескінді жақсарту, DPED данасы
18-бөлім. Боке эффектісін көрсету, PyNET+
19-бөлім. Үйренілген камера ISP, PUNET
20-бөлім. FullHD бейненің өте жоғары ажыратымдылығы, XLSR
21/22-бөлім. 4K бейненің өте ажыратымдылығы, VideoSR
23-бөлім. Мәтінді аяқтау, LSTM
24-бөлім. Сұрақ-жауап, MobileBERT
25-бөлім. Мәтінді аяқтау, АЛЬБЕРТ
26-бөлім. Жад шектеулері, ResNet
Сонымен қатар, PRO режимінде TensorFlow Lite терең оқыту үлгілерін жүктеп, сынауға болады.
Сынақтардың толық сипаттамасын мына жерден табуға болады: http://ai-benchmark.com/tests.html
Ескертпе: Аппараттық жеделдетуге арнайы NPU және AI үдеткіштері бар барлық мобильді SoC құрылғыларында қолдау көрсетіледі, соның ішінде Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity және UNISOC Tiger чипсеттері. AI Benchmark v4 нұсқасынан бастап параметрлердегі ескі құрылғыларда GPU негізіндегі AI жеделдету мүмкіндігін қосуға болады («Жеделдету» -> «GPU жеделдетуін қосу», OpenGL ES-3.0+ қажет).
Жаңартылған күні
Қауіпсіздік ұғымы әзірлеушілердің деректеріңізді қалай жинап, бөлісетінін түсінуден басталады. Дерек құпиялығы мен қауіпсіздік шаралары қолданбаңыздың пайдаланылуына, аймағыңыз бен жасыңызға байланысты әртүрлі болуы мүмкін. Бұл ақпаратты әзірлеуші ұсынды және оны өзгертіп тұруы мүмкін.
Үшінші тараппен ешбір дерек бөлісілмейді.
Әзірлеушілердің деректерді бөлісу бойынша мәлімдемесі туралы толық ақпарат алыңыз.
Деректер жиналмады.
Әзірлеушілердің деректерді жинау бойынша мәлімдемесі туралы толық ақпарат алыңыз.
Бағалар мен пікірлер
4,4
1,46 мың пікір
Жаңалықтар
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.