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鲁大师AImark评测app

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  • 20%
  • 类别:实用工具大小:91.42M
  • 日期:2025-04-25语言:简体中文
  • 星级:
  • 版本:v4.8平台:
  • 厂商:成都奇鲁科技有限公司
  • 包名:com.ludashi.aibench
  • MD5:F9255ADBBF156DF0644FDD31D9E4D5A0
  • 备号:蜀ICP备2022005855号-4A
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说到鲁大师,它的鲁老头形象似乎一直根深蒂固,相信很多朋友也都用过鲁大师,而今天小编给大家带来了的是由鲁大师推出的一款非常专业的AI评测软件——鲁大师AImark评测app。也叫:鲁大师AI评测。软件使用了目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法,取消VGG16,新增SSD、DEEPLABV3+测试项,以及机器识别图片内容,按照概率高低输出可能的结果列表,最终通过识别速度来判断手机AI性能,从而给出行测试评分,用全新的体系和更严格的标准,来评测一款手机的AI性能。

不仅如此,该软件相较于鲁大师安卓版中的AI评测,全新的AImark依旧沿用三种成熟的神经网络模型,并且在原有基础上,引入图片识别正确概率加入评分体系,帮助你快速的计算手机的性能,总之,可以说鲁大师AI评测是一款非常专业、好用的手机性能评测工具,感兴趣的朋友可以下载试试哦!

注意事项

不支持:X86芯片手机,Pixel手机,联想zuk z2,联想zuk z2 pro,努比亚Z11,摩托罗拉Z2paly;

此版本使用最新的高通平台sdk,snpe-v1.23;

此版本的sdk与s9 / s9 +系统中的库文件不匹配,导致运行时崩溃并需要s9更新系统。

鲁大师AI评测软件特色

AImark让手机AI性能更直观

1、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;

2、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;

3、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;

4、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;

5、作为行业内第AI性能跑分软件,鲁大师AI评测广受业内认可好评,已经成为评判AI性能的重要工具,用全新的体系和算法,对手机AI进行更加全面的评测。

AImark评测算法改进升级

1、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;

2、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。

功能介绍

1、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;

2、完成测试答案正确率越高,得分越高;

3、完成测试速度越快,得分越高;

4、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”。

鲁大师AImark评测app使用教程

1、首先我们打开鲁大师AImark测评软件,点击前往测评;

2、随意选择一个图片进行识别,点击开始测评;

3、真正测评中;

4、测评结束,用户可以查看各种测评结果;

以上就是鲁大师AImark的评测教程了,希望可以帮到大家。

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;

软件优势

1、整个应用的操作很方便的,而且无广告,自动识别;

2、鲁大师AI评测是一款界面超级简洁,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。

更新日志

v4.8版本

- 支持新的芯片

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