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Procyon AI Quality Metrics
インターフェースエンジンをコンピューター ビジョンワークロードで比較するときは、本来のパフォーマンスに加えて、正確性を考慮することも重要です。異なるAIモデルをフォーマット間で変換し、異なる精度で量子化して推論エンジン使用することは、提供画像の物体認識の品質に影響する可能性があります。
プラットフォーム間の比較をサポートするために、当社では、Procyon AIコンピュータービジョンベンチマークによる独自のテストで推論エンジンの精度の測定を行いました。
以下のインタラクティブグラフは、UL Solutionsでテストしたコンピュータービジョンモデル&推測エンジンを示しています。X軸はテストしたモデルの精度、Y軸はAIエンジンとデバイスを示しています。このデータは、AIユースケースとモデルの精度に特化した品質マトリックスに応じてグループ化されています。
This was tested by UL Benchmarks for the models used in AI Computer Vision Benchmark (v1.6.400 for Windows and v1.1.73 for macOS) and the real world quality of the models may vary depending on the source of the model and test data set.
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詳細を見るProcyonは、産業界、エンタープライズ、政府機関、小売業者、報道機関などのプロフェッショナル ユーザー向けにULが開発した新しいベンチマークスイートです。各Procyonベンチマークには共通の設計と機能が備わっており、なじみのある一貫した体験をお届けします。Procyonベンチマークは、現実世界のさまざまな使用事例でのパフォーマンスを測定します。AI推論、オフィスの生産性、バッテリ寿命、写真編集、動画編集のベンチマークを提供します。