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.

Riconoscimento viso, Classificazione immagine, Miglioramento immagine ...

Il tuo smartphone è in grado di eseguire le ultime reti neurali profonde per eseguire queste attività basate sull'intelligenza artificiale? Ha un chip AI dedicato? È abbastanza veloce? Esegui il benchmark AI per valutare in modo completo la sua performance AI!

classifica corrente http: //ai-benchmark.com/ranking.html

AI Benchmark misura i requisiti di velocità, accuratezza e memoria per diversi algoritmi chiave di IA e Computer Vision. Tra le soluzioni testate ci sono i metodi Image Classification e Face Recognition, Neural Networks utilizzati per Super Resolution e Photo Enhancement, i modelli AI che giocano Atari Games e l'esecuzione di Bokeh Simulation, oltre agli algoritmi utilizzati nei sistemi di guida autonomi. La visualizzazione dell'output degli algoritmi consente di valutare graficamente i loro risultati e di conoscere l'attuale stato dell'arte in vari campi di intelligenza artificiale.

In totale, il benchmark AI è composto da 21 test e 11 sezioni fornite di seguito:

Sezione 1. Classificazione, MobileNet-V2

Sezione 2. Classificazione, Inception-V3

Sezione 3. Face Recognition, Inception-ResNet-V1

Sezione 4. Riproduzione di giochi Atari, LSTM

Sezione 5. Deblurring, SRCNN

Sezione 6. Super-Risoluzione, VGG19

Sezione 7. Super-Risoluzione, SRGAN

Sezione 8. Simulazione Bokeh, U-Net

Sezione 9. Segmentazione semantica, ICNet

Sezione 10. Miglioramento dell'immagine, DPNet ResNet

Sezione 11. Limiti di memoria, SRCNN

Una descrizione dettagliata dei test può essere trovata qui: http://ai-benchmark.com/tests.html

Nota: l'accelerazione hardware è supportata su Android 9.0 e versioni successive su tutti i SoC mobili con acceleratori AI, tra cui Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos e MediaTek Helio.