AI Benchmark

Ignatov Andrey

앱 정보

얼굴 인식, 이미지 분류, 질문 답변...

스마트폰이 최신 심층 신경망을 실행하여 이러한 작업과 기타 여러 AI 기반 작업을 수행할 수 있습니까? 전용 AI 칩이 있습니까? 충분히 빠르나요? AI Benchmark를 실행하여 AI 성능을 전문적으로 평가하십시오!

현재 전화 순위: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark는 몇 가지 주요 AI 및 Computer Vision 알고리즘에 대한 속도, 정확도, 전력 소비 및 메모리 요구 사항을 측정합니다. 테스트된 솔루션으로는 이미지 분류 및 얼굴 인식 방식, 이미지/비디오 초해상도 및 사진 향상에 사용되는 신경망, 텍스트를 예측하고 질문에 응답하는 AI 모델, 자율주행 시스템 및 실제 스마트폰에 사용되는 AI 솔루션 등이 있습니다. 시간 깊이 추정 및 시맨틱 이미지 분할. 알고리즘 출력의 시각화를 통해 결과를 그래픽으로 평가하고 다양한 AI 분야의 최신 기술을 알 수 있습니다.

AI Benchmark는 총 78개의 테스트와 26개의 섹션으로 구성되어 있습니다.

섹션 1. 분류, MobileNet-V2
섹션 2. 분류, Inception-V3
섹션 3. 얼굴 인식, MobileNet-V3
섹션 4. 분류, EfficientNet-B4
섹션 5/6. 병렬 모델 실행, 8 x Inception-V3
섹션 7. 객체 추적, YOLO-V4
섹션 8. 광학 문자 인식, CRNN
섹션 9. 의미론적 분할, DeepLabV3+
섹션 10. 병렬 분할, 2 x DeepLabV3+
섹션 11. 사진 디블러링, IMDN
섹션 12. 이미지 슈퍼 레졸루션, ESRGAN
섹션 13. 이미지 슈퍼 레졸루션, SRGAN
섹션 14. 이미지 노이즈 제거, U-Net
섹션 15. 깊이 추정, MV3-깊이
섹션 16. 이미지 향상, DPED ResNet
섹션 17. 이미지 향상, DPED 인스턴스
섹션 18. 보케 효과 렌더링, PyNET+
섹션 19. 학습된 카메라 ISP, PUNET
섹션 20. FullHD 비디오 초해상도, XLSR
섹션 21/22. 4K 비디오 초고해상도, VideoSR
섹션 23. 텍스트 완성, LSTM
섹션 24. 질문 응답, MobileBERT
섹션 25. 텍스트 완성, ALBERT
섹션 26. 메모리 제한, ResNet

그 외에도 PRO 모드에서 자체 TensorFlow Lite 딥 러닝 모델을 로드하고 테스트할 수 있습니다.

테스트에 대한 자세한 설명은 http://ai-benchmark.com/tests.html에서 확인할 수 있습니다.

참고: 하드웨어 가속은 Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity 및 UNISOC Tiger 칩셋을 포함하여 전용 NPU 및 AI 가속기가 있는 모든 모바일 SoC에서 지원됩니다. AI Benchmark v4부터 설정에서 구형 장치의 GPU 기반 AI 가속을 활성화할 수도 있습니다("가속" -> "GPU 가속 활성화", OpenGL ES-3.0+ 필요).

평가 및 리뷰

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새로운 기능

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.