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1. 基于三种深度神经网络模型执行标准化测试,分别完成100张图片的识别任务
2. 系统会记录识别过程中的响应速度与结果准确率,自动生成综合评分
3. 最终成绩将平衡速度与精度两项指标,避免单一维度导致的评分偏差
1. 操作界面极简设计,无任何广告干扰,测试过程自动完成
2. 采用专业级算法模型,测试结果具有行业参考价值
3. 支持多品牌处理器芯片,覆盖主流移动平台
4. 测试数据包含并发处理能力、运算速率等多维度指标
ResNet 34残差网络:通过引入跨层直连结构,有效解决深层网络训练时的性能退化问题,34层深度设计平衡了复杂度与实用性。
Inception V3:谷歌优化的卷积神经网络架构,采用模块化设计提升计算效率,相比前代性能提升显著。
VGG16:牛津大学研发的经典模型,通过堆叠小型卷积核构建深层网络,在图像识别领域保持良好泛化能力。
最新v3.9版本:新增对高通骁龙4 Gen2芯片的兼容支持
v3.7版本:优化程序稳定性,修复若干系统问题
v3.5版本:增加骁龙8 Gen1 Plus和7 Gen1芯片适配
v3.4版本:扩展三星芯片支持范围,改进测试算法
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