类型:常用工具 更新:2022-08-19
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AI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AI性能,进而给出行测试评分。
只需下载软件,即可知道手机的AI性能。
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”。
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
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。
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。
需要注意的是,AI测试与CPU、GPU性能关系不大,在测试手机DSP智能模组当中的AI处理器。手机得分高低取决于该芯片中的AI模块能力。因此有可能发生搭载骁龙845的手机的AI性能测试与骁龙660AIE的手机相近的情况。这两颗处理器本来的区别在于CPU和GPU的逻辑性能,AI测试受到DSP性能影响,传统的跑分在这里并不能说明谁更“聪明”。需要SOC厂商的AI算法支持来提升成绩。
不同于此前将AI性能评测作为一个子项目,本次鲁大师发布的AImark是一款更加专业和具有针对性的AI评测软件。由于使用了全新的体系,AImark与之前发布的AI性能评测没有可比性,分数并没有任何的关联,不能进行横向对比。