鲁大师AI评测

鲁大师AI评测是非常权威的手机跑分测试工具类软件，大家随时可以用它来检测手机的ai运算性能，然后能根据最后的得分情况判断性能好坏，若分数很高，则说自己的芯片ai性能极佳哦！

鲁大师ai评测app介绍

鲁大师AI评测是专门针对手机AI芯片进行评测的软件，使用了RDN、Resnet50、Deeplabv3、Facenet、Bert模型，分别面向超分辨率、物体识别、背景虚化、人脸识别、阅读理解任务。通过识别效率和准确度判断手机的AI性能，然后给出线路测试分数。 只需下载该软件即可了解手机的AI性能。

鲁大师ai评测软件特色

让手机ai性能更直观

从麒麟970开始,手机soc就将ai模块安排上了.苹果a12、麒麟980、骁龙855均将ai作为重中之重.

以苹果a12为例,它是鲁大师2018年度ai芯片榜的冠军.首次采用了8核架构的"神经网络处理单元",运算的峰值达到5万亿次每秒,运行速度比a11提高了9倍.

中高端芯片的ai布局也来势汹汹,ai已经不再是旗舰的专属.骁龙710、骁龙670aie、骁龙660aie就是典型的中高端芯片,深受用户和手机厂商喜爱.

从"先拍照后对焦"到"3d面部建模捏脸",从"语音助手"到"智能识图",ai在手机上的应用已经越来越多.对于消费者来说,要想辨别市面上各色手机的ai性能,仅仅依靠使用体验来判断是远远不够的,而且目前很多ai运用都基于算法底层,很难直接感受到.这时候,让ai性能"有分可查"显得很重要.

作为行业内第ai性能跑分软件,aimark广受业内认可好评,已经成为评判ai性能的重要工具.现在,aimark 2.0进行重磅升级,用全新的体系和算法,对手机ai进行更加全面的评测.

评测算法改进升级

鲁大师ai评测与arm,高通,海思、联发科、三星等ai核心soc产品供应商进行了测试与调整.在本次升级中,aimark 2.0评测算法发生了重大改变.

全新的aimark沿用成熟的 inception v3、resnet34神经网络模型,原本vgg16取消,新增ssd、deeplabv3+测试项.具体来说,全新aimark主要通过4个神经网络模型来全方位评测ai性能:

分数体系提升

为了提供更具数据支撑和参考意义的ai评测,aimark将不断改善升级,适用发展潮流,让手机ai性能的强弱更直接、更精准的呈现在用户面前.

此外,由于升级更换了全新的算法,体量变大,aimark 2.0 的评测分数体系也相应发生了改变.旧版的ai性能跑分普遍在1000-2000分,已经不能做为评判标准.在全新的aimark 2.0 中,旗舰机型的ai性能跑分普遍在10000-20000分.

aimark 2.0 新上线不久,测试数据还未达到榜单基数标准,当前排行榜不稳定,后面将会推出基于数据的全新ai性能榜单,想知道你的手机ai性能有多少分?升级或直接下载最新版aimark就能体验!

app亮点

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”。

相关说明

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。

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

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。

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