AI Benchmark
8.9 138
v5.1.2 von Ignatov Andrey
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Über AI Benchmark
AI Benchmark (Paketname: org.benchmark.demo) wird von Ignatov Andrey entwickelt und die neueste Version von AI Benchmark 5.1.2 wurde am 7. März 2024 aktualisiert. AI Benchmark liegt in der Kategorie von Tools. Sie können alle Apps von dem Entwickler der AI Benchmark durchsuchen und 162 alternative Apps zu AI Benchmark auf Android finden. Derzeit ist diese APP kostenlos. Diese App kann auf Android 5.0+ auf APKFab oder Google Play heruntergeladen werden. Alle APK/XAPK Dateien auf APKFab.com sind original und 100% sicher, schnell herunterzuladen.
Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, Beantwortung von Fragen...
Ist Ihr Smartphone in der Lage, die neuesten Deep Neural Networks auszuführen, um diese und viele andere KI-basierte Aufgaben auszuführen? Hat es einen dedizierten KI-Chip? Ist es schnell genug? Führen Sie AI Benchmark durch, um seine KI-Leistung professionell zu bewerten!
Aktuelles Handy-Ranking: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark misst die Geschwindigkeit, Genauigkeit, den Stromverbrauch und die Speicheranforderungen für mehrere wichtige KI- und Computer-Vision-Algorithmen. Zu den getesteten Lösungen gehören Bildklassifizierungs- und Gesichtserkennungsmethoden, neuronale Netze, die für Bild-/Video-Superauflösung und Fotoverbesserung verwendet werden, KI-Modelle, die Text vorhersagen und Fragen beantworten, sowie KI-Lösungen, die in autonomen Fahrsystemen und Smartphones für reale Anwendungen verwendet werden. Zeittiefenschätzung und semantische Bildsegmentierung. Die Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen ermöglicht es, ihre Ergebnisse grafisch zu bewerten und den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen KI-Bereichen kennenzulernen.
Insgesamt besteht AI Benchmark aus 78 Tests und 26 unten aufgeführten Abschnitten:
Abschnitt 1. Klassifizierung, MobileNet-V2
Abschnitt 2. Klassifizierung, Inception-V3
Abschnitt 3. Gesichtserkennung, MobileNet-V3
Abschnitt 4. Klassifizierung, EfficientNet-B4
Abschnitte 5/6. Parallele Modellausführung, 8 x Inception-V3
Abschnitt 7. Objektverfolgung, YOLO-V4
Abschnitt 8. Optische Zeichenerkennung, CRNN
Abschnitt 9. Semantische Segmentierung, DeepLabV3+
Abschnitt 10. Parallele Segmentierung, 2 x DeepLabV3+
Abschnitt 11. Photo Deblurring, IMDN
Abschnitt 12. Bildsuperauflösung, ESRGAN
Abschnitt 13. Bildsuperauflösung, SRGAN
Abschnitt 14. Bildentrauschung, U-Net
Abschnitt 15. Tiefenschätzung, MV3-Tiefe
Abschnitt 16. Bildverbesserung, DPED ResNet
Abschnitt 17. Bildverbesserung, DPED-Instanz
Abschnitt 18. Bokeh-Effekt-Rendering, PyNET+
Abschnitt 19. Gelernter Kamera-ISP, PUNET
Abschnitt 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
§ 21/22. 4K-Video-Superauflösung, VideoSR
Abschnitt 23. Textvervollständigung, LSTM
Abschnitt 24. Beantwortung von Fragen, MobileBERT
Abschnitt 25. Textvervollständigung, ALBERT
Abschnitt 26. Speichergrenzen, ResNet
Außerdem kann man im PRO-Modus seine eigenen TensorFlow Lite-Deep-Learning-Modelle laden und testen.
Eine ausführliche Beschreibung der Tests finden Sie hier: http://ai-benchmark.com/tests.html
Hinweis: Die Hardwarebeschleunigung wird auf allen mobilen SoCs mit dedizierten NPUs und KI-Beschleunigern unterstützt, einschließlich Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity und UNISOC Tiger-Chipsätzen. Ab AI Benchmark v4 kann man die GPU-basierte KI-Beschleunigung auch auf älteren Geräten in den Einstellungen aktivieren („Accelerate“ -> „Enable GPU Acceleration“, OpenGL ES-3.0+ wird benötigt).
