鲁大师AI评测

鲁大师AI评测app是鲁大师团队打造的移动设备性能评估工具，采用 Resnet34、InceptionV3 等多种专业模型构建测试体系，测试覆盖图像分类、目标检测、背景虚化等场景，通过发处理能力、运算速率与识别精度等指标综合评判，评分结合效率与准确度，结果客观反映设备在摄影优化、智能识别等场景的潜力，为购机或性能判断提供可靠参考，适配多数主流旗舰芯片。

鲁大师AI评测app特色

1、这款应用的操作十分简便，并且没有广告干扰，还能自动完成识别工作。

2、它是一款界面格外简洁的小工具，使用时甚至能让人感受到类似黑科技的体验。

3、识别过程需要一定时间，但只要完成下载，就能了解自己手机的性能情况。

4、依托运行期间收集到的并发、速率、精度等指标，可对手机进行综合评测。

鲁大师AI评测app使用教程

1、打开从本站下载的 AImark，任意挑选一张图片开展识别操作，随后点击启动测评。

2、进入真正的测评环节，等待测评过程逐步推进。

3、测评结束之后，使用者能够查看各类测评得出的结果。

鲁大师AI评测app功能

一、Inception V3、ResNet34、VGG16 三种网络，分别完成相同的 100 张标准图片识别任务，获取概率值排名前五的答案，同时记录答案以及完成测试所花费的时间。

二、完成测试后，答案的正确率越高，最终得到的分数就越高。

三、完成测试的速度越快，最终获得的分数也会越高。

四、测试得到的答案正确率与时间成绩彼此相关，若正确率过低，最终成绩会相应降低。也就是说，即便速度很快，只要准确率不够，分数就会大幅下滑;完成测试既快速又准确的情况，可称为 “Clever AI”。

鲁大师AI评测app亮点

1、ResNet 34(残差网络)

微软的残差网络(ResNet)和传统的顺序网络架构(像 AlexNet、OverFeat 和 VGG)存在差异，它加入了 y=x 层(恒等映射层)，能让网络在深度增加的情况下避免出现退化现象。ResNet 架构如今已成为一种有价值的模型，借助残差模块和常规 SGD，就能训练出深度极高的网络。鲁大师 AI 测试将其深度设定为 34 层。

2、Inception V3

Inception V3 是 Google 研发的一款开源神经网络模型。这种架构之前被称作 GoogLeNet，现在则简单称为 Inception vN。Keras 库中的 Inception V3 架构对 Inception 模块进行了更新，进一步提升了 ImageNet 分类的效果。采用 Inception 之后，整个网络结构的宽度和深度都能得到拓展，可带来 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，其模型结构简洁且有效。前几层仅运用 3×3 卷积核来增加网络深度，而增加网络深度能够有效提升模型的效果。和 ALEXNET 相比，VGG 对图片的估值更为精确，占用空间也更少，并且 VGGNet 在其他数据集上也具备良好的泛化能力。

更新日志

v4.9版本

1、实现了对新芯片的适配。