鲁大师AI评测是一款专为手机AI芯片设计的性能测试软件，通过图像识别、语音处理等任务评估设备的智能算力。用户只需拍照或上传图片，软件便利用深度学习模型快速分析物体识别、人脸检测等能力，并生成直观的评分报告。其优势在于操作简便，测试速度快，结果精准，能帮助用户了解手机AI的真实水平，避免购机误区。还提供硬件信息查询和系统优化功能，如清理垃圾和降温处理。通过跑分对比不同机型的AI性能，确保评测标准与行业前沿同步，实用性高。

鲁大师AI评测使用教程

1、打开在本站下载的app，随意选择一个图片进行识别，点击开始测评

2、真正测评中

3、测评结束，用户可以查看各种测评结果

软件功能

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AI评测的作用

1、鲁大师现阶段的评测是主要就干了一件事，做了AI处理器的图片识别，它使用目前较为常用的三种神经网络的特定算法，机器识别图片内容，按照概率高低输出可能的结果列表;

2、通过识别效率来判断手机AI性能，进而给出行测试评分;

3、手机需要AI专供于复杂数据排序算法，从而增强音频、图像和语音处理能力，提升人类活动的预测，加速数据库各项功能，不能说做到百分百公正，但绝不失为一个有力的参考。它甚至会督促更多的厂商，以更真实高效的办法，为用户服务，提供真正有价值的AI技术。

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。

注意事项

1、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

2、此版本使用最新的高通平台sdk，snpe-v1.23

3、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