AI Benchmark

নিউরাল ইমেজ জেনারেশন, ফেস রিকগনিশন, ইমেজ ক্লাসিফিকেশন, প্রশ্নের উত্তর...

আপনার স্মার্টফোনটি কি এই এবং অন্যান্য অনেক এআই-ভিত্তিক কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য সর্বশেষ ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি চালাতে সক্ষম? এতে কি ডেডিকেটেড এআই চিপ আছে? এটা কি যথেষ্ট দ্রুত? পেশাদারভাবে এর AI পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করতে AI বেঞ্চমার্ক চালান!

বর্তমান ফোন র‍্যাঙ্কিং: http://ai-benchmark.com/ranking

এআই বেঞ্চমার্ক বিভিন্ন কী এআই, কম্পিউটার ভিশন এবং এনএলপি মডেলের গতি, নির্ভুলতা, শক্তি খরচ এবং মেমরির প্রয়োজনীয়তা পরিমাপ করে। পরীক্ষিত সমাধানগুলির মধ্যে রয়েছে ইমেজ ক্লাসিফিকেশন এবং ফেস রিকগনিশন পদ্ধতি, এআই মডেল যা নিউরাল ইমেজ এবং টেক্সট জেনারেশন করে, ইমেজ/ভিডিও সুপার-রেজোলিউশন এবং ফটো এনহ্যান্সমেন্টের জন্য ব্যবহৃত নিউরাল নেটওয়ার্ক, সেইসাথে স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমে ব্যবহৃত এআই সলিউশন এবং স্মার্টফোনে বাস্তবের জন্য। সময় গভীরতা অনুমান এবং শব্দার্থক চিত্র বিভাজন। অ্যালগরিদমের আউটপুটগুলির ভিজ্যুয়ালাইজেশন তাদের ফলাফলগুলিকে গ্রাফিকভাবে মূল্যায়ন করতে এবং বিভিন্ন এআই ক্ষেত্রের বর্তমান অত্যাধুনিক সম্পর্কে জানতে দেয়।

মোট, এআই বেঞ্চমার্কে 83টি পরীক্ষা এবং 30টি বিভাগ রয়েছে যা নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:

বিভাগ 1. শ্রেণীবিভাগ, MobileNet-V3

বিভাগ 2. শ্রেণীবিভাগ, ইনসেপশন-V3

বিভাগ 3. ফেস রিকগনিশন, সুইন ট্রান্সফরমার

বিভাগ 4. শ্রেণীবিভাগ, EfficientNet-B4

বিভাগ 5. শ্রেণীবিভাগ, MobileViT-V2

ধারা 6/7। সমান্তরাল মডেল এক্সিকিউশন, 8 x ইনসেপশন-V3

বিভাগ 8. অবজেক্ট ট্র্যাকিং, YOLO-V8

বিভাগ 9. অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন, ভিআইটি ট্রান্সফরমার

বিভাগ 10. শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন, DeepLabV3+

বিভাগ 11. সমান্তরাল বিভাজন, 2 x DeepLabV3+

ধারা 12. শব্দার্থিক বিভাজন, যেকোনো কিছুকে সেগমেন্ট করুন

বিভাগ 13. ফটো ডিব্লারিং, IMDN

বিভাগ 14. চিত্র সুপার-রেজোলিউশন, ESRGAN

বিভাগ 15. চিত্র সুপার-রেজোলিউশন, SRGAN

সেকশন 16. ইমেজ ডিনোইসিং, ইউ-নেট

বিভাগ 17. গভীরতা অনুমান, MV3-গভীরতা

বিভাগ 18. গভীরতা অনুমান, MiDaS 3.1

ধারা 19/20। ইমেজ এনহান্সমেন্ট, ডিপিইডি

বিভাগ 21. ক্যামেরা আইএসপি, মাইক্রোআইএসপি শেখা

বিভাগ 22. বোকেহ ইফেক্ট রেন্ডারিং, PyNET-V2 মোবাইল

বিভাগ 23. ফুলএইচডি ভিডিও সুপার-রেজোলিউশন, XLSR

ধারা 24/25। 4K ভিডিও সুপার-রেজোলিউশন, ভিডিওএসআর

ধারা 26. প্রশ্নের উত্তর, মোবাইলবিআরটি

বিভাগ 27. নিউরাল টেক্সট জেনারেশন, লামা2

বিভাগ 28. নিউরাল টেক্সট জেনারেশন, GPT2

বিভাগ 29. নিউরাল ইমেজ জেনারেশন, স্টেবল ডিফিউশন V1.5

বিভাগ 30. মেমরি সীমা, ResNet

এছাড়াও, কেউ PRO মোডে তাদের নিজস্ব TensorFlow Lite ডিপ লার্নিং মডেল লোড এবং পরীক্ষা করতে পারে।

পরীক্ষার বিস্তারিত বিবরণ এখানে পাওয়া যাবে: http://ai-benchmark.com/tests.html

দ্রষ্টব্য: Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, এবং UNISOC Tiger চিপসেট সহ ডেডিকেটেড NPUs এবং AI অ্যাক্সিলারেটর সহ সমস্ত মোবাইল SoC-তে হার্ডওয়্যার ত্বরণ সমর্থিত। AI বেঞ্চমার্ক v4 থেকে শুরু করে, কেউ সেটিংসে পুরানো ডিভাইসগুলিতে GPU-ভিত্তিক AI ত্বরণ সক্ষম করতে পারে ("ত্বরণ" -> "GPU ত্বরণ সক্ষম করুন" / "আর্ম NN", OpenGL ES-3.0+ প্রয়োজন)।