Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding-优快云博客

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Caffe是一个为多媒体科学家和从业者提供的深度学习框架，专注于卷积神经网络。它以C++为核心，支持CPU和GPU计算，提供Python和MATLAB接口。Caffe具有模块化设计，易于扩展，且包含丰富的预训练参考模型。其网络模型通过Google Protocol Buffers保存，数据存储在LevelDB中。Caffe支持多种层类型，如卷积、池化等，并能无缝切换CPU/GPU运行。此外，Caffe在目标分类、语义特征学习和目标检测等方面有广泛应用。

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Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding

ACM-Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama, Trevor Darrell-2014

思路

Caffe为多媒体科学家和从业者提供了一个干净且可修改的框架，用于最先进的深度学习算法和一系列参考模型。该框架是一个BSD许可的C++库，具有Python和MATLAB绑定，用于在商品架构上有效地训练和部署通用卷积神经网络和其他深度模型。
Caffe通过CUDA GPU计算满足行业和互联网规模的媒体需求。

简介

相同的模型可以在各种硬件上以CPU或GPU模式运行：Caffe将表示与实际实现分离，异构平台之间的无缝切换进一步促进了开发和部署Caffe甚至可以在云中运行。
虽然Caffe最初是为视觉而设计的，但它已被语音识别，机器人，神经科学和天文学用户采用和改进。

模型特点

Caffe为培训、测试、优化和部署模型提供了完整的工具包，并为所有这些任务提供了文档齐全的示例。
1、模块化。允许轻松扩展到新的数据格式、网络层、损失函数。
2、表示和实现的分离。在CPU和GPU上的实现，只需要切换一个函数调用。
3、测试覆盖。每个模块都有一个测试。这允许快速改进和重构代码库。
4、Python和MATLAB绑定。所有语言都可以用于构建网络和对输入进行分类。
5、预先训练参考模型。Caffe为CV任务提供参考模型。
相对于其他CNN框架，它的优点在于：1）实现完全基于C++。易于集成到现有的C++系统和行业中常见的接