Распознавание лиц, классификация изображений, ответы на вопросы... Способен ли ваш смартфон работать с новейшими глубокими нейронными сетями для выполнения этих и многих других задач на основе ИИ? Есть ли у него специальный AI-чип? Это достаточно быстро? Запустите AI Benchmark, чтобы профессионально оценить производительность ИИ! Текущий рейтинг телефонов: http://ai-benchmark.com/ranking AI Benchmark измеряет скорость, точность, энергопотребление и требования к памяти для нескольких ключевых алгоритмов искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Среди протестированных решений — методы классификации изображений и распознавания лиц, нейронные сети, используемые для сверхразрешения изображений/видео и улучшения фотографий, модели ИИ, предсказывающие текст и выполняющие ответы на вопросы, а также решения ИИ, используемые в автономных системах вождения и смартфонах для реального Оценка глубины времени и семантическая сегментация изображения. Визуализация выходных данных алгоритмов позволяет графически оценить их результаты и ознакомиться с текущим состоянием дел в различных областях ИИ. Всего AI Benchmark состоит из 78 тестов и 26 разделов, перечисленных ниже: Раздел 1. Классификация, MobileNet-V2 Раздел 2. Классификация, Inception-V3 Раздел 3. Распознавание лиц, MobileNet-V3 Раздел 4. Классификация, EfficientNet-B4 Разделы 5/6. Параллельное выполнение модели, 8 x Inception-V3 Раздел 7. Отслеживание объектов, YOLO-V4 Раздел 8. Оптическое распознавание символов, CRNN Раздел 9. Семантическая сегментация, DeepLabV3+ Раздел 10. Параллельная сегментация, 2 x DeepLabV3+ Раздел 11. Удаление размытия фотографий, IMDN Раздел 12. Изображение сверхвысокого разрешения, ESRGAN Раздел 13. Изображение сверхвысокого разрешения, SRGAN Раздел 14. Шумоподавление изображения, U-Net Раздел 15. Оценка глубины, MV3-Depth Раздел 16. Улучшение изображения, DPED ResNet Раздел 17. Улучшение изображения, экземпляр DPED Раздел 18. Визуализация эффекта Боке, PyNET+ Раздел 19. Обучаемый провайдер камеры, ПУНЕТ Раздел 20. Видео FullHD Super-Resolution, XLSR Раздел 21/22. Видео 4K Super-Resolution, VideoSR Раздел 23. Завершение текста, LSTM Раздел 24. Ответы на вопросы, MobileBERT Раздел 25. Завершение текста, АЛЬБЕРТ Раздел 26. Ограничения памяти, ResNet Кроме того, в PRO-режиме можно загружать и тестировать собственные модели глубокого обучения TensorFlow Lite. Подробное описание тестов можно найти здесь: http://ai-benchmark.com/tests.html Примечание. Аппаратное ускорение поддерживается на всех мобильных SoC с выделенными NPU и ускорителями ИИ, включая чипсеты Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity и UNISOC Tiger. Начиная с AI Benchmark v4, можно также включить ускорение ИИ на основе графического процессора на более старых устройствах в настройках («Ускорение» -> «Включить ускорение графического процессора», требуется OpenGL ES-3.0+).
Обновление 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.
APKFab.com и ссылка для скачивания этого приложения на 100% безопасны. Все ссылки для загрузки приложений, перечисленных на APKFab.com, получены из Google Play Store или предоставлены пользователями. Для приложения из Google Play Store APKFab.com не будет вносить в него никаких изменений. Для приложения, предоставленного пользователями, APKFab.com проверит безопасность его подписи APK перед его выпуском на нашем сайте.