Caffe（ソフトウェア）
カフェ
原作者Yangqing Jia
開発者バークレー・ビジョン・アンド・ラーニング・センター
安定版リリース
1.0 [ 1 ] / 2017年4月18日 ( 2017-04-18 )
リポジトリ
で書かれていますC++
オペレーティングシステムLinux、macOS、Windows [ 2 ]
タイプディープラーニング用ライブラリ
ライセンスBSD [ 3 ]
ウェブサイトcaffe.berkeleyvision.org

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深層学習フレームワークです。BSDライセンスに基づくオープンソースです。[ 4 ] C++で記述されており、Pythonインターフェースを備えています。[ 5 ]

歴史

ヤンチン・ジアは、カリフォルニア大学バークレー校で博士課程を修了し、トレバー・ダレルの研究室で働いていた際に、Caffeプロジェクトを作成しました。[ 6 ]最初のバージョンは「DeCAF」と呼ばれ、2013年春にILSVRCチャレンジ（後にImageNetと呼ばれる）で使用された際に初めて登場しました。ライブラリはCaffeと名付けられ、2013年12月に一般公開されました。[ 6 ] 2018年にサポートが終了しました。GitHubでホストされています。[ 7 ]

特徴

Caffeは、画像分類と画像セグメンテーション向けの様々なタイプ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ます。CNN、RCNN、LSTM、および全結合ニューラルネットワーク設計をサポートしています。 [ 8 ] Caffeは、 Nvidia cuDNNやIntel MKLなどのGPUおよびCPUベースの加速計算カーネルライブラリをサポートしています。[ 9 ] [ 10 ]

アプリケーション

Caffeは、学術研究プロジェクト、スタートアップのプロトタイプ、さらにはビジョン、音声、マルチメディアの大規模な産業用アプリケーションでも使用されています。Yahoo !はまた、CaffeをApache Sparkと統合し、分散型ディープラーニングフレームワークであるCaffeOnSparkを開発しました。[ 11 ]

Caffe2

2017年4月、FacebookはCaffe2 [ 12 ]を発表しました。これには、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などの新機能が含まれていました。2018年3月末に、Caffe2はPyTorch [ 13 ]に統合されました

参照

参考文献

  1. ^ "BVLC/caffe" . GitHub . 2020年3月31日
  2. ^ “Microsoft/caffe” . GitHub . 2020年3月30日.
  3. ^ 「caffe/LICENSE at master」 . GitHub . 2020年3月31日.
  4. ^ "BVLC/caffe" . GitHub . 2020年3月31日
  5. ^ 「フレームワークの比較：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. ^ a b「Caffeディープラーニングフレームワーク：コア開発者へのインタビュー」 Embedded Vision、2016年1月17日。
  7. ^ 「Caffe：ディープラーニングのための高速オープンフレームワーク」 GitHub。2020年3月31日。
  8. ^ 「Caffeチュートリアル - vision.princeton.edu」(PDF) 。 2017年4月5日時点のオリジナル(PDF)からのアーカイブ。
  9. ^ 「CaffeとcuDNNによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング」 NVIDIA開発者ブログ。2014年10月16日。
  10. ^ "mkl_alternate.hpp" . BVLC Caffe . 2018年4月11日閲覧。
  11. ^ 「Yahoo、CaffeOnSparkで人工知能競争に参入」 2016年2月29日。
  12. ^チーム、Caffe2 (2017年4月18日). 「Caffe2オープンソースがクロスプラットフォームの機械学習ツールを開発者に提供」 . Caffe2 .{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
  13. ^ 「Caffe2がPyTorchと統合」 Medium 、 2018年5月16日。
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