Caffe

Caffe
作者 Yangqing Jia
開発元 Berkeley Vision and Learning Center
最新版
1.0 / 2017年4月18日（9年前） (2017-04-18)
リポジトリ
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プログラミング
言語		 C++
対応OS Linux、macOS、Windows
種別 ディープラーニング向けライブラリ
ライセンス BSD
公式サイト caffe.berkeleyvision.org
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CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたディープラーニングのフレームワークである。オープンソースのソフトウェアであり、BSDライセンスの元に公開されている。ソースコードはC++で書かれており、Pythonインターフェイスが存在する。

歴史

Yangqing JiaがUC BerkeleyのPhD在籍中にcaffeプロジェクトを作った。現在ではたくさんのコントリビュータがプロジェクトに参加しており、GitHubでホストされている。

機能

caffeは、画像分類や画像セグメンテーション（英語版）などに向けたさまざまな種類のディープラーニングアーキテクチャをサポートしている。CNN、RCNN、LSTM、全結合ニューラルネットワーク設計をサポートしている。caffeは、NVIDIA cuDNNやIntel MKLなどの、GPUおよびCPUベースのアクセラレーション計算カーネルライブラリをサポートしている。

アプリケーション

Caffeはアカデミックな研究プロジェクト、スタートアップのプロトタイピング、さらに、ビジョン、音声、マルチメティア分野での大規模な産業アプリケーションにも使用されている。Yahoo!はcaffeをApache Sparkと統合し、分散ディープラーニングフレームワークCaffeOnSparkを開発した。

Caffe2

2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した。Caffe2には回帰型ニューラルネットワークなどの新機能が含まれている。2018年3月、Caffe2はPyTorchにマージされた。

関連項目

出典

  1. ↑ “Release 1.0”. 2019年12月27日閲覧。
  2. ↑ “Microsoft/caffe”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
  3. ↑ “caffe/LICENSE at master”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
  4. ↑ “BVLC/caffe”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
  5. ↑ “Comparing Frameworks: Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras & CNTK”. 2017年3月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年3月29日閲覧。
  6. ↑ “The Caffe Deep Learning Framework: An Interview with the Core Developers”. Embedded Vision. 2019年12月27日閲覧。
  7. ↑ “Caffe: a fast open framework for deep learning.”. GitHub. 2019年12月27日閲覧。
  8. ↑ “Deep Learning for Computer Vision with Caffe and cuDNN”. 2019年12月27日閲覧。
  9. ↑ “mkl_alternate.hpp”. BVLC Caffe. 2018年4月11日閲覧。
  10. ↑ “Yahoo enters artificial intelligence race with CaffeOnSpark”. 2016年2月29日.
  11. ↑ “Caffe2 Open Source Brings Cross Platform Machine Learning Tools to Developers”. 2019年12月27日閲覧。
  12. ↑ “Caffe2 Merges With PyTorch”. 2019年12月27日閲覧。

外部リンク