Ist Ihr Smartphone in der Lage, die neuesten Deep Neural Networks auszuführen, um diese und viele andere KI-basierte Aufgaben auszuführen? Hat es einen dedizierten KI-Chip? Ist es schnell genug? Führen Sie AI Benchmark durch, um seine KI-Leistung professionell zu bewerten!
Aktuelles Handy-Ranking: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark misst die Geschwindigkeit, Genauigkeit, den Stromverbrauch und die Speicheranforderungen für mehrere wichtige KI- und Computer-Vision-Algorithmen. Zu den getesteten Lösungen gehören Bildklassifizierungs- und Gesichtserkennungsmethoden, neuronale Netze, die für Bild-/Video-Superauflösung und Fotoverbesserung verwendet werden, KI-Modelle, die Text vorhersagen und Fragen beantworten, sowie KI-Lösungen, die in autonomen Fahrsystemen und Smartphones für reale Anwendungen verwendet werden. Zeittiefenschätzung und semantische Bildsegmentierung. Die Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen ermöglicht es, ihre Ergebnisse grafisch zu bewerten und den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen KI-Bereichen kennenzulernen.
Insgesamt besteht AI Benchmark aus 78 Tests und 26 unten aufgeführten Abschnitten:
Abschnitt 1. Klassifizierung, MobileNet-V2
Abschnitt 2. Klassifizierung, Inception-V3
Abschnitt 3. Gesichtserkennung, MobileNet-V3
Abschnitt 4. Klassifizierung, EfficientNet-B4
Abschnitte 5/6. Parallele Modellausführung, 8 x Inception-V3
Abschnitt 7. Objektverfolgung, YOLO-V4
Abschnitt 8. Optische Zeichenerkennung, CRNN
Abschnitt 9. Semantische Segmentierung, DeepLabV3+
Abschnitt 10. Parallele Segmentierung, 2 x DeepLabV3+
Abschnitt 11. Photo Deblurring, IMDN
Abschnitt 12. Bildsuperauflösung, ESRGAN
Abschnitt 13. Bildsuperauflösung, SRGAN
Abschnitt 14. Bildentrauschung, U-Net
Abschnitt 15. Tiefenschätzung, MV3-Tiefe
Abschnitt 16. Bildverbesserung, DPED ResNet
Abschnitt 17. Bildverbesserung, DPED-Instanz
Abschnitt 18. Bokeh-Effekt-Rendering, PyNET+
Abschnitt 19. Gelernter Kamera-ISP, PUNET
Abschnitt 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
§ 21/22. 4K-Video-Superauflösung, VideoSR
Abschnitt 23. Textvervollständigung, LSTM
Abschnitt 24. Beantwortung von Fragen, MobileBERT
Abschnitt 25. Textvervollständigung, ALBERT
Abschnitt 26. Speichergrenzen, ResNet
Außerdem kann man im PRO-Modus seine eigenen TensorFlow Lite-Deep-Learning-Modelle laden und testen.
Eine ausführliche Beschreibung der Tests finden Sie hier: http://ai-benchmark.com/tests.html
Hinweis: Die Hardwarebeschleunigung wird auf allen mobilen SoCs mit dedizierten NPUs und KI-Beschleunigern unterstützt, einschließlich Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity und UNISOC Tiger-Chipsätzen. Ab AI Benchmark v4 kann man die GPU-basierte KI-Beschleunigung auch auf älteren Geräten in den Einstellungen aktivieren („Accelerate“ -> „Enable GPU Acceleration“, OpenGL ES-3.0+ wird benötigt).
AI Benchmark 5.1.2 Update
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
Mehr lesen
AI Benchmark Besonderheiten
Frühere Versionen Mehr
AI Benchmark
5.1.2
XAPK
APKs
6. März 2024
778.85 MB
Variant
Arch
Version
DPI
AI Benchmark
5.1.1
XAPK
APKs
27. November 2023
778.66 MB
Variant
Arch
Version
DPI
AI Benchmark
5.1.0
XAPK
APKs
8. August 2023
773.01 MB
Variant
Arch
Version
DPI
AI Benchmark
5.0.3
XAPK
APKs
27. Dezember 2022
767.25 MB
Variant
Arch
Version
DPI
Mehr Information
Paketnamen:
Aktualisierungsdatum:
2024-03-07
Letzte Version:
5.1.2
Update brauchen:
Erwerben:
Anforderungen:
Android 5.0+
Meldung:
Alternativen zu AI Benchmark
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