AI Benchmark [Android]

顔認識、画像分類、質問応答...

スマートフォンは、最新のDeep Neural Networksを実行して、これらや他の多くのAIベースのタスクを実行できますか？専用のAIチップはありますか？十分速いですか？ AIベンチマークを実行して、AIパフォーマンスを専門的に評価します。

現在の電話ランキング：http：//ai-benchmark.com/ranking

AIベンチマークは、いくつかの主要なAIおよびコンピュータービジョンアルゴリズムの速度、精度、消費電力、およびメモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識の方法、画像/ビデオの超解像度と写真の強調に使用されるニューラルネットワーク、テキストを予測して質問応答を実行するAIモデル、および自律運転システムとスマートフォンで実際に使用されるAIソリューションがあります。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまなAI分野の現在の最先端技術を知ることができます。

合計で、AIベンチマークは78のテストと以下にリストされた26のセクションで構成されています。

セクション1.分類、MobileNet-V2
セクション2.分類、開始-V3
セクション3.顔認識、MobileNet-V3
セクション4.分類、EfficientNet-B4
セクション5/6。並列モデル実行、8xインセプション-V3
セクション7.オブジェクトトラッキング、YOLO-V4
セクション8.光学式文字認識、CRNN
セクション9.セマンティックセグメンテーション、DeepLabV3 +
セクション10.並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3 +
セクション11.写真のぼかし除去、IMDN
セクション12.画像超解像、ESRGAN
セクション13.画像超解像、SRGAN
セクション14.画像のノイズ除去、U-Net
セクション15.深度推定、MV3-深度
セクション16.画像エンハンスメント、DPED ResNet
セクション17.画像エンハンスメント、DPEDインスタンス
セクション18.ボケ効果レンダリング、PyNET +
セクション19.学習したカメラISP、PUNET
セクション20.FullHDビデオ超解像、XLSR
セクション21/22。 4Kビデオ超解像、VideoSR
セクション23.テキスト補完、LSTM
セクション24.質問応答、MobileBERT
セクション25.テキストの完成、ALBERT
セクション26.メモリ制限、ResNet

さらに、PROモードで独自のTensorFlowLiteディープラーニングモデルを読み込んでテストできます。

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ションは、Qualcomm Snapdragon、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、MediaTek Helio / Dimensity、UNISOC Tigerチップセットなど、専用のNPUとAIアクセラレータを備えたすべてのモバイルSoCでサポートされています。 AI Benchmark v4以降、設定で古いデバイスで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]-> [Enable GPU Acceleration]、OpenGL ES-3.0 +が必要です）。