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.

Reconnaissance faciale, classification des images, amélioration des images ...

Votre smartphone est-il capable d'exécuter les derniers réseaux Deep Neural pour effectuer ces tâches basées sur l'IA? At-il une puce AI dédié? Est-ce assez rapide? Exécutez AI Benchmark pour évaluer de manière exhaustive ses performances d'intelligence artificielle!

Téléphone actuel classement: http: //ai-benchmark.com/ranking.html

AI Benchmark mesure la vitesse, la précision et les besoins en mémoire de plusieurs algorithmes clés d’IA et de vision par ordinateur. Parmi les solutions testées figurent les méthodes de classification des images et de reconnaissance des visages, les réseaux de neurones utilisés pour la super-résolution et l'amélioration de la photo, les modèles d'IA utilisant Atari Games et Bokeh Simulation, ainsi que les algorithmes utilisés dans les systèmes de conduite autonome. La visualisation de la sortie des algorithmes permet d’évaluer graphiquement leurs résultats et de connaître l’état actuel des connaissances dans divers domaines de l’intelligence artificielle.

Au total, AI Benchmark comprend 21 tests et 11 sections fournies ci-dessous:

Section 1. Classification, MobileNet-V2

Section 2. Classification, Inception-V3

Section 3. Reconnaissance faciale, Inception-ResNet-V1

Section 4. Jouer à Atari Games, LSTM

Section 5. Suppression, SRCNN

Section 6. Super-résolution, VGG19

Section 7. Super-résolution, SRGAN

Section 8. Simulation de Bokeh, U-Net

Section 9. Segmentation sémantique, ICNet

Section 10. Amélioration de l'image, DPED ResNet

Section 11. Limites de mémoire, SRCNN

Vous trouverez une description détaillée des tests ici: http://ai-benchmark.com/tests.html

Remarque: l'accélération matérielle est prise en charge sur Android 9.0 et versions ultérieures sur tous les SoC mobiles dotés d'accélérateurs d'intelligence artificielle, notamment Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos et MediaTek Helio.