AI Benchmark

বিবরণ AI Benchmark

মুখ স্বীকৃতি, চিত্র শ্রেণীবিভাগ, পাঠ্য সমাপ্তির ...
আপনার স্মার্টফোনটি এই আইআই-ভিত্তিক কাজগুলি সম্পাদনের জন্য সর্বশেষ গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি চালানোর যোগ্য? এটি একটি ডেডিকেটেড এআই চিপ আছে? এটা কি দ্রুত দ্রুত? এআই বেঞ্চমার্ক চালানোর জন্য এআই বেঞ্চমার্ক চালান!
বর্তমান ফোন র্যাঙ্কিং: http://ai-benchmark.com/ranking
এআই বেঞ্চমার্কটি বিভিন্ন কী জন্য গতি, সঠিকতা এবং মেমরি প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিমাপ করে এআই এবং কম্পিউটার দৃষ্টি আলগোরিদিম। পরীক্ষিত সমাধানগুলির মধ্যে ইমেজ শ্রেণীবিভাগ এবং মুখের স্বীকৃতি পদ্ধতি, ইমেজ সুপার রেজোলিউশন এবং ফটো বর্ধনের জন্য ব্যবহৃত স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলি, এআই মডেলগুলি পাঠ্য ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং বোকের প্রভাব রেন্ডারিংয়ের পাশাপাশি স্বায়ত্বশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমে ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলি। অ্যালগরিদমগুলির আউটপুটগুলির কল্পনাগুলি তাদের ফলাফলগুলি গ্রাফিক্যালি এবং বিভিন্ন আইআই-এ-শিল্পের বর্তমান অত্যাধুনিককে জানতে পারবেন।
মোটে, এআই বেঞ্চমার্ক 46 টি পরীক্ষা এবং 14 টি বিভাগের মধ্যে রয়েছে নিচে দেওয়া হয়েছে:
অধ্যায় 1. শ্রেণীবিভাগ, Mobilenet-V2
বিভাগ 2. শ্রেণীবিভাগ, ইনসেপশন-ভি 3
ধারা 3. ফেস স্বীকৃতি, Mobilenet-V3
বিভাগ 4. সমান্তরাল মডেল এক্সিকিউশন, 8 এক্স MOBILENET-V2
ধারা 5. অপটিক্যাল ক্যারেক্টার স্বীকৃতি, CRNN
বিভাগ 6. ফটো ডেবিলারিং, পাইনেট
ধারা 7. চিত্র সুপার রেজোলিউশন, VGG19
ধারা 8. চিত্র সুপার রেজোলিউশন, SRGAN
ধারা 9. বোকেহ ইফেক্ট রেন্ডারিং, ইউ-নেট
ধারা 10. সেমিটিক সেগমেন্টেশন, DEEPLABV3
ধারা 11. সমান্তরাল বিভাজন, ২ x deeplabv3
ধারা 12. রেসনেট রেসনেট
13. পাঠ্য সমাপ্তি, এলএসটিএম
ধারা 14. মেমরি সীমা, এসআরসিএনএন
এর পাশাপাশি, প্রো মোডে তাদের নিজস্ব Tensorflow Lite গভীর শেখার মডেল লোড এবং পরীক্ষা করতে পারেন।
পরীক্ষার বিস্তারিত বিবরণ এখানে পাওয়া যাবে: http://ai-benchmark.com/tests.html
উল্লেখ্য: হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেশনটি ডেডিকেটেড এনপিইউস এবং এআই অ্যাক্সিলারেটরের সাথে সমস্ত মোবাইল এসসিতে সমর্থিত, যার সাথে যোগ্যতা স্ন্যাপড্রাগন সহ , হিজিলিকন কিরিন, স্যামসাং এক্সপো এবং মিডিয়াটেক হেলিও / ডিমিটি চিপসেট। এআই বেঞ্চমার্ক ভি 4 থেকে শুরু করে, সেটিংসে পুরোনো ডিভাইসগুলিতে জিপিইউ-ভিত্তিক এআই ত্বরণ সক্ষম করতে পারে ("ত্বরান্বিত" -> "জিপিইউ অ্যাক্সিলারেশন সক্ষম করুন", OpenGL ES-3.0 প্রয়োজন)।