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.

Reconocimiento facial, Clasificación de imágenes, Mejora de imágenes ...

¿Es su teléfono inteligente capaz de ejecutar las últimas redes neuronales profundas para realizar estas tareas basadas en AI? ¿Tiene un chip AI dedicado? ¿Es lo suficientemente rápido? ¡Ejecute AI Benchmark para evaluar exhaustivamente su rendimiento AI!

Clasificación actual del teléfono : http: //ai-benchmark.com/ranking.html

AI Benchmark mide la velocidad, la precisión y los requisitos de memoria para varios algoritmos clave de inteligencia artificial y visión artificial. Entre las soluciones probadas se encuentran los métodos de Clasificación de Imágenes y Reconocimiento de Rostros, Redes Neuronales utilizadas para Súper Resolución de Imágenes y Mejora de Fotos, modelos de AI que juegan los Juegos Atari y realizan Simulaciones Bokeh, así como algoritmos utilizados en sistemas de conducción autónomos. La visualización de la salida de los algoritmos permite evaluar sus resultados gráficamente y conocer el estado actual de la técnica en varios campos de IA.

En total, AI Benchmark consta de 21 pruebas y 11 secciones que se detallan a continuación:

Sección 1. Clasificación, MobileNet-V2.

Sección 2. Clasificación, Inicio-V3.

Sección 3. Reconocimiento facial, Inception-ResNet-V1

Sección 4. Jugando Atari Games, LSTM

Sección 5. Desenredado, SRCNN

Sección 6. Super-resolución, VGG19

Sección 7. Super-resolución, SRGAN

Sección 8. Simulación Bokeh, U-Net

Sección 9. Segmentación semántica, ICNet.

Sección 10. Mejora de la imagen, DPED ResNet

Sección 11. Límites de memoria, SRCNN

Puede encontrar una descripción detallada de las pruebas aquí: http://ai-benchmark.com/tests.html

Nota: la aceleración de hardware es compatible con Android 9.0 y superior en todos los SoC móviles con aceleradores de AI, incluidos Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos y MediaTek Helio.