手機AI芯片，大家應該都耳熟能詳。從華為麒麟970的NPU，到高通驍龍845集成的XR，AI已經(jīng)成為衡量一部手機是否足夠“智能”的重要標準。為此小編為您帶來了魯大師AI評測軟件，這是魯大師推出的一款手機AI性能評測工具。這款軟件采用目前較為常用的三種神經(jīng)網(wǎng)絡Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，通過運行過程中采集的有效標準數(shù)據(jù)，讓機器識別圖片內(nèi)容。識別的結果會按照概率高低輸出列表，最終，通過識別效率來判斷手機AI性能，進而給出測試評分。一般而言完成測試答案正確率越高，測試速度越快，得分就越高。

軟件特色

1. 整個應用的操作十分簡便，且無廣告干擾，自動識別。

2. 一款界面超級簡潔，甚至帶有一絲黑科技感的小工具。

3. 雖然識別需要一些時間，但只需下載即可了解你手機的性能。

4. 通過運行過程中采集到的并發(fā)、速率、精度等指標進行評測。

使用教程

1. 打開在本站下載的AImark，隨意選擇一個圖片進行識別，點擊開始測評。

2. 真正的測評中。

3. 測評結束后，用戶可以查看各種測評結果。

軟件功能

一、Inception V3、ResNet34、VGG16三種網(wǎng)絡，各自完成同樣的100張標準圖片識別任務，獲取概率值TOP5的答案，獲取答案以及完成測試的時間。

二、完成測試答案正確率越高，得分越高。

三、完成測試速度越快，得分越高。

四、測試獲取答案正確率與時間成績相互關聯(lián)，正確率過低，最終成績會相對降低。即速度再快準確率不足得分會大幅下降。完成測試又快又準即為“Clever AI”。

軟件亮點

ResNet 34（殘差網(wǎng)絡）：微軟的殘差網(wǎng)絡（ResNet）與傳統(tǒng)的順序網(wǎng)絡架構不同，其加入了y=x層（恒等映射層），可以讓網(wǎng)絡在深度增加情況下卻不退化。ResNet架構已經(jīng)成為一項有意義的模型，其可以通過使用殘差模塊和常規(guī)SGD來訓練非常深的網(wǎng)絡。魯大師AI測試設置了34層的深度。

Inception V3：Inception V3是Google開發(fā)的一個開源神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這種架構先前稱為GoogLeNet，現(xiàn)在簡單地被稱為Inception vN，Keras庫中的Inception V3架構提出了對Inception模塊的更新，進一步提高了ImageNet分類效果。使用了Inception之后，整個網(wǎng)絡結構的寬度和深度都可擴大，能夠帶來2-3倍的性能提升。

VGG16：VGGNet由牛津大學的視覺幾何組（Visual Geometry Group）提出，VGG模型結構簡單有效，前幾層僅使用3×3卷積核來增加網(wǎng)絡深度，增加網(wǎng)絡深度可以有效提升模型的效果。與ALEXNET相比，VGG對圖片有更精確的估值以及更省空間，而且VGGNet對其他數(shù)據(jù)集具有很好的泛化能力。

更新日志

v4.5版本 - 適配高通驍龍7 Gen3芯片