AI Benchmark

Ignatov Andrey

Bu uygulama hakkında

Nöral Görüntü Oluşturma, Yüz Tanıma, Görüntü Sınıflandırma, Soru Cevaplama...

Akıllı telefonunuz, bunları ve diğer birçok yapay zeka tabanlı görevi gerçekleştirmek için en yeni Derin Sinir Ağlarını çalıştırabilecek kapasitede mi? Özel bir AI Çipi var mı? Yeterince hızlı mı? AI Performansını profesyonel olarak değerlendirmek için AI Benchmark'ı çalıştırın!

Güncel telefon sıralaması: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark, çeşitli önemli AI, Görüntü İşleme ve NLP modelleri için hız, doğruluk, güç tüketimi ve bellek gereksinimlerini ölçer. Test edilen çözümler arasında Görüntü Sınıflandırma ve Yüz Tanıma yöntemleri, sinirsel görüntü ve metin üretimi gerçekleştiren yapay zeka modelleri, Görüntü/Video Süper Çözünürlüğü ve Fotoğraf İyileştirme için kullanılan sinir ağlarının yanı sıra otonom sürüş sistemlerinde ve akıllı telefonlarda gerçek anlamda kullanılan yapay zeka çözümleri yer alıyor. Zaman Derinliği Tahmini ve Semantik Görüntü Segmentasyonu. Algoritma çıktılarının görselleştirilmesi, sonuçlarının grafiksel olarak değerlendirilmesine ve çeşitli yapay zeka alanlarındaki mevcut son teknolojinin öğrenilmesine olanak tanır.

AI Benchmark toplamda 83 test ve aşağıda listelenen 30 bölümden oluşmaktadır:

Bölüm 1. Sınıflandırma, MobileNet-V3
Bölüm 2. Sınıflandırma, Başlangıç-V3
Bölüm 3. Yüz Tanıma, Swin Transformer
Bölüm 4. Sınıflandırma, EfficientNet-B4
Bölüm 5. Sınıflandırma, MobileViT-V2
Bölüm 6/7. Paralel Model Yürütme, 8 x Başlangıç-V3
Bölüm 8. Nesne Takibi, YOLO-V8
Bölüm 9. Optik Karakter Tanıma, ViT Transformatörü
Bölüm 10. Anlamsal Segmentasyon, DeepLabV3+
Bölüm 11. Paralel Segmentasyon, 2 x DeepLabV3+
Bölüm 12. Anlamsal Segmentasyon, Her Şeyi Segmente Ayırma
Bölüm 13. Fotoğraf Bulanıklığını Giderme, IMDN
Bölüm 14. Görüntü Süper Çözünürlüğü, ESRGAN
Bölüm 15. Görüntü Süper Çözünürlüğü, SRGAN
Bölüm 16. Görüntü Gürültü Giderme, U-Net
Bölüm 17. Derinlik Tahmini, MV3-Derinlik
Bölüm 18. Derinlik Tahmini, MiDaS 3.1
Bölüm 19/20. Görüntü Geliştirme, DPED
Bölüm 21. Öğrenilmiş Kamera ISP, MicroISP
Bölüm 22. Bokeh Efekti Oluşturma, PyNET-V2 Mobile
Bölüm 23. FullHD Video Süper Çözünürlüğü, XLSR
Bölüm 24/25. 4K Video Süper Çözünürlüğü, VideoSR
Bölüm 26. Soru Cevaplama, MobileBERT
Bölüm 27. Sinirsel Metin Üretimi, Lama2
Bölüm 28. Sinirsel Metin Oluşturma, GPT2
Bölüm 29. Nöral Görüntü Oluşturma, Kararlı Difüzyon V1.5
Bölüm 30. Bellek Sınırları, ResNet

Bunun yanı sıra, PRO Modunda kendi TensorFlow Lite derin öğrenme modellerini yükleyebilir ve test edebilirsiniz.

Testlerin ayrıntılı bir açıklamasını burada bulabilirsiniz: http://ai-benchmark.com/tests.html

Not: Donanım hızlandırma, Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos ve UNISOC Tiger yonga setleri dahil olmak üzere özel NPU'lara ve AI hızlandırıcılara sahip tüm mobil SoC'lerde desteklenir. AI Benchmark v4'ten başlayarak, eski cihazlarda GPU tabanlı AI hızlandırmayı ayarlarda da etkinleştirebilirsiniz ("Hızlandır" -> "GPU Hızlandırmayı Etkinleştir" / "NN'yi Etkinleştir", OpenGL ES-3.0+ gereklidir).

Kullanıcı puanları ve yorumlar

Durduruldu hatası veriyor ama benim telefonun bokluğundan herhalde :) ( Samsung galaxy ace 4 ) Program geliştiricisi bu sorunumla ilgilendiği için 5 yıldız veriyorum.

5 para etmez 1 kandırmaca.2 kere denedim.1.sinde telefon tıka basa yüklüydü baya ve yüzde 50sarji vardı 5bin kusur puan çıkardı.2.sinde telefon belleğini bosalttim ve sarji fulledim ayrıca daha soğuk ortamda denedim 4bin küsur puan çıkardı.Kisaca hiçbirşey ifade etmiyor bu program

Oneplus 6 da ilk testi sürekli tekrarlıyor. Devam etmiyor.

Yenilikler

1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.