Caffe

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Caffe
作者 Yangqing Jia
開発元 Berkeley Vision and Learning Center
最新版
1.0[1] / 2017年4月18日 (4年前) (2017-04-18)
リポジトリ ウィキデータを編集
プログラミング
言語
C++
対応OS LinuxmacOSWindows[2]
種別 ディープラーニング向けライブラリ
ライセンス BSD[3]
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[4]。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[5]

歴史[編集]

Yangqing JiaがUC BerkeleyのPhD在籍中にcaffeプロジェクトを作った[6]。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[7]

機能[編集]

caffeは、画像分類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[8][9]

アプリケーション[編集]

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[10]

Caffe2[編集]

2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した[11]。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[12]

関連項目[編集]

出典[編集]

  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). https://jaxenter.com/yahoo-enters-artificial-intelligence-race-with-caffeonspark-124324.html 
  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[編集]