AI Benchmark
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v6.0.2 por Ignatov Andrey
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Sobre AI Benchmark
Reconocimiento facial, clasificación de imágenes, respuesta a preguntas...
¿Es su teléfono inteligente capaz de ejecutar las últimas redes neuronales profundas para realizar estas y muchas otras tareas basadas en IA? ¿Tiene un chip AI dedicado? ¿Es lo suficientemente rápido? ¡Ejecute AI Benchmark para evaluar profesionalmente su rendimiento de IA!
Ranking actual de teléfonos: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark mide la velocidad, la precisión, el consumo de energía y los requisitos de memoria para varios algoritmos clave de IA y visión artificial. Entre las soluciones probadas se encuentran los métodos de clasificación de imágenes y reconocimiento facial, las redes neuronales utilizadas para la superresolución de imagen/video y la mejora de fotografías, los modelos de IA que predicen texto y responden preguntas, así como las soluciones de IA utilizadas en sistemas de conducción autónoma y teléfonos inteligentes para uso real. Estimación de profundidad temporal y segmentación semántica de imágenes. La visualización de las salidas de los algoritmos permite evaluar gráficamente sus resultados y conocer el estado actual del arte en varios campos de la IA.
En total, AI Benchmark consta de 78 pruebas y 26 secciones que se enumeran a continuación:
Sección 1. Clasificación, MobileNet-V2
Sección 2. Clasificación, Inception-V3
Sección 3. Reconocimiento facial, MobileNet-V3
Sección 4. Clasificación, EfficientNet-B4
Secciones 5/6. Ejecución de modelos en paralelo, 8 x Inception-V3
Sección 7. Seguimiento de objetos, YOLO-V4
Sección 8. Reconocimiento Óptico de Caracteres, CRNN
Sección 9. Segmentación semántica, DeepLabV3+
Sección 10. Segmentación paralela, 2 x DeepLabV3+
Sección 11. Desenfocado de fotos, IMDN
Sección 12. Super-Resolución de Imagen, ESRGAN
Sección 13. Super-Resolución de Imagen, SRGAN
Sección 14. Eliminación de ruido de imagen, U-Net
Sección 15. Estimación de profundidad, MV3-Depth
Sección 16. Mejora de imagen, DPED ResNet
Sección 17. Mejora de imagen, Instancia DPED
Sección 18. Representación del efecto Bokeh, PyNET+
Sección 19. ISP de cámara aprendido, PUNET
Sección 20. Superresolución de video FullHD, XLSR
Sección 21/22. Súper resolución de video 4K, VideoSR
Sección 23. Finalización de texto, LSTM
Sección 24. Respuesta a preguntas, MobileBERT
Sección 25. Terminación de texto, ALBERT
Sección 26. Límites de memoria, ResNet
Además de eso, uno puede cargar y probar sus propios modelos de aprendizaje profundo de TensorFlow Lite en el modo PRO.
Puede encontrar una descripción detallada de las pruebas aquí: http://ai-benchmark.com/tests.html
Nota: La aceleración de hardware es compatible con todos los SoC móviles con NPU dedicados y aceleradores de IA, incluidos los conjuntos de chips Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity y UNISOC Tiger. A partir de AI Benchmark v4, también se puede habilitar la aceleración de IA basada en GPU en dispositivos más antiguos en la configuración ("Acelerar" -> "Habilitar aceleración de GPU", se requiere OpenGL ES-3.0+).
¿Es su teléfono inteligente capaz de ejecutar las últimas redes neuronales profundas para realizar estas y muchas otras tareas basadas en IA? ¿Tiene un chip AI dedicado? ¿Es lo suficientemente rápido? ¡Ejecute AI Benchmark para evaluar profesionalmente su rendimiento de IA!
Ranking actual de teléfonos: http://ai-benchmark.com/ranking
AI Benchmark mide la velocidad, la precisión, el consumo de energía y los requisitos de memoria para varios algoritmos clave de IA y visión artificial. Entre las soluciones probadas se encuentran los métodos de clasificación de imágenes y reconocimiento facial, las redes neuronales utilizadas para la superresolución de imagen/video y la mejora de fotografías, los modelos de IA que predicen texto y responden preguntas, así como las soluciones de IA utilizadas en sistemas de conducción autónoma y teléfonos inteligentes para uso real. Estimación de profundidad temporal y segmentación semántica de imágenes. La visualización de las salidas de los algoritmos permite evaluar gráficamente sus resultados y conocer el estado actual del arte en varios campos de la IA.
En total, AI Benchmark consta de 78 pruebas y 26 secciones que se enumeran a continuación:
Sección 1. Clasificación, MobileNet-V2
Sección 2. Clasificación, Inception-V3
Sección 3. Reconocimiento facial, MobileNet-V3
Sección 4. Clasificación, EfficientNet-B4
Secciones 5/6. Ejecución de modelos en paralelo, 8 x Inception-V3
Sección 7. Seguimiento de objetos, YOLO-V4
Sección 8. Reconocimiento Óptico de Caracteres, CRNN
Sección 9. Segmentación semántica, DeepLabV3+
Sección 10. Segmentación paralela, 2 x DeepLabV3+
Sección 11. Desenfocado de fotos, IMDN
Sección 12. Super-Resolución de Imagen, ESRGAN
Sección 13. Super-Resolución de Imagen, SRGAN
Sección 14. Eliminación de ruido de imagen, U-Net
Sección 15. Estimación de profundidad, MV3-Depth
Sección 16. Mejora de imagen, DPED ResNet
Sección 17. Mejora de imagen, Instancia DPED
Sección 18. Representación del efecto Bokeh, PyNET+
Sección 19. ISP de cámara aprendido, PUNET
Sección 20. Superresolución de video FullHD, XLSR
Sección 21/22. Súper resolución de video 4K, VideoSR
Sección 23. Finalización de texto, LSTM
Sección 24. Respuesta a preguntas, MobileBERT
Sección 25. Terminación de texto, ALBERT
Sección 26. Límites de memoria, ResNet
Además de eso, uno puede cargar y probar sus propios modelos de aprendizaje profundo de TensorFlow Lite en el modo PRO.
Puede encontrar una descripción detallada de las pruebas aquí: http://ai-benchmark.com/tests.html
Nota: La aceleración de hardware es compatible con todos los SoC móviles con NPU dedicados y aceleradores de IA, incluidos los conjuntos de chips Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity y UNISOC Tiger. A partir de AI Benchmark v4, también se puede habilitar la aceleración de IA basada en GPU en dispositivos más antiguos en la configuración ("Acelerar" -> "Habilitar aceleración de GPU", se requiere OpenGL ES-3.0+).
Actualización de AI Benchmark 6.0.2
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.
Más información
Características de AI Benchmark
Versiones antiguas Más
AI Benchmark
6.0.2
XAPK
APKs
March 19, 2025
1.41 GB
Variant
Arch
Version
DPI
AI Benchmark
6.0.1
XAPK
APKs
December 24, 2024
1.41 GB
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 198e153e93f20ab2408c4eaee954a44209879624
Size: 1.41 GB
AI Benchmark
6.0.0
XAPK
APKs
September 26, 2024
1.39 GB
Variant
Arch
Version
DPI
AI Benchmark
5.1.2
XAPK
APKs
March 6, 2024
778.85 MB
Variant
Arch
Version
DPI
Más información
Nombre de paquete:
Categoría:
Fecha de actualización:
2025-03-27
Última versión:
6.0.2
Pedir actualización:
Disponible en:
Requisitos:
Android 5.0+
Denunciar:
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