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UL Procyon AI品質マトリックス
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用v1.5.290、MacOS用v1.0.58)で使用されたモデル用のULベンチマークによってテストされています。実際のモデルの品質は、モデルソースやテストデータセットにより異なる可能性があります。
Procyonスイートの詳細を読む
詳細を見るUL Procyonは、業界、企業、政府、小売業、報道機関のプロフェッショナルユーザー向けに特別に作成しているULの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。