config.armeabi_v7a

config.xxhdpi

config.en

Everyone

Ignatov Andrey

Lollipop

Neurális képgenerálás, arcfelismerés, képosztályozás, kérdések megválaszolása...

Képes az okostelefonod a legújabb Deep Neural Networks futtatására ezeknek és sok más AI-alapú feladatnak a végrehajtására? Van hozzá dedikált AI chip? Elég gyors? Futtassa az AI Benchmarkot, hogy professzionálisan értékelje az AI teljesítményét!

Jelenlegi telefonrangsor: http://ai-benchmark.com/ranking

Az AI Benchmark számos kulcsfontosságú AI, Computer Vision és NLP modell sebességét, pontosságát, energiafogyasztását és memóriaigényét méri. A tesztelt megoldások között szerepelnek képosztályozási és arcfelismerési módszerek, neurális kép- és szöveggenerálást végző mesterséges intelligencia modellek, kép/videó szuperfelbontáshoz és fotójavításhoz használt neurális hálózatok, valamint autonóm vezetési rendszerekben használt mesterséges intelligencia-megoldások és okostelefonok valós idő mélységbecslés és szemantikus képszegmentáció. Az algoritmusok kimeneteinek megjelenítése lehetővé teszi az eredmények grafikus értékelését, valamint a különböző AI területek aktuális legkorszerűbbségének megismerését.

Összességében az AI Benchmark 83 tesztből és 30 alább felsorolt ​​részből áll:

1. szakasz. Osztályozás, MobileNet-V3
2. szakasz. Osztályozás, kezdet-V3
3. rész. Arcfelismerés, Swin Transformer
4. szakasz. Osztályozás, EfficientNet-B4
5. szakasz. Osztályozás, MobileViT-V2
szakaszok 6/7. Párhuzamos modell-végrehajtás, 8 x Inception-V3
8. szakasz: Objektumkövetés, YOLO-V8
9. szakasz. Optikai karakterfelismerés, ViT transzformátor
10. szakasz: Szemantikus szegmentáció, DeepLabV3+
11. szakasz: Párhuzamos szegmentálás, 2 x DeepLabV3+
12. szakasz Szemantikai szegmentálás, Szegmentál bármit
13. szakasz: Fényképek elmosódása, IMDN
14. szakasz: Image Super-Resolution, ESRGAN
15. szakasz: Image Super-Resolution, SRGAN
16. szakasz Kép zajtalanítása, U-Net
17. szakasz. Mélységbecslés, MV3-Mélység
18. szakasz. Mélységbecslés, MiDaS 3.1
§ 19/20. Képjavítás, DPED
21. szakasz. Tanult kamera ISP, MicroISP
22. szakasz: Bokeh Effect Rendering, PyNET-V2 Mobile
23. szakasz. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
§ 24/25. 4K videó szuperfelbontás, VideoSR
26. szakasz. Kérdések megválaszolása, MobileBERT
27. szakasz: Neurális szöveggenerálás, Llama2
28. szakasz: Neurális szöveggenerálás, GPT2
29. szakasz: Neurális képgenerálás, stabil diffúzió V1.5
30. szakasz Memóriakorlátok, ResNet

Emellett PRO módban betöltheti és tesztelheti saját TensorFlow Lite mélytanulási modelljeit.

A tesztek részletes leírása itt található: http://ai-benchmark.com/tests.html

Megjegyzés: A hardveres gyorsítást minden dedikált NPU-val és AI-gyorsítóval rendelkező mobil SoC támogatja, beleértve a Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos és UNISOC Tiger lapkakészleteket. Az AI Benchmark v4-től kezdve a GPU-alapú AI-gyorsítás a régebbi eszközökön is engedélyezhető a beállításokban ("Accelerate" -> "GPU Acceleration engedélyezése" / "Arm NN", OpenGL ES-3.0+ szükséges).

Készen áll a telefonod az AI-ra? Futtassa az AI Benchmarkot a teljesítmény ellenőrzéséhez!

AI Benchmark

AI Benchmark legújabb verziója

Egyéb változatok