手机AI芯片已经成为衡量一部手机是否智能的重要标准，从华为麒麟970的NPU到高通骁龙845集成的XR，AI芯片无处不在。所以我们为您带来了鲁大师AI评测软件，这是一款手机AI性能评测工具。该软件采用Inception V3、ResNet34、VGG16三种神经网络算法，通过采集运行过程中的有效数据，让机器识别图片内容，并以概率高低输出列表。最终通过识别效率来判断手机AI性能，给出评分。测试中答案正确率越高、测试速度越快，得分就越高。
软件特色：
1. 操作方便，无广告，自动识别；
2. 界面简洁，具有黑科技感的小工具；
3. 识别需时，但只需下载即可了解手机性能；
4. 通过运行过程中的并发、速率、精度等指标进行评测。
使用教程：
1. 打开在本站下载的AImark，选择一张图片进行识别，点击开始测评。
2. 正式测评中。
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：
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。
更新日志：
v4.5版本 - 适配高通骁龙7 Gen3芯片。
2. 正式测评中。
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：
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。
更新日志：
v4.5版本 - 适配高通骁龙7 Gen3芯片。 
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