AI Benchmark

Ist Ihr Telefon bereit für KI? Führen Sie AI Benchmark aus, um seine Leistung zu überprüfen!

Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, Beantwortung von Fragen...

Ist Ihr Smartphone in der Lage, die neuesten Deep Neural Networks auszuführen, um diese und viele andere KI-basierte Aufgaben auszuführen? Hat es einen dedizierten KI-Chip? Ist es schnell genug? Führen Sie AI Benchmark durch, um seine KI-Leistung professionell zu bewerten!

Aktuelles Handy-Ranking: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark misst die Geschwindigkeit, Genauigkeit, den Stromverbrauch und die Speicheranforderungen für mehrere wichtige KI- und Computer-Vision-Algorithmen. Zu den getesteten Lösungen gehören Bildklassifizierungs- und Gesichtserkennungsmethoden, neuronale Netze, die für Bild-/Video-Superauflösung und Fotoverbesserung verwendet werden, KI-Modelle, die Text vorhersagen und Fragen beantworten, sowie KI-Lösungen, die in autonomen Fahrsystemen und Smartphones für reale Anwendungen verwendet werden. Zeittiefenschätzung und semantische Bildsegmentierung. Die Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen ermöglicht es, ihre Ergebnisse grafisch zu bewerten und den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen KI-Bereichen kennenzulernen.

Insgesamt besteht AI Benchmark aus 78 Tests und 26 unten aufgeführten Abschnitten:

Abschnitt 1. Klassifizierung, MobileNet-V2

Abschnitt 2. Klassifizierung, Inception-V3

Abschnitt 3. Gesichtserkennung, MobileNet-V3

Abschnitt 4. Klassifizierung, EfficientNet-B4

Abschnitte 5/6. Parallele Modellausführung, 8 x Inception-V3

Abschnitt 7. Objektverfolgung, YOLO-V4

Abschnitt 8. Optische Zeichenerkennung, CRNN

Abschnitt 9. Semantische Segmentierung, DeepLabV3+

Abschnitt 10. Parallele Segmentierung, 2 x DeepLabV3+

Abschnitt 11. Photo Deblurring, IMDN

Abschnitt 12. Bildsuperauflösung, ESRGAN

Abschnitt 13. Bildsuperauflösung, SRGAN

Abschnitt 14. Bildentrauschung, U-Net

Abschnitt 15. Tiefenschätzung, MV3-Tiefe

Abschnitt 16. Bildverbesserung, DPED ResNet

Abschnitt 17. Bildverbesserung, DPED-Instanz

Abschnitt 18. Bokeh-Effekt-Rendering, PyNET+

Abschnitt 19. Gelernter Kamera-ISP, PUNET

Abschnitt 20. FullHD Video Super-Resolution, XLSR

§ 21/22. 4K-Video-Superauflösung, VideoSR

Abschnitt 23. Textvervollständigung, LSTM

Abschnitt 24. Beantwortung von Fragen, MobileBERT

Abschnitt 25. Textvervollständigung, ALBERT

Abschnitt 26. Speichergrenzen, ResNet

Außerdem kann man im PRO-Modus seine eigenen TensorFlow Lite-Deep-Learning-Modelle laden und testen.

Eine ausführliche Beschreibung der Tests finden Sie hier: http://ai-benchmark.com/tests.html

Hinweis: Die Hardwarebeschleunigung wird auf allen mobilen SoCs mit dedizierten NPUs und KI-Beschleunigern unterstützt, einschließlich Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio/Dimensity und UNISOC Tiger-Chipsätzen. Ab AI Benchmark v4 kann man die GPU-basierte KI-Beschleunigung auch auf älteren Geräten in den Einstellungen aktivieren („Accelerate“ -> „Enable GPU Acceleration“, OpenGL ES-3.0+ wird benötigt).