AI Benchmark

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.

การจดจำใบหน้า, การจัดประเภทภาพ, การปรับปรุงภาพ ...

สมาร์ทโฟนของคุณสามารถใช้งาน Deep Neural Networks ล่าสุดเพื่อทำงานตาม AI เหล่านี้ได้หรือไม่? มี AI AI เฉพาะหรือไม่ มันเร็วพอหรือไม่ เรียกใช้เกณฑ์มาตรฐาน AI เพื่อประเมินประสิทธิภาพ AI อย่างละเอียด!

โทรศัพท์ปัจจุบัน อันดับ: http: //ai-benchmark.com/ranking.html

เกณฑ์มาตรฐาน AI วัดความเร็วความแม่นยำและความต้องการหน่วยความจำสำหรับอัลกอริธึม AI และ Computer Vision สำคัญหลายอย่าง ในบรรดาโซลูชันที่ได้รับการทดสอบคือวิธีการจำแนกภาพและการจดจำใบหน้าเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้สำหรับการเพิ่มความคมชัดของภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพถ่ายนางแบบ AI ที่เล่นเกมอาตาริและทำการจำลอง Bokeh การมองเห็นผลลัพธ์ของอัลกอริทึมช่วยให้สามารถประเมินผลลัพธ์ของพวกเขาในรูปแบบกราฟิกและเพื่อทำความรู้จักกับสถานะปัจจุบันของศิลปะในด้านต่างๆของ AI

โดยรวมแล้วเกณฑ์มาตรฐาน AI ประกอบด้วยการทดสอบ 21 ข้อและ 11 หัวข้อที่ให้ไว้ด้านล่าง:

หมวดที่ 1 การจัดหมวดหมู่ MobileNet-V2

หมวดที่ 2 การจำแนก, Inception-V3

หมวดที่ 3. การจดจำใบหน้า, Inception-ResNet-V1

หมวดที่ 4 การเล่นเกมอาตาริ LSTM

หมวดที่ 5 Deblurring SRCNN

หมวดที่ 6 ความละเอียดสูงสุด VGG19

หมวดที่ 7 ความละเอียดสูงสุด SRGAN

หมวดที่ 8 การจำลองโบเก้, U-Net

ส่วนที่ 9 การแบ่งส่วนแบบความหมาย, ICNet

ส่วนที่ 10 การเพิ่มประสิทธิภาพของภาพ, DPED ResNet

มาตรา 11 ขีด จำกัด หน่วยความจำ SRCNN

รายละเอียดคำอธิบายของการทดสอบสามารถดูได้ที่ ที่นี่: http://ai-benchmark.com/tests.html

หมายเหตุ: การเร่งฮาร์ดแวร์ได้รับการสนับสนุนบน Android 9.0 และสูงกว่าใน SoC มือถือทั้งหมดที่มีตัวเร่งความเร็ว AI รวมถึง Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos และ MediaTek Helio