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AImark

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软件截图

  • 【介绍】

    AImark app是一款专门用于测试手机AI性能的软件,由鲁大师精心打造。AI的发展潜力非常之大,很多SOC已经开始着重AI模块,这款AImark app就可以测试手机的AI性能,感兴趣的朋友可以下载app测试一下。

    AImark评测原理

    Al评测使用目前较为常用的三种神经网络INCEPTION V3、RESNET34、VGG16的特定算法,机器识别图片内容,按照识别图片的概率高低输出可能的结果列表。

    最终,通过识别效率来判断手机Al性能,进而给出行测试评分。

    AImark使用说明

    运用INCEPTION V3、RES-NET34、VGG16三种神经网络,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,记录获取答案以及完成测试的时间

    完成测试速度越快的芯片,得分越高。完成测试答案正确率越高的芯片,得分越高。

    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 Al”

    AImark相关知识

    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。

    AImark更新日志

    2.5版更新内容

    1.更新了MTK的aar包

    2.更新了三星SDK的部分so库

    3.更新高通SDK到snpe-1.27

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