Разпознаване на лица, класификация на изображения, отговаряне на въпроси...
Способен ли е вашият смартфон да работи с най-новите дълбоки невронни мрежи, за да изпълнява тези и много други задачи, базирани на AI? Има ли специален AI чип? Достатъчно бързо ли е? Пуснете AI Benchmark, за да оцените професионално неговата AI производителност!
Текущо телефонно класиране: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark измерва скоростта, точността, консумацията на енергия и изискванията за памет за няколко ключови алгоритма за AI и компютърно зрение. Сред тестваните решения са методите за класификация на изображения и разпознаване на лица, невронни мрежи, използвани за супер разделителна способност на изображения/видео и подобряване на снимките, AI модели, предвиждащи текст и отговарящи на въпроси, както и AI решения, използвани в системи за автономно шофиране и смартфони за реално Оценка на дълбочината на времето и сегментиране на семантично изображение. Визуализацията на изходите на алгоритмите позволява да се оценят резултатите им графично и да се опознае текущото състояние на техниката в различни области на AI.
Общо AI Benchmark се състои от 78 теста и 26 секции, изброени по-долу:
Раздел 1. Класификация, MobileNet-V2
Раздел 2. Класификация, Начало-V3
Раздел 3. Разпознаване на лица, MobileNet-V3
Раздел 4. Класификация, EfficientNet-B4
Раздели 5/6. Изпълнение на паралелен модел, 8 x Inception-V3
Раздел 7. Проследяване на обекти, YOLO-V4
Раздел 8. Оптично разпознаване на символи, CRNN
Раздел 9. Семантична сегментация, DeepLabV3+
Раздел 10. Паралелно сегментиране, 2 x DeepLabV3+
Раздел 11. Отстраняване на замъгляване на снимки, IMDN
Раздел 12. Супер резолюция на изображението, ESRGAN
Раздел 13. Супер резолюция на изображението, SRGAN
Раздел 14. Обезшумяване на изображението, U-Net
Раздел 15. Оценка на дълбочината, MV3-Дълбочина
Раздел 16. Подобряване на изображението, DPED ResNet
Раздел 17. Подобряване на изображението, DPED екземпляр
Раздел 18. Изобразяване на ефект Боке, PyNET+
Раздел 19. Научен доставчик на камери, PUNET
Раздел 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
Раздел 21/22. 4K видео супер разделителна способност, VideoSR
Раздел 23. Попълване на текст, LSTM
Раздел 24. Отговаряне на въпроси, MobileBERT
Раздел 25. Попълване на текст, АЛБЕРТ
Раздел 26. Ограничения на паметта, ResNet
Освен това човек може да зареди и тества свои собствени модели за дълбоко обучение TensorFlow Lite в PRO режим.
Подробно описание на тестовете можете да намерите тук: http://ai-benchmark.com/tests.html
Забележка: Хардуерното ускорение се поддържа на всички мобилни SoC със специални NPU и AI ускорители, включително чипсети Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity и UNISOC Tiger. Започвайки от AI Benchmark v4, можете също да активирате GPU-базирано AI ускорение на по-стари устройства в настройките („Ускоряване“ -> „Активиране на ускорение на GPU“, изисква се OpenGL ES-3.0+).
Актуализирано на
3.03.2024 г.