AI Benchmark

Generarea imaginilor neuronale, recunoașterea feței, clasificarea imaginilor, răspunsul la întrebări...

Este smartphone-ul dvs. capabil să ruleze cele mai recente rețele neuronale profunde pentru a efectua aceste și multe alte sarcini bazate pe inteligență artificială? Are un cip AI dedicat? Este suficient de rapid? Rulați AI Benchmark pentru a evalua profesional performanța AI!

Clasamentul actual al telefonului: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark măsoară viteza, acuratețea, consumul de energie și cerințele de memorie pentru mai multe modele cheie AI, Computer Vision și NLP. Printre soluțiile testate se numără metodele de clasificare a imaginilor și recunoaștere a feței, modele AI care realizează generarea de imagini și text neuronale, rețele neuronale utilizate pentru Super-Rezoluție imagine/video și îmbunătățire a fotografiilor, precum și soluții AI utilizate în sistemele de conducere autonomă și smartphone-uri pentru real- Estimarea adâncimii timpului și Segmentarea semantică a imaginii. Vizualizarea rezultatelor algoritmilor permite evaluarea grafică a rezultatelor acestora și cunoașterea stadiului actual al tehnicii în diverse domenii AI.

În total, AI Benchmark constă din 83 de teste și 30 de secțiuni enumerate mai jos:

Secțiunea 1. Clasificare, MobileNet-V3

Secțiunea 2. Clasificare, Inception-V3

Secțiunea 3. Recunoașterea feței, Swin Transformer

Secțiunea 4. Clasificare, EfficientNet-B4

Secțiunea 5. Clasificare, MobileViT-V2

Secțiunile 6/7. Execuție model în paralel, 8 x Inception-V3

Secțiunea 8. Urmărirea obiectelor, YOLO-V8

Secțiunea 9. Recunoașterea optică a caracterelor, transformatorul ViT

Secțiunea 10. Segmentarea semantică, DeepLabV3+

Secțiunea 11. Segmentare paralelă, 2 x DeepLabV3+

Secțiunea 12. Segmentarea semantică, Segmentează orice

Secțiunea 13. Foto Deblurring, IMDN

Secțiunea 14. Super-rezoluție imagine, ESRGAN

Secțiunea 15. Super-Rezoluție imagine, SRGAN

Secțiunea 16. Reducerea zgomotului imaginii, U-Net

Secțiunea 17. Estimarea adâncimii, MV3-Depth

Secțiunea 18. Estimarea adâncimii, MiDaS 3.1

Sectiunea 19/20. Îmbunătățirea imaginii, DPED

Secțiunea 21. ISP învățat pentru cameră, MicroISP

Secțiunea 22. Redare cu efect Bokeh, PyNET-V2 Mobile

Secțiunea 23. Super-rezoluție video FullHD, XLSR

Sectiunea 24/25. Super-rezoluție video 4K, VideoSR

Secțiunea 26. Răspunsuri la întrebări, MobileBERT

Secțiunea 27. Generarea textului neuronal, Llama2

Secțiunea 28. Generarea textului neuronal, GPT2

Secțiunea 29. Generarea de imagini neuronale, difuzie stabilă V1.5

Secțiunea 30. Limite de memorie, ResNet

În plus, se poate încărca și testa propriile modele de învățare profundă TensorFlow Lite în modul PRO.

O descriere detaliată a testelor poate fi găsită aici: http://ai-benchmark.com/tests.html

Notă: Accelerația hardware este acceptată pe toate SoC-urile mobile cu NPU-uri și acceleratoare AI dedicate, inclusiv chipset-urile Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity/Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos și UNISOC Tiger. Pornind de la AI Benchmark v4, se poate activa și accelerarea AI bazată pe GPU pe dispozitivele mai vechi din setări ("Accelerate" -> "Enable GPU Acceleration" / "Arm NN", este necesar OpenGL ES-3.0+).