Face Recognition, Image Classification, Image Enhancement...
Is your smartphone capable of running the latest Deep Neural Networks to perform these AI-based tasks? Does it have a dedicated AI Chip? Is it fast enough? Run AI Benchmark to comprehensively evaluate it's AI Performance!
Current phone ranking: http://ai-benchmark.com/ranking.html
AI Benchmark measures the speed, accuracy and memory requirements for several key AI and Computer Vision algorithms. Among the tested solutions are Image Classification and Face Recognition methods, Neural Networks used for Image Super-Resolution and Photo Enhancement, AI models playing Atari Games and performing Bokeh Simulation, as well as algorithms used in autonomous driving systems. Visualization of the algorithms’ output allows to assess their results graphically and to get to know the current state-of-the-art in various AI fields.
In total, AI Benchmark consists of 21 tests and 11 sections provided below:
Section 1. Classification, MobileNet-V2
Section 2. Classification, Inception-V3
Section 3. Face Recognition, Inception-ResNet-V1
Section 4. Playing Atari Games, LSTM
Section 5. Deblurring, SRCNN
Section 6. Super-Resolution, VGG19
Section 7. Super-Resolution, SRGAN
Section 8. Bokeh Simulation, U-Net
Section 9. Semantic Segmentation, ICNet
Section 10. Image Enhancement, DPED ResNet
Section 11. Memory limits, SRCNN
A detailed description of the tests can be found here: http://ai-benchmark.com/tests.html
Note: Hardware acceleration is supported on Android 9.0 and above on all mobile SoCs with AI accelerators, including Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos and MediaTek Helio.
Nhận dạng khuôn mặt, Phân loại hình ảnh, Nâng cao hình ảnh ...
Điện thoại thông minh của bạn có khả năng chạy Deep Neural Networks mới nhất để thực hiện các tác vụ dựa trên AI này không? Liệu nó có Chip AI chuyên dụng? Có đủ nhanh không? Chạy Điểm chuẩn AI để đánh giá toàn diện Hiệu suất AI của nó!
Điện thoại hiện tại xếp hạng: http: //ai-benchmark.com/ranking.html
AI Benchmark đo các yêu cầu về tốc độ, độ chính xác và bộ nhớ cho một số thuật toán AI và Computer Vision quan trọng. Trong số các giải pháp được thử nghiệm là phương pháp Phân loại hình ảnh và Nhận dạng khuôn mặt, Mạng nơ-ron được sử dụng cho Siêu phân giải hình ảnh và Nâng cao hình ảnh, các mô hình AI chơi Atari Games và thực hiện Mô phỏng Bokeh, cũng như các thuật toán được sử dụng trong các hệ thống lái xe tự trị. Trực quan hóa các thuật toán Kết quả đầu ra cho phép đánh giá kết quả của chúng bằng đồ họa và tìm hiểu hiện đại trong các lĩnh vực AI khác nhau.
Tổng cộng, AI Benchmark bao gồm 21 bài kiểm tra và 11 phần được cung cấp dưới đây:
Mục 1. Phân loại, MobileNet-V2
Mục 2. Phân loại, khởi động-V3
Phần 3. Nhận dạng khuôn mặt, Inception-ResNet-V1
Phần 4. Chơi các trò chơi Atari, LSTM
Mục 5. Làm nợ, SRCNN
Mục 6. Siêu phân giải, VGG19
Mục 7. Siêu phân giải, SRGAN
Mục 8. Mô phỏng Bokeh, U-Net
Mục 9. Phân đoạn ngữ nghĩa, ICNet
Mục 10. Cải thiện hình ảnh, DPED ResNet
Mục 11. Giới hạn bộ nhớ, SRCNN
Có thể tìm thấy mô tả chi tiết về các bài kiểm tra tại đây: http://ai-benchmark.com/tests.html
Lưu ý: Tăng tốc phần cứng được hỗ trợ trên Android 9.0 trở lên trên tất cả các SoC di động có bộ tăng tốc AI, bao gồm Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos và MediaTek Helio.