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评估体系详情AIIA DNN benchmark项目是用于测试具有机器学习处理能力的加速器或处理器硬件、软件以及服务的训练和推理性能的开源基准平台。它能帮助人工智能研究人员采用通用标准来衡量用于训练或推理任务的人工智能硬件、软件的最佳性能。
标准制定单位
评估指标
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图像分类
- 神经网络： Mobilenetv2 / Resnet101 / VGG16 / Inceptionv3
- 图像分辨率：224 x 224 px/299 x 299 px
- 指标: fps / top1 / top5
- 数据集：ImageNet
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目标检测
- 神经网络： ssd_mobilenetv1 / ssd_mobilenetv2 / ssd_vgg16
- 图像分辨率：300 x 300 px
- 指标: fps / mAP
- 数据集：PASCAL VOC2012
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图像超分辨率
- 神经网络：vdsr
- 图像分辨率：256 x 256 px
- 指标: fps / PSNR(dB)
- 数据集：2017CVPR DIV2K X4
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图像分割
- 神经网络：fcn
- 图像分辨率：224 x 224 px
- 指标: fps / mIoU
- 数据集：PASCAL VOC2012
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人脸识别
- 神经网络：vgg16
- 图像分辨率：224 x 224 px
- 指标: fps / Accuracy
- 数据集：LFW
企业名单
| 证书编号 | 公司名称 | 产品名称 | 版本号 | 软件著作权号 | 首次通过时间 | 当前证书有效期 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 赛灵思 | ||||||
| 高通 | ||||||
| 华为 | ||||||
| Imagination | ||||||
| 启英泰伦 | ||||||
| 鲲云科技 | ||||||
| arm中国 |
联系人
董晓飞
13521850718 dongxiaofei@caict.ac.cn