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.

फेस रिकॉग्निशन, इमेज क्लासिफिकेशन, इमेज एनहांसमेंट ...

क्या आपका स्मार्टफोन इन AI- आधारित कार्यों को करने के लिए नवीनतम डीप न्यूरल नेटवर्क चलाने में सक्षम है? क्या इसमें एक समर्पित AI चिप है? क्या यह काफी तेज है? व्यापक रूप से एआई प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए ऐ बेंचमार्क चलाएं!

वर्तमान फ़ोन रैंकिंग: http: //ai-benchmark.com/ranking.html

एआई बेंचमार्क कई प्रमुख एआई और कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम के लिए गति, सटीकता और स्मृति आवश्यकताओं को मापता है। परीक्षण किए गए समाधानों में इमेज क्लासिफिकेशन और फेस रिकॉग्निशन मेथड हैं, न्यूरल नेटवर्क्स में इमेज सुपर-रेजोल्यूशन और फोटो एन्हांसमेंट के लिए उपयोग किया जाता है, एआई मॉडल अटारी गेम्स खेलते हैं और बोके सिमुलेशन का प्रदर्शन करते हैं, साथ ही स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम भी हैं। एल्गोरिदम के आउटपुट के विज़ुअलाइज़ेशन से उनके परिणामों का रेखांकन और विभिन्न AI क्षेत्रों में वर्तमान स्थिति के बारे में पता चल सकेगा।

कुल मिलाकर, AI बेंचमार्क में 21 परीक्षण और 11 खंड नीचे दिए गए हैं:

खंड 1. वर्गीकरण, मोबाइलनेट-वी 2

खण्ड 2. वर्गीकरण, इन्सेप्शन-वी 3

खंड 3. चेहरा पहचान, इंसेप्शन-रेसनेट-वी 1

खंड 4. अटारी खेल, LSTM बजाना

धारा 5. डीब्लास्टिंग, एसआरसीएनएन

खंड 6. सुपर-रिज़ॉल्यूशन, वीजीजी 19

खंड 7. सुपर-रिज़ॉल्यूशन, एसआरजीएएन

खंड 8. बोके सिमुलेशन, यू-नेट

धारा 9. शब्दार्थ विभाजन, आईसीनेट

सेक्शन 10. इमेज एनहांसमेंट, DPED ResNet

खंड 11. मेमोरी सीमा, SRCNN

परीक्षणों का विस्तृत विवरण पाया जा सकता है यहाँ: http://ai-benchmark.com/tests.html

नोट: हार्डवेयर एक्सेलेरेशन का समर्थन एंड्रॉइड 9.0 और इसके बाद के सभी मोबाइल SoCs पर AI एक्सेलेरेटर के साथ किया जाता है, जिसमें क्वालकॉम स्नैपड्रैगन, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos और MediaTek Helio शामिल हैं।