CN109213663A - 一种手机人工智能算力的测评方法 - Google Patents

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魏比莉
王涛
袁霖
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Chengdu Anyxun Technology Co Ltd
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Chengdu Anyxun Technology Co Ltd
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3409—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment for performance assessment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/24—Arrangements for testing

Abstract

本发明涉及手机测评，具体涉及一种手机人工智能算力的测评方法，识别待测手机芯片平台，根据平台下载不同的匹配测评资源，加载模型数据，加载一张图片，通过模型数据对加载的图片进行分类，并根据分类结果更新界面，判断是否完成100张图片的分类，如果没有完成100张图片的分类则返回S3，完成则进入下一步，完成100张图片的分类后判断是否完成3种模型数据的加载，如果没有完成3种模型数据的加载则返回S2，完成则进入下一步，根据对图片的分类情况进行评分，并更新界面输出最终结果；本发明所提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的目前还没有一种针对手机人工智能算力测评方法的缺陷。

Description

一种手机人工智能算力的测评方法
技术领域
本发明涉及手机测评，具体涉及一种手机人工智能算力的测评方法。
背景技术
人工智能是当前全球热门科研和应用课题，随着移动端设备制造工艺的发展，一些人工智能的算力已经开始向移动端设备转移，主流的芯片平台纷纷推出人工智能算力专用芯片，并且终端厂家纷纷跟进，推出各自的携带专用芯片的终端产品，并将其与终端产品自带的功能相结合（目前厂家主要使用在拍照及照片处理）。
厂家强力宣传各自产品的优势，用户无法找到区别，手机人工智能算力的测评应运而生，能够帮助用户直观地了解各终端产品人工智能算力的优劣。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种手机人工智能算力的测评方法，能够有效克服现有技术所存在的目前还没有一种针对手机人工智能算力测评方法的缺陷。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种手机人工智能算力的测评方法，包括以下步骤：
S1、识别待测手机芯片平台，根据平台下载不同的匹配测评资源；
S2、加载模型数据；
S3、加载一张图片，通过模型数据对加载的图片进行分类，并根据分类结果更新界面；
S4、判断是否完成100张图片的分类，如果没有完成100张图片的分类则返回S3，完成则进入下一步；
S5、完成100张图片的分类后判断是否完成3种模型数据的加载，如果没有完成3种模型数据的加载则返回S2，完成则进入下一步；
S6、根据对图片的分类情况进行评分，并更新界面输出最终结果。
优选地，所述模型数据包括VGG16、Resnet34、Inception V3。
优选地，每种所述模型数据分类的100张图片相同。
优选地，所述图片的分类情况包括图片分类的速度、图片分类的准确度。
优选地，根据不同所述待测手机芯片的测评评分进行排名。
优选地，所述加载模型数据可以加载语音识别模型数据。
（三）有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种手机人工智能算力的测评方法能够根据待测手机芯片所处的平台下载与之匹配的测评资源，利用3种模型数据对相同的100张图片进行分类，根据分类的速度和分类的准确度进行评分，并对不同待测手机芯片的测评评分进行排名，将客观数据转换成用户容易理解和比较的主观评分数据，方便用户进行比较和选择。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1 为本发明图片分类测评流程示意图；
图2 为本发明语音识别测评流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种手机人工智能算力的测评方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、识别待测手机芯片平台，根据平台下载不同的匹配测评资源；
S2、加载模型数据；
S3、加载一张图片，通过模型数据对加载的图片进行分类，并根据分类结果更新界面；
S4、判断是否完成100张图片的分类，如果没有完成100张图片的分类则返回S3，完成则进入下一步；
S5、完成100张图片的分类后判断是否完成3种模型数据的加载，如果没有完成3种模型数据的加载则返回S2，完成则进入下一步；
S6、根据对图片的分类情况进行评分，并更新界面输出最终结果。
模型数据包括VGG16、Resnet34、Inception V3。
每种模型数据分类的100张图片相同。
图片的分类情况包括图片分类的速度、图片分类的准确度。
根据不同待测手机芯片的测评评分进行排名。
加载模型数据可以加载语音识别模型数据。
根据待测手机芯片所处的平台下载与之匹配的测评资源，利用3种模型数据对相同的100张图片进行分类，根据分类的速度和分类的准确度进行评分，并对不同待测手机芯片的测评评分进行排名，将客观数据转换成用户容易理解和比较的主观评分数据，方便用户进行比较和选择。
如图2所示的语音识别测评流程示意图，加载语音识别模型数据后再加载一段音频，使用语音识别模型对音频进行识别，根据识别结果更新界面，判断是否完成测试集中所有音频识别，没有完成则继续加载一段音频；完成则计算任务结果，更新界面。
语音识别模型选用WarpCTC-RNN模型。任务结果由速度和错误率来衡量：速度，指完成一段语音（.wav）文件ASR的推理时间（Infer time）；错误率，指ASR得到的结果（字符串）跟正确的Label文件进行对比，计算出错误字数、次数等。
本发明所提供的一种手机人工智能算力的测评方法能够根据待测手机芯片所处的平台下载与之匹配的测评资源，利用3种模型数据对相同的100张图片进行分类，根据分类的速度和分类的准确度进行评分，并对不同待测手机芯片的测评评分进行排名，将客观数据转换成用户容易理解和比较的主观评分数据，方便用户进行比较和选择。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、识别待测手机芯片平台，根据平台下载不同的匹配测评资源；
S2、加载模型数据；
S3、加载一张图片，通过模型数据对加载的图片进行分类，并根据分类结果更新界面；
S4、判断是否完成100张图片的分类，如果没有完成100张图片的分类则返回S3，完成则进入下一步；
S5、完成100张图片的分类后判断是否完成3种模型数据的加载，如果没有完成3种模型数据的加载则返回S2，完成则进入下一步；
S6、根据对图片的分类情况进行评分，并更新界面输出最终结果。
2.根据权利要求1所述的手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：所述模型数据包括VGG16、Resnet34、Inception V3。
3.根据权利要求1所述的手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：每种所述模型数据分类的100张图片相同。
4.根据权利要求1所述的手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：所述图片的分类情况包括图片分类的速度、图片分类的准确度。
5.根据权利要求1所述的手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：根据不同所述待测手机芯片的测评评分进行排名。
6.根据权利要求1所述的手机人工智能算力的测评方法，其特征在于：所述加载模型数据可以加载语音识别模型数据。
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