Penjanaan Imej Neural, Pengecaman Wajah, Klasifikasi Imej, Menjawab Soalan...
Adakah telefon pintar anda mampu menjalankan Rangkaian Neural Dalam yang terkini untuk melaksanakan ini dan banyak lagi tugas berasaskan AI? Adakah ia mempunyai Cip AI khusus? Adakah ia cukup pantas? Jalankan Penanda Aras AI untuk menilai secara profesional Prestasi AInya!
Kedudukan telefon semasa: http://ai-benchmark.com/ranking
Penanda Aras AI mengukur kelajuan, ketepatan, penggunaan kuasa dan keperluan memori untuk beberapa model AI, Penglihatan Komputer dan NLP utama. Antara penyelesaian yang diuji ialah kaedah Klasifikasi Imej dan Pengecaman Muka, model AI yang melaksanakan imej saraf dan penjanaan teks, rangkaian saraf yang digunakan untuk Resolusi Super Imej / Video dan Peningkatan Foto, serta penyelesaian AI yang digunakan dalam sistem pemanduan autonomi dan telefon pintar untuk real- Anggaran Kedalaman masa dan Segmentasi Imej Semantik. Visualisasi output algoritma membolehkan untuk menilai keputusannya secara grafik dan untuk mengetahui keadaan terkini dalam pelbagai bidang AI.
Secara keseluruhan, Penanda Aras AI terdiri daripada 83 ujian dan 30 bahagian yang disenaraikan di bawah:
Bahagian 1. Klasifikasi, MobileNet-V3
Bahagian 2. Pengelasan, Permulaan-V3
Bahagian 3. Pengecaman Muka, Swin Transformer
Bahagian 4. Klasifikasi, EfficientNet-B4
Bahagian 5. Pengelasan, MobileViT-V2
Bahagian 6/7. Perlaksanaan Model Selari, 8 x Inception-V3
Bahagian 8. Penjejakan Objek, YOLO-V8
Bahagian 9. Pengecaman Watak Optik, Pengubah ViT
Bahagian 10. Segmentasi Semantik, DeepLabV3+
Bahagian 11. Segmentasi Selari, 2 x DeepLabV3+
Bahagian 12. Segmentasi Semantik, Segmen Apa-apa sahaja
Bahagian 13. Penyahkaburan Foto, IMDN
Bahagian 14. Resolusi Super Imej, ESRGAN
Bahagian 15. Resolusi Super Imej, SRGAN
Seksyen 16. Penghapusan Imej, U-Net
Seksyen 17. Anggaran Kedalaman, MV3-Kedalaman
Seksyen 18. Anggaran Kedalaman, MiDaS 3.1
Seksyen 19/20. Peningkatan Imej, DPED
Bahagian 21. ISP Kamera Terpelajar, MikroISP
Seksyen 22. Rendering Kesan Bokeh, Mudah Alih PyNET-V2
Bahagian 23. Resolusi Super Video FullHD, XLSR
Seksyen 24/25. 4K Video Super-Resolution, VideoSR
Bahagian 26. Menjawab Soalan, MobileBERT
Bahagian 27. Penjanaan Teks Neural, Llama2
Bahagian 28. Penjanaan Teks Neural, GPT2
Bahagian 29. Penjanaan Imej Neural, Resapan Stabil V1.5
Bahagian 30. Had Memori, ResNet
Selain itu, seseorang boleh memuatkan dan menguji model pembelajaran mendalam TensorFlow Lite mereka sendiri dalam Mod PRO.
Penerangan terperinci tentang ujian boleh didapati di sini: http://ai-benchmark.com/tests.html
Nota: Pecutan perkakasan disokong pada semua SoC mudah alih dengan NPU khusus dan pemecut AI, termasuk Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos dan cipset UNISOC Tiger. Bermula daripada AI Benchmark v4, seseorang juga boleh mendayakan pecutan AI berasaskan GPU pada peranti lama dalam tetapan ("Mempercepat" -> "Dayakan Pecutan GPU" / "Lengan NN", OpenGL ES-3.0+ diperlukan).