ਨਿਊਰਲ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ...
ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਇਹਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ? ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ AI ਚਿੱਪ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ ਹੈ? ਇਸਦੀ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਚਲਾਓ!
ਮੌਜੂਦਾ ਫ਼ੋਨ ਦਰਜਾਬੰਦੀ: http://ai-benchmark.com/ranking
AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਈ ਮੁੱਖ AI, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਗਤੀ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿਧੀਆਂ, ਨਿਊਰਲ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ, ਚਿੱਤਰ / ਵੀਡੀਓ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫੋਟੋ ਇਨਹਾਂਸਮੈਂਟ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਨਾਲ ਹੀ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ AI ਹੱਲ ਹਨ। ਸਮੇਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਅਤੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ 83 ਟੈਸਟ ਅਤੇ 30 ਭਾਗ ਹਨ:
ਸੈਕਸ਼ਨ 1. ਵਰਗੀਕਰਨ, MobileNet-V3
ਸੈਕਸ਼ਨ 2. ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ-V3
ਸੈਕਸ਼ਨ 3. ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਸਵਿਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ
ਸੈਕਸ਼ਨ 4. ਵਰਗੀਕਰਨ, EfficientNet-B4
ਸੈਕਸ਼ਨ 5. ਵਰਗੀਕਰਨ, MobileViT-V2
ਸੈਕਸ਼ਨ 6/7। ਪੈਰਲਲ ਮਾਡਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, 8 x ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ-V3
ਸੈਕਸ਼ਨ 8. ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ, YOLO-V8
ਸੈਕਸ਼ਨ 9. ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ, ਵੀਆਈਟੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ
ਸੈਕਸ਼ਨ 10. ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਡੀਪਲੈਬਵੀ3+
ਸੈਕਸ਼ਨ 11. ਪੈਰਲਲ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, 2 x DeepLabV3+
ਸੈਕਸ਼ਨ 12. ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਸੈਗਮੈਂਟ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼
ਸੈਕਸ਼ਨ 13. ਫੋਟੋ ਡੀਬਲਰਿੰਗ, IMDN
ਸੈਕਸ਼ਨ 14. ਚਿੱਤਰ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ESRGAN
ਸੈਕਸ਼ਨ 15. ਚਿੱਤਰ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, SRGAN
ਸੈਕਸ਼ਨ 16. ਇਮੇਜ ਡਿਨੋਇਸਿੰਗ, ਯੂ-ਨੈੱਟ
ਸੈਕਸ਼ਨ 17. ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ, MV3-ਡੂੰਘਾਈ
ਸੈਕਸ਼ਨ 18. ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ, MiDaS 3.1
ਧਾਰਾ 19/20। ਚਿੱਤਰ ਸੁਧਾਰ, DPED
ਸੈਕਸ਼ਨ 21. ਕੈਮਰਾ ISP, MicroISP ਸਿੱਖਿਆ
ਸੈਕਸ਼ਨ 22. ਬੋਕੇਹ ਇਫੈਕਟ ਰੈਂਡਰਿੰਗ, PyNET-V2 ਮੋਬਾਈਲ
ਸੈਕਸ਼ਨ 23. FullHD ਵੀਡੀਓ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, XLSR
ਧਾਰਾ 24/25। 4K ਵੀਡੀਓ ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਵੀਡੀਓ ਐੱਸ.ਆਰ
ਸੈਕਸ਼ਨ 26. ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ, MobileBERT
ਸੈਕਸ਼ਨ 27. ਨਿਊਰਲ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਲਲਾਮਾ2
ਸੈਕਸ਼ਨ 28. ਨਿਊਰਲ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, GPT2
ਸੈਕਸ਼ਨ 29. ਨਿਊਰਲ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਸਥਿਰ ਫੈਲਾਅ V1.5
ਸੈਕਸ਼ਨ 30. ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ResNet
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੋਈ ਵੀ PRO ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ TensorFlow Lite ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵੇਰਵਾ ਇੱਥੇ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: http://ai-benchmark.com/tests.html
ਨੋਟ: ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ NPUs ਅਤੇ AI ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਮੋਬਾਈਲ SoCs 'ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, ਅਤੇ UNISOC Tiger chipsets ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। AI ਬੈਂਚਮਾਰਕ v4 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਈ ਵੀ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ GPU-ਅਧਾਰਿਤ AI ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ("ਐਕਲੇਰੇਟ" -> "GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ" / "ਆਰਮ NN", OpenGL ES-3.0+ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ)।