NeuralScope Benchmark
Depuis 2017, les appareils mobiles permettent l'IA en adoptant un modèle avancé d'apprentissage en profondeur et de puissantes puces. Huawei Kirin970, Apple Bionic A11 et Mediatek P60 fournissent un processeur AI dédié pour des performances élevées et une efficacité énergétique optimale pour les téléphones mobiles. Un fournisseur de téléphonie mobile développe également plusieurs applications d’intelligence artificielle pour utiliser ce processeur. NeuralScope App est un outil d'analyse comparative d'apprentissage en profondeur pour les smartphones Android. Vous pouvez vérifier les performances d’apprentissage approfondi de votre appareil.
Dans le NeuralScope Benchmark, il existe trois catégories d’apprentissage approfondi en vision par ordinateur, la classification, la détection et la segmentation.
Classification - Les réseaux de neurones basés sur l'apprentissage en profondeur sont capables de reconnaître des classes d'objets pour une ou plusieurs photos d'entrée. Ils peuvent reconnaître 1000 classes d'objets différentes. Il existe quatre modèles, mobilenet-V1, mobilenet-V2, Resnet-50 et Inception-V3, dans notre application d'analyse comparative. Individuellement, nous fournissons un modèle flottant et un modèle quantifié pour chaque réseau.
Détection - Vous pouvez désormais compter les objets sur votre téléphone. Le modèle que nous utilisons est une combinaison de mobilenet, un modèle de classification léger et un détecteur à une seule puce (SSD), un détecteur d'objet ne rééchantillonne pas les pixels ou les cartes de fonctions pour les hypothèses de boîtes de sélection, peut détecter 80 classes d'objets différentes. Il améliore la vitesse pour une détection de haute précision.
Segmentation - La tâche détermine si vous pouvez effectuer une suppression automatique de l'arrière-plan pour les scènes d'échange sur votre téléphone. Il peut reconnaître 20 classes d'objets différentes et segmenter l'objet reconnu à l'aide de couleurs différentes. Le modèle est resnet-50 avec des couches de convolution atrous intégrées.
Le NeuralScope Benchmark est un outil très utile qui vous permet de vérifier si vos appareils sont compatibles avec l’apprentissage en profondeur.
Dans le NeuralScope Benchmark, il existe trois catégories d’apprentissage approfondi en vision par ordinateur, la classification, la détection et la segmentation.
Classification - Les réseaux de neurones basés sur l'apprentissage en profondeur sont capables de reconnaître des classes d'objets pour une ou plusieurs photos d'entrée. Ils peuvent reconnaître 1000 classes d'objets différentes. Il existe quatre modèles, mobilenet-V1, mobilenet-V2, Resnet-50 et Inception-V3, dans notre application d'analyse comparative. Individuellement, nous fournissons un modèle flottant et un modèle quantifié pour chaque réseau.
Détection - Vous pouvez désormais compter les objets sur votre téléphone. Le modèle que nous utilisons est une combinaison de mobilenet, un modèle de classification léger et un détecteur à une seule puce (SSD), un détecteur d'objet ne rééchantillonne pas les pixels ou les cartes de fonctions pour les hypothèses de boîtes de sélection, peut détecter 80 classes d'objets différentes. Il améliore la vitesse pour une détection de haute précision.
Segmentation - La tâche détermine si vous pouvez effectuer une suppression automatique de l'arrière-plan pour les scènes d'échange sur votre téléphone. Il peut reconnaître 20 classes d'objets différentes et segmenter l'objet reconnu à l'aide de couleurs différentes. Le modèle est resnet-50 avec des couches de convolution atrous intégrées.
Le NeuralScope Benchmark est un outil très utile qui vous permet de vérifier si vos appareils sont compatibles avec l’apprentissage en profondeur.
Catégorie : Outils
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