AI Benchmark

説明 AI Benchmark

顔認識、画像分類、テキスト補完...
最新のニューラルネットワークを実行することができるスマートフォンは、これらのAIベースのタスクを実行しますか？それは専用のAIチップを持っていますか？それは十分に速いですか？ AIベンチマークを専門的に実行して、そのAIパフォーマンスを評価します。
現在の電話番号：http：//ai-benchmark.com/ranking
AIベンチマークは、いくつかのキーの速度、正確さ、およびメモリの要件を測定AIとコンピュータビジョンアルゴリズムテストされた解決策の中には、画像の分類および顔認識方法、画像の超解像度および写真の強化に使用されるニューラルネットワーク、AIモデル、および自律駆動システムで使用されるアルゴリズムを予測し、ボケ味覚エフェクトレンダリングを実行する。アルゴリズムの出力の視覚化により、それらの結果をグラフィカルに評価し、さまざまなAIフィールドで現在の最先端の最先端技術を知ることができます。
合計では、AIベンチマークは46のテストと14のセクションで構成されています。下記の提供：
セクション1.分類、MobileNet-V2
セクション2.分類、Inception-V3
セクション3.顔認識、MobileNet-v3
セクション4.並列モデルの実行、 8×MobileNet-V2
セクション5.光学式文字認識、CRNN
セクション6.写真幻影、PYNET
セクション7.画像スーパー解像度、VGG19
第8章画像スーパー解像度、SRGAN
9.ボケ効果レンダリング、U-NET
セクション10.意味セグメンテーション、DeePlabv3
セクション11.並列セグメンテーション、2 x Deeplabv3
セクション12.イメージ強化、dped net
セクション13.テキスト完了、LSTM
セクション14.メモリ制限、SRCNN
それ以外にも、Proモードで独自のTensorflow Lite Deep Learningモデルをロードしてテストできます。
テストの詳細な説明はここにあります：http：//ai-benchmark.com/tests.html
注：ハードウェアアクセラレータは、専用のNPUとAIアクセラレータを含むすべてのモバイルSOCでサポートされています。 、ヒスリコンキリン、サムスンエクソンおよびMediaThk Helio / Dimensityチップセット。 AIベンチマークV4から始めて、設定内の古いデバイスでGPUベースのAIアクセラレーションを有効にすることもできます（ "Accelerate" - > GPUアクセラレーションを有効にする "、OpenGL ES-3.0が必要です）。