魯大師AImark評測app

說到魯大師，它的魯老頭形象似乎一直根深蒂固，相信很多朋友也都用過魯大師，而今天小編給大家?guī)砹说氖怯婶敶髱熗瞥龅囊豢罘浅I(yè)的AI評測軟件——魯大師AImark評測app。也叫：魯大師AI評測。軟件使用了目前較為常用的三種神經網絡Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，取消VGG16，新增SSD、DEEPLABV3+測試項，以及機器識別圖片內容，按照概率高低輸出可能的結果列表，最終通過識別速度來判斷手機AI性能，從而給出行測試評分，用全新的體系和更嚴格的標準，來評測一款手機的AI性能。

不僅如此，該軟件相較于魯大師安卓版中的AI評測，全新的AImark依舊沿用三種成熟的神經網絡模型，并且在原有基礎上，引入圖片識別正確概率加入評分體系，幫助你快速的計算手機的性能，總之，可以說魯大師AI評測是一款非常專業(yè)、好用的手機性能評測工具，感興趣的朋友可以下載試試哦！

注意事項

不支持：X86芯片手機，Pixel手機，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sdk，snpe-v1.23；

此版本的sdk與s9 / s9 +系統(tǒng)中的庫文件不匹配，導致運行時崩潰并需要s9更新系統(tǒng)。

魯大師AI評測軟件特色

aimark讓手機ai性能更直觀

1、從麒麟970開始，手機soc就將ai模塊安排上了：蘋果a12、麒麟980、驍龍855均將ai作為重中之重；

2、以蘋果a12為例，它是魯大師2018年度ai芯片榜的冠軍.首次采用了8核架構的“神經網絡處理單元”，運算的峰值達到5萬億次每秒，運行速度比a11提高了9倍；

3、中高端芯片的ai布局也來勢洶洶，ai已經不再是旗艦的專屬.驍龍710、驍龍670aie、驍龍660aie就是典型的中高端芯片，深受用戶和手機廠商喜愛；

4、從“先拍照后對焦”到“3d面部建模捏臉”，從“語音助手”到“智能識圖”，ai在手機上的應用已經越來越多。對于消費者來說，要想辨別市面上各色手機的ai性能，僅僅依靠使用體驗來判斷是遠遠不夠的，而且目前很多ai運用都基于算法底層，很難直接感受到.這時候，讓ai性能“有分可查”顯得很重要；

5、作為行業(yè)內第ai性能跑分軟件，魯大師AI評測廣受業(yè)內認可好評，已經成為評判ai性能的重要工具，用全新的體系和算法，對手機ai進行更加全面的評測。

aimark評測算法改進升級

1、魯大師ai評測與arm，高通、海思、聯(lián)發(fā)科、三星等ai核心soc產品供應商進行了測試與調整.在本次升級中，aimark 2.0評測算法發(fā)生了重大改變；

2、全新的aimark沿用成熟的 inception v3、resnet34神經網絡模型，原本vgg16取消，新增ssd、deeplabv3+測試項.具體來說，全新aimark主要通過4個神經網絡模型來全方位評測ai性能。

功能介紹

1、Inception V3、ResNet34、VGG16三種網絡，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；

2、完成測試答案正確率越高，得分越高；

3、完成測試速度越快，得分越高；

4、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”。

魯大師AImark評測app使用教程

1、首先我們打開魯大師AImark測評軟件，點擊前往測評；

2、隨意選擇一個圖片進行識別，點擊開始測評；

3、真正測評中；

4、測評結束，用戶可以查看各種測評結果；

以上就是魯大師AImark的評測教程了，希望可以幫到大家。

軟件亮點

1、ResNet 34（殘差網絡）

微軟的殘差網絡（ResNet）與傳統(tǒng)的順序網絡架構（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x層(恒等映射層)，可以讓網絡在深度增加情況下卻不退化。ResNet架構已經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來訓練非常深的網絡。魯大師AI測試設置了34層的深度；

2、Inception V3

Inception V3是Google開發(fā)的一個開源神經網絡模型。這種架構先前叫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。用了Inception之后整個網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；

3、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卷積核來增加網絡深度，增加網絡深度可以有效提升模型的效果。比較起ALEXNET, VGG對圖片有更精確的估值以及更省空間，而且VGGNet對其他數據集具有很好的泛化能力；

軟件優(yōu)勢

1、整個應用的操作很方便的，而且無廣告，自動識別；

2、魯大師AI評測是一款界面超級簡潔，甚至有點黑科技的感覺的小工具；

3、識別需要時間，但是只需要下載就可以知道你手機性能；

4、通過運行過程中采集到的并發(fā)、速率、精度等指標評測。

更新日志

v4.8版本

- 支持新的芯片

應用截圖