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While comparing inference engines in computer vision workloads, it’s also important to consider accuracy in addition to raw performance. Converting the different AI models between formats and quantizing to different precisions to run using different inference engines can affect the quality of object recognition in a given image.
To support comparisons between platforms, we’ve run our own tests measuring the accuracy of inference engines supported by the Procyon AI Computer Vision Benchmark.
The following interactive graph shows the computer vision models & inference engines tested by UL Solutions. Along the X-axis are the accuracies of the tested models, while along the y-axis you can find the AI engines and devices. The data is grouped according to the quality metric specific to the ai use case and precision of the model.
This was tested by UL Benchmarks for the models used in AI Computer Vision Benchmark (v1.5.290 for Windows and v1.0.58 for macOS) and the real world quality of the models may vary depending on the source of the model and test data set.
Mit der flexiblen Lizenzierung können Sie die individuellen Benchmarks auswählen, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen. Kaufen Sie nur einen Benchmark oder fügen Sie weitere in beliebiger Kombination hinzu.
UL Procyon ist eine neue Benchmark-Suite von UL, die wir speziell für professionelle Anwender in Industrie, Unternehmen, Behörden, Einzelhandel und Presse erstellen. Jeder Procyon-Benchmark bietet durch gemeinsame Designs und Funktionsumfänge eine bekannte, konsistente Benutzererfahrung. Procyon Benchmarks messen die Leistung in einer Vielzahl von realen Anwendungsfällen Dazu gehören Benchmarks für KI-Inferenz, Büroproduktivität, Akkulebensdauer, Fotobearbeitung und Videobearbeitung.