魯大師AI評(píng)測(cè)是一款專門(mén)針對(duì)手機(jī)AI芯片進(jìn)行評(píng)測(cè)的軟件，使用了RDN、Resnet50、Deeplabv4.8、Facenet、Bert模型，分別面向超分辨率、物體識(shí)別、背景虛化、人臉識(shí)別、閱讀理解任務(wù)，通過(guò)識(shí)別效率和準(zhǔn)確度判斷手機(jī)的AI性能，然后給出線路測(cè)試分?jǐn)?shù)。

不僅如此，該軟件相較于魯大師安卓版中的AI評(píng)測(cè)，全新的AImark依舊沿用三種成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并且在原有基礎(chǔ)上，引入圖片識(shí)別正確概率加入評(píng)分體系，幫助你快速的計(jì)算手機(jī)的性能，總之，可以說(shuō)魯大師AI評(píng)測(cè)是一款非常專業(yè)、好用的手機(jī)性能評(píng)測(cè)工具，感興趣的朋友可以下載試試哦！

注意事項(xiàng)

不支持：X86芯片手機(jī)，Pixel手機(jī)，聯(lián)想zuk z2，聯(lián)想zuk z2 pro，努比亞Z11，摩托羅拉Z2paly；

此版本使用最新的高通平臺(tái)sdk，snpe-v1.23；

此版本的sdk與s9 / s9 +系統(tǒng)中的庫(kù)文件不匹配，導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)崩潰并需要s9更新系統(tǒng)。

軟件特色

從麒麟970開(kāi)始，手機(jī)soc就將ai模塊安排上了：蘋(píng)果a12、麒麟980、驍龍855均將ai作為重中之重；

以蘋(píng)果a12為例，它是魯大師2018年度ai芯片榜的冠軍.首次采用了8核架構(gòu)的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元”，運(yùn)算的峰值達(dá)到5萬(wàn)億次每秒，運(yùn)行速度比a11提高了9倍；

中高端芯片的ai布局也來(lái)勢(shì)洶洶，ai已經(jīng)不再是旗艦的專屬.驍龍710、驍龍670aie、驍龍660aie就是典型的中高端芯片，深受用戶和手機(jī)廠商喜愛(ài)；

從“先拍照后對(duì)焦”到“3d面部建模捏臉”，從“語(yǔ)音助手”到“智能識(shí)圖”，ai在手機(jī)上的應(yīng)用已經(jīng)越來(lái)越多。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，要想辨別市面上各色手機(jī)的ai性能，僅僅依靠使用體驗(yàn)來(lái)判斷是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，而且目前很多ai運(yùn)用都基于算法底層，很難直接感受到.這時(shí)候，讓ai性能“有分可查”顯得很重要；

作為行業(yè)內(nèi)第ai性能跑分軟件，魯大師AI評(píng)測(cè)廣受業(yè)內(nèi)認(rèn)可好評(píng)，已經(jīng)成為評(píng)判ai性能的重要工具，用全新的體系和算法，對(duì)手機(jī)ai進(jìn)行更加全面的評(píng)測(cè)。

魯大師ai評(píng)測(cè)與arm，高通、海思、聯(lián)發(fā)科、三星等ai核心soc產(chǎn)品供應(yīng)商進(jìn)行了測(cè)試與調(diào)整.在本次升級(jí)中，aimark 2.0評(píng)測(cè)算法發(fā)生了重大改變；

全新的aimark沿用成熟的 inception v3、resnet34神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，原本vgg16取消，新增ssd、deeplabv3+測(cè)試項(xiàng).具體來(lái)說(shuō)，全新aimark主要通過(guò)4個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)全方位評(píng)測(cè)ai性能。

功能介紹

Inception V3、ResNet34、VGG16三種網(wǎng)絡(luò)，各自完成同樣的100張標(biāo)準(zhǔn)圖片識(shí)別任務(wù)，獲取概率值TOP5的答案，獲取答案以及完成測(cè)試的時(shí)間；

完成測(cè)試答案正確率越高，得分越高；

完成測(cè)試速度越快，得分越高；

測(cè)試獲取答案正確率與時(shí)間成績(jī)相互關(guān)聯(lián)，正確率過(guò)低，最終成績(jī)會(huì)相對(duì)降低。即速度再快，準(zhǔn)確率不足得分會(huì)大幅下降。完成測(cè)試又快又準(zhǔn)即為“Clever AI”。

使用教程

首先我們打開(kāi)魯大師AI測(cè)評(píng)軟件，點(diǎn)擊前往測(cè)評(píng)；

隨意選擇一個(gè)圖片進(jìn)行識(shí)別，點(diǎn)擊開(kāi)始測(cè)評(píng)；

真正測(cè)評(píng)中；

測(cè)評(píng)結(jié)束，用戶可以查看各種測(cè)評(píng)結(jié)果；

以上就是魯大師AI的評(píng)測(cè)教程了，希望可以幫到大家。

軟件亮點(diǎn)

【ResNet 34】

微軟的殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）與傳統(tǒng)的順序網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x層(恒等映射層)，可以讓網(wǎng)絡(luò)在深度增加情況下卻不退化。ResNet架構(gòu)已經(jīng)成為一項(xiàng)有意義的模型，其可以通過(guò)使用殘差模塊和常規(guī)SGD來(lái)訓(xùn)練非常深的網(wǎng)絡(luò)。魯大師AI測(cè)試設(shè)置了34層的深度；

【Inception V3】

Inception V3是Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種架構(gòu)先前叫GoogLeNet，現(xiàn)在簡(jiǎn)單地被稱為Inception vN，Keras庫(kù)中的Inception V3架構(gòu)提出了對(duì)Inception模塊的更新，進(jìn)一步提高了ImageNet分類效果。用了Inception之后整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的寬度和深度都可擴(kuò)大，能夠帶來(lái)2-3倍的性能提升；

【VGG16】

VGGNet由牛津大學(xué)的視覺(jué)幾何組（Visual Geometry Group）提出，VGG模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單有效, 前幾層僅使用3×3卷積核來(lái)增加網(wǎng)絡(luò)深度，增加網(wǎng)絡(luò)深度可以有效提升模型的效果。比較起ALEXNET, VGG對(duì)圖片有更精確的估值以及更省空間，而且VGGNet對(duì)其他數(shù)據(jù)集具有很好的泛化能力；

軟件優(yōu)勢(shì)

整個(gè)應(yīng)用的操作很方便的，而且無(wú)廣告，自動(dòng)識(shí)別；

魯大師AI評(píng)測(cè)是一款界面超級(jí)簡(jiǎn)潔，甚至有點(diǎn)黑科技的感覺(jué)的小工具；

識(shí)別需要時(shí)間，但是只需要下載就可以知道你手機(jī)性能；

通過(guò)運(yùn)行過(guò)程中采集到的并發(fā)、速率、精度等指標(biāo)評(píng)測(cè)。

更新日志

v4.9版本

支持新的芯片。

修復(fù)已知問(wèn)題，提升用戶體驗(yàn)。