caffe

Caffe

Caffe é uma estrutura de aprendizado profundo feita com expressão, velocidade e modularidade em mente. É desenvolvido pela Berkeley AI Research (Bair)/The Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e colaboradores da comunidade.

Confira o site do projeto para todos os detalhes como

• DIY Aprendizado Deep for Vision with Caffe
• Documentação do tutorial
• Bair Reference Models e The Community Model Zoo
• Instruções de instalação

e exemplos passo a passo.

Distribuições personalizadas

• Intel Caffe (otimizado para CPU e suporte para vários nó), em particular os processadores Intel® Xeon.
• OpenCl Caffe, por exemplo, para dispositivos AMD ou Intel.
• Windows Caffe

Comunidade

Por favor, junte-se ao grupo Caffe-Users ou bate-papo de gitter para fazer perguntas e falar sobre métodos e modelos. Discussões de desenvolvimento da estrutura e relatórios completos de bugs são coletados sobre questões.

Feliz fabricação!

Licença e citação

O CAFFE é liberado sob a licença de cláusula 2 BSD. Os modelos de referência Bair/BVLC são liberados para uso irrestrito.

Cite o CAFFE em suas publicações se ajudar sua pesquisa:

 @article{jia2014caffe,
  Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor},
  Journal = {arXiv preprint arXiv:1408.5093},
  Title = {Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding},
  Year = {2014}
}