AI Benchmark

Analiza I Recenzja Aplikacji Na Androida: AI Benchmark, Opracowane Przez Ignatov Andrey. Wymienione W Kategorii Narzędzia. Aktualna Wersja To 6.0.4, Zaktualizowana 19/10/2025 . Według Opinii Użytkowników W Google Play: AI Benchmark. Osiągnięto W Przypadku Instalacji 2 X 7. AI Benchmark Ma Obecnie 2 Tysiąc Recenzji, Średnia Ocena 4.4 Gwiazdek

Rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja obrazów, odpowiadanie na pytania...

Czy Twój smartfon może obsługiwać najnowsze głębokie sieci neuronowe do wykonywania tych i wielu innych zadań opartych na sztucznej inteligencji? Czy ma dedykowany układ AI? Czy to wystarczająco szybko? Uruchom AI Benchmark, aby profesjonalnie ocenić wydajność AI!

Aktualny ranking telefonów: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark mierzy szybkość, dokładność, zużycie energii i wymagania dotyczące pamięci dla kilku kluczowych algorytmów AI i Computer Vision. Wśród testowanych rozwiązań znajdują się metody klasyfikacji obrazów i rozpoznawania twarzy, sieci neuronowe wykorzystywane do super-rozdzielczości obrazu/wideo i poprawiania zdjęć, modele AI przewidujące tekst i udzielające odpowiedzi na pytania, a także rozwiązania AI wykorzystywane w systemach autonomicznej jazdy i smartfonach Estymacja głębokości czasowej i semantyczna segmentacja obrazu. Wizualizacja wyjść algorytmów pozwala na graficzną ocenę ich wyników oraz zapoznanie się z aktualnym stanem wiedzy w różnych dziedzinach AI.

Łącznie AI Benchmark składa się z 78 testów i 26 sekcji wymienionych poniżej:

Sekcja 1. Klasyfikacja, MobileNet-V2
Sekcja 2. Klasyfikacja, Początek – V3
Sekcja 3. Rozpoznawanie twarzy, MobileNet-V3
Sekcja 4. Klasyfikacja, EfficientNet-B4
Sekcje 5/6. Wykonywanie modelu równoległego, 8 x Incepcja-V3
Sekcja 7. Śledzenie obiektów, YOLO-V4
Sekcja 8. Optyczne rozpoznawanie znaków, CRNN
Sekcja 9. Segmentacja semantyczna, DeepLabV3+
Sekcja 10. Segmentacja równoległa, 2 x DeepLabV3+
Sekcja 11. Usuwanie rozmycia zdjęć, IMDN
Sekcja 12. Image Super-Resolution, ESRGAN
Sekcja 13. Obraz Super-Resolution, SRGAN
Sekcja 14. Odszumianie obrazu, U-Net
Sekcja 15. Szacowanie głębokości, głębokość MV3
Sekcja 16. Ulepszanie obrazu, DPED ResNet
Sekcja 17. Ulepszanie obrazu, instancja DPED
Sekcja 18. Renderowanie z efektem bokeh, PyNET+
Sekcja 19. Wyuczony dostawca usług internetowych, PUNET
Sekcja 20. Super-rozdzielczość wideo FullHD, XLSR
Sekcja 21/22. Super-rozdzielczość wideo 4K, wideoSR
Sekcja 23. Uzupełnianie tekstu, LSTM
Sekcja 24. Odpowiedzi na pytania, MobileBERT
Sekcja 25. Uzupełnianie tekstu, ALBERT
Sekcja 26. Limity pamięci, ResNet

Poza tym można załadować i przetestować własne modele głębokiego uczenia TensorFlow Lite w trybie PRO.

Szczegółowy opis testów można znaleźć tutaj: http://ai-benchmark.com/tests.html

Uwaga: Akceleracja sprzętowa jest obsługiwana we wszystkich mobilnych SoC z dedykowanymi akceleratorami NPU i AI, w tym chipsetami Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos , MediaTek Helio / Dimensity i UNISOC Tiger. Począwszy od AI Benchmark v4, można również włączyć akcelerację AI opartą na GPU na starszych urządzeniach w ustawieniach ("Accelerate" -> "Enable GPU Acceleration", wymagany jest OpenGL ES-3.0+).

Read more