手机AI芯片，大家应该都耳熟能详。从华为麒麟970的NPU，到高通骁龙845集成的XR，AI已经成为衡量一部手机是否足够“智能”的重要标准。为此小编为您带来了鲁大师AI评测软件，这是鲁大师推出的一款手机AI性能评测工具。这款软件采用目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，通过运行过程中采集的有效标准数据，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，进而给出测试评分。一般而言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. 整个应用的操作十分简便，且无广告干扰，自动识别。
2. 一款界面超级简洁，甚至带有一丝黑科技感的小工具。
3. 虽然识别需要一些时间，但只需下载即可了解你手机的性能。
4. 通过运行过程中采集到的并发、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，随意选择一个图片进行识别，点击开始测评。
2. 真正的测评中。
3. 测评结束后，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
ResNet 34（残差网络）：微软的残差网络（ResNet）与传统的顺序网络架构不同，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。这种架构先前称为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。使用了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。与ALEXNET相比，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
