AI Benchmark

هل هاتفك جاهز للذكاء الاصطناعي؟ قم بتشغيل AI Benchmark للتحقق من أدائها!

التعرف على الوجوه وتصنيف الصور والإجابة على الأسئلة ...

هل هاتفك الذكي قادر على تشغيل أحدث الشبكات العصبية العميقة لأداء هذه المهام والعديد من المهام الأخرى القائمة على الذكاء الاصطناعي؟ هل لديها شريحة ذكاء اصطناعي مخصصة؟ هل هي سريعة بما فيه الكفاية؟ قم بتشغيل AI Benchmark لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي بشكل احترافي!

ترتيب الهاتف الحالي: http://ai-benchmark.com/ranking

يقيس AI Benchmark السرعة والدقة واستهلاك الطاقة ومتطلبات الذاكرة للعديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية الرئيسية. من بين الحلول التي تم اختبارها ، طرق تصنيف الصور والتعرف على الوجوه ، والشبكات العصبية المستخدمة للدقة الفائقة للصورة / الفيديو وتحسين الصورة ، ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تتنبأ بالنص وأداء الإجابة على الأسئلة ، بالإضافة إلى حلول الذكاء الاصطناعي المستخدمة في أنظمة القيادة المستقلة والهواتف الذكية من أجل الواقع الحقيقي. تقدير عمق الوقت وتجزئة الصورة الدلالية. يسمح تصور مخرجات الخوارزميات بتقييم نتائجها بيانياً والتعرف على أحدث التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

في المجموع ، يتكون معيار AI Benchmark من 78 اختبارًا و 26 قسمًا مدرجًا أدناه:

القسم 1. التصنيف MobileNet-V2

القسم 2. التصنيف ، التأسيس- V3

القسم 3. التعرف على الوجوه ، MobileNet-V3

القسم 4. التصنيف ، EfficientNet-B4

الأقسام 5/6. تنفيذ نموذج متوازي ، 8 × Inception-V3

القسم 7. تتبع الكائن ، YOLO-V4

القسم 8. التعرف الضوئي على الحروف ، CRNN

القسم 9. التجزئة الدلالية ، DeepLabV3 +

القسم 10. التجزئة المتوازية ، 2 × DeepLabV3 +

القسم 11. الصورة Deblurring، IMDN

القسم 12. دقة الصورة الفائقة ESRGAN

القسم 13. دقة الصورة الفائقة ، SRGAN

القسم 14. تقليل ضوضاء الصورة ، U-Net

القسم 15. تقدير العمق ، العمق MV3

القسم 16. تحسين الصورة ، DPED ResNet

القسم 17. تحسين الصورة ، مثيل DPED

القسم 18. عرض تأثير بوكيه ، PyNET +

القسم 19. تعلمت الكاميرا ISP ، PUNET

القسم 20. دقة الفيديو الفائقة FullHD ، XLSR

القسم 21/22. دقة فيديو فائقة 4K ، VideoSR

القسم 23. إتمام النص ، LSTM

القسم 24. الرد على الأسئلة ، MobileBERT

القسم 25. إتمام النص ، ألبرت

القسم 26. حدود الذاكرة ، ResNet

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمرء تحميل واختبار نماذج التعلم العميق الخاصة به TensorFlow Lite في وضع PRO.

يمكن العثور على وصف تفصيلي للاختبارات هنا: http://ai-benchmark.com/tests.html

ملاحظة: يتم دعم تسريع الأجهزة على جميع شرائح SoCs المحمولة مع وحدات معالجة NPU ومسرعات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك Qualcomm Snapdragon و HiSilicon Kirin و Samsung Exynos و MediaTek Helio / Dimensity و UNISOC Tiger. بدءًا من AI Benchmark v4 ، يمكن أيضًا تمكين تسريع AI المستند إلى GPU على الأجهزة القديمة في الإعدادات ("تسريع" -> "تمكين تسريع GPU" ، مطلوب OpenGL ES-3.0 +).