这篇文章主要介绍了手机AI芯片的发展及其在智能手机中的重要性，并推荐了一款名为鲁大师AI评测app的工具。文章提到，从华为麒麟970到高通骁龙845，AI性能已经成为衡量手机智能化的重要标准。鲁大师AI评测app通过运行Inception V3、ResNet34和VGG16三种神经网络模型，测试手机在图片识别任务中的速度和准确率，并根据结果给出评分。软件操作简单无广告，界面简洁，测评时间虽长但结果可靠，能够帮助用户了解手机的AI性能表现。
文章还详细介绍了评测工具的技术背景，比如ResNet34通过残差模块避免网络深度带来的性能退化，Inception V3优化了网络结构以提升性能，VGG16则通过增加网络深度来提高准确率。这些模型的特点使得鲁大师AImark评测更具专业性。
从个人角度来看，鲁大师AI评测app确实为消费者提供了一个直观了解手机AI性能的工具，但它的测评结果更多反映芯片和算法的能力，与实际使用体验可能有一定差距。此外，对于普通用户来说，过于专业的技术术语可能会让人感到困惑，因此希望未来能有更简洁易懂的版本出现。
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已经已经成为衡量一部手机是否够“智能”的标准。为此，小编带来鲁大师AI评测app，这是由鲁大师推出的一款手机AI性能评测工具，采用的是目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，通过运行过程采集的一些有效标准数据，让机器识别图片内容，识别的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，进而给出行测试评分。一般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、整个应用的操作很方便的，而且无广告，自动识别；
2、一款界面超级简洁，甚至有点黑科技的感觉的小工具；
3、识别需要时间，但是只需要下载就可以知道你手机性能；
4、通过运行过程中采集到的并发、速率、精度等指标评测。
鲁大师AImark手机版使用教程
1、打开在本站下载的AImark，随意选择一个图片进行识别，点击开始测评
2、真正测评中
3、测评结束，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
1、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。
2、Inception V3
Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet，现在简单地被称为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。用了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。
3、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。比较起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
v4.8版本
- 支持新的芯片
共有 0条评论