config.armeabi_v7a

config.xxhdpi

config.en

Everyone

Ignatov Andrey

Lollipop

ニューラル画像生成、顔認識、画像分類、質問応答...

あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。

現在の携帯電話ランキング: http://ai-benchmark.com/ranking

AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。

合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。

セクション 1. 分類、MobileNet-V3
セクション 2. 分類、インセプション V3
セクション 3. 顔認識、Swin Transformer
セクション 4. 分類、EfficientNet-B4
セクション 5. 分類、MobileViT-V2
セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3
セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8
セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer
セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+
セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+
セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化
セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN
セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN
セクション 15. 画像超解像度、SRGAN
セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net
セクション 17. 深度推定、MV3-Depth
セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1
セクション19/20。画像強調、DPED
セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP
セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル
セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR
セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR
セクション 26. 質問応答、MobileBERT
セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2
セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2
セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5
セクション 30. メモリ制限、ResNet

それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。

テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。

注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。

お使いの携帯電話はAIの準備ができていますか？ AIベンチマークを実行して、そのパフォーマンスを確認してください。

AI Benchmark

AI Benchmarkの最新バージョン

他のバージョン