Procyon AI品質メトリック
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。
これは、AIコンピュータービジョンベンチマーク（Windowsの場合はv1.8.449、macOS の場合はv1.1.80）で使用されるモデルのULベンチマークによってテストされ、モデルの実際の品質は、モデルのソースとテストデータセットによって異なる場合があります。
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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。
