AI Benchmark

설명 AI Benchmark

얼굴 인식, 이미지 분류, 텍스트 완료 ...
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가상 스마트 폰은 이러한 인공 지능 기반의 작업을 수행하기 위해 최신 깊은 신경망을 실행할 수 있습니까? 그것은 전용 AI 칩이 있습니까? 그것은 충분히 빨리인가? 전문적으로 실행 AI 벤치 마크는 AI 성능을 평가하기로
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순위 현재 전화 :! 몇 가지 키 http://ai-benchmark.com/ranking
가상 AI 벤치 마크 측정 속도, 정확성 및 메모리 요구 사항 AI 및 컴퓨터 비전 알고리즘. 테스트 솔루션 중 이미지 분류 및 얼굴 인식 방법, 신경망은 텍스트를 예측하고 보케 효과 렌더링뿐만 아니라 자율 주행 시스템에 사용되는 알고리즘을 수행하는 이미지 슈퍼 해상도와 사진 향상, AI 모델에 사용됩니다. 알고리즘 '출력의 시각화 그래프 결과를 평가하기위한 다양한 AI 분야에서 현재 최첨단 알게 할 수있다.
가상에서는 합계가 AI 벤치 마크 (46 개) 테스트 및 14 개 부분으로 구성 아래에 제공 계산기 번역기 더보기 1 절 분류, MobileNet-V2로
2 절 분류, 인 셉션 - V3로
제 3 얼굴 인식, MobileNet-V3로
4 장 병렬 모델 실행, 8 × MobileNet-V2로
제 5 광학 문자 인식, CRNN로
6 절 사진 디 블러, PyNET 제 7 이미지 슈퍼 해상도, VGG19로
8. 이미지 슈퍼 해상도, SRGAN로
9.로
보케 효과 렌더링, U-그물로
10. 시맨틱 세분화, DeepLabV3로
11. 병렬 분할, 2 × DeepLabV3로
12. 이미지 강화, DPED ResNet로
절 13. 텍스트 완료, 14. 메모리 한계로
LSTM, SRCNN
가상 게다가, 하나를로드 할 수와 PRO 모드에서 자신의 TensorFlow 라이트 깊은 학습 모델을 테스트합니다.
가상 테스트에 대한 자세한 설명은 여기에서 찾을 수 있습니다 : http://ai-benchmark.com/tests.html로
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참고 : 하드웨어 가속은 스냅 드래곤을 포함한 전용 NPUs 및 AI 가속기, 모든 모바일 SoC가 지원됩니다 , 하이 실리콘 기린, 삼성 엑시 노스와 미디어 텍 힐리오 / Dimensity 칩셋. AI 벤치 마크 V4에서 시작, 하나는 (-> "GPU 가속을 사용", OpenGL을 ES 3.0이 필요합니다 "가속") 설정에서 오래된 장치에 GPU 기반의 AI 가속을 활성화 할 수 있습니다.