AI Benchmark

Die Beschreibung von AI Benchmark

Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, Textabschluss ...
Ihr Smartphone ist in der Lage, die neuesten tiefen neuronalen Netzwerke auszuführen, um diese AI-basierten Aufgaben auszuführen? Hat es einen dedizierten AI-Chip? Ist es schnell genug? Führen Sie den AI-Benchmark aus, um seine AI-Leistung professionell zu bewerten!
Aktuelles Telefonranking: http://ai-benchmark.com/ranking
AI-Benchmark misst die Geschwindigkeits-, Genauigkeits- und Speicheranforderungen für mehrere Schlüssel AI- und Computer Vision-Algorithmen. Unter den getesteten Lösungen sind Bildklassifizierungs- und Gesichtserkennungsmethoden, neuronale Netzwerke, die zur Bild-Superauflösung und der Fotoverbesserung verwendet werden, AI-Modelle, die Texte vorhersagen und Bokeh-Effekt-Rendering sowie Algorithmen, die in autonomen Fahrsystemen verwendet werden. Die Visualisierung der Algorithmen-Ausgänge ermöglicht es, ihre Ergebnisse grafisch zu bewerten und den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen AI-Feldern kennenzulernen.
Zazzle.de Insgesamt besteht ein AI-Benchmark aus 46 Tests und 14 Abschnitten unten vorgesehen:
Abschnitt 1. Klassifizierung, MobileNet-v2
Abschnitt 2. Klassifizierung, Inception-v3
Abschnitt 3. Gesichtserkennung, MobileNet-v3
Abschnitt 4. Parallel Modellausführung, 8 x MOBILENET-V2
Abschnitt 5. Optische Zeichenerkennung, Crnn
ABSCHNITT 6. Foto DREBLARRING, PYNET
ABSCHNITT 7. Bild Superauflösung, VGG19
Abschnitt 8. Bild Superauflösung, Srgan
Abschnitt 9. Bokeh Effect Rendering, U-Net
ABSCHNITT 10. Semantische Segmentierung, Deeplabv3
ABSCHNITT 11. Parallelegmentierung, 2 x Deeplabv3
ABSCHNITT 12. Bildverbesserung, DPED RESNET
13. Textabschluss, LSTM
ABSCHNITT 14. Speichergrenzen, Srcnn
Zazzle.de Zazzle.de Sie danach kann man ihr eigenes Tenssorflow-Lite-Tieflernmodell im Pro-Modus laden und testen.
Eine detaillierte Beschreibung der Tests finden Sie hier: http://ai-benchmark.com/tests.html
Hardwarebeschleunigung wird auf allen mobilen SOCS mit dedizierten NPUs und AI-Beschleunigern unterstützt, darunter Qualcomm Snapdragon , Hisilicon Kirin, Samsung Exynos und Mediatek Helio / Dimension-Chipsätze. Ausgehend von der AI-Benchmark V4 kann man auch die GPU-basierte AI-Beschleunigung auf älteren Geräten in den Einstellungen ("Beschleunigen" -> "GPU-Beschleunigung aktivieren" aktivieren, ist OpenGL ES-3.0 erforderlich).