Caffe ger multimediaforskare och utövare en ren och föränderlig ram för toppmoderna djupinlärningsalgoritmer och en samling referensmodeller. Ramverket är ett BSD-licensierat C++-bibliotek med Python- och MATLAB-bindningar för utbildning och spridning av generella konvolutionella neurala nätverk och andra djupa modeller effektivt på varuarkitekturer. Caffe passar industriella och internetskaliga mediebehov av CUDA GPU beräkning, bearbetning över 40 miljoner bilder per dag på en enda K40 eller Titan GPU (-2,5 ms per bild). Genom att skilja modellrepresentationen från den faktiska implementeringen möjliggör Caffe experiment och sömlösa byten mellan plattformar för enkel utveckling och distribution från prototyper till molnmiljöer. Caffe underhålls och utvecklas av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) med hjälp av en aktiv gemenskap av bidragsgivare på GitHub. Den driver pågående forskningsprojekt, storskaliga industriella tillämpningar och startprototyper i vision, tal och multimedia.
Författarna REF hävdar att Caffe kan bearbeta 40 miljoner bilder per dag med GPU-accelererad version på en enda NVIDIA K40 eller Titan GPU.
Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding
{'venue': "MM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}