鲁大师AI评测下载

手机AI芯片大家应该都知道，从华为麒麟970的NPU，到高通骁龙845集成的XR，AI已经成为了衡量一部手机是否够“智能”的重要标准。为此小编向大家推荐鲁大师AI评测软件，这是鲁大师推出的一款手机AI性能评测工具。该软件采用了目前较为常用的三种神经网络算法：Inception V3、ResNet34和VGG16，通过运行过程采集的有效标准数据，让机器识别图片内容。识别结果会按照概率高低输出列表，最终，通过识别效率来判断手机AI性能，进而给出测试评分。一般而言完成测试答案正确率越高，测试速度越快，得分就越高。

软件特色

1. 整个应用操作便捷，无广告，支持自动识别。

2. 一款界面简洁至极，甚至带有黑科技感的小工具。

3. 识别过程可能需要一些时间，但只需下载即可了解你手机的性能。

4. 通过运行过程中采集到的并发、速率、精度等指标进行评测。

使用教程

1. 打开在本站下载的AImark，随意选择一张图片进行识别，点击开始测评。
2. 进入真正测评中。
3. 测评结束后，用户可以查看各种测评结果。

软件功能

• 一、Inception V3、ResNet34、VGG16三种网络，各自完成同样的100张标准图片识别任务，获取概率值TOP5的答案，获取答案以及完成测试的时间。
• 二、完成测试答案正确率越高，得分越高。
• 三、完成测试速度越快，得分越高。
• 四、测试获取答案正确率与时间成绩相互关联，正确率过低，最终成绩会相对降低。即速度再快准确率不足得分会大幅下降。完成测试又快又准即为“Clever AI”。

软件亮点

ResNet 34（残差网络）：微软的残差网络（ResNet）与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层（恒等映射层），可以让网络在深度增加的情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型，其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度。

Inception V3：Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前称为GoogLeNet，现在简单地称为Inception vN。Keras库中的Inception V3架构提出了对Inception模块的更新，进一步提高了ImageNet分类效果。使用Inception之后，整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升。

VGG16：VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出。VGG模型结构简单有效，前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度，增加网络深度可以有效提升模型的效果。相较于ALEXNET，VGG对图片有更精确的估值以及更省空间，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。

更新日志

v4.5版本 - 适配高通骁龙7 Gen3芯片。