Caffe (software)

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) es un marco de aprendizaje profundo , desarrollado originalmente en la Universidad de California, Berkeley . Es de código abierto , bajo una licencia BSD . ^{[ 4 ]} Está escrito en C++ , con una interfaz Python . ^{[ 5 ]}

Yangqing Jia creó el proyecto Caffe durante su doctorado en UC Berkeley, mientras trabajaba en el laboratorio de Trevor Darrell. ^{[ 6 ]} La primera versión, llamada "DeCAF", apareció por primera vez en la primavera de 2013 cuando se utilizó para el desafío ILSVRC (más tarde llamado ImageNet). La biblioteca se denominó Caffe y se lanzó al público en diciembre de 2013. ^{[ 6 ]} Llegó al final de su soporte en 2018. Está alojada en GitHub . ^{[ 7 ]}

Caffe admite muchos tipos diferentes de arquitecturas de aprendizaje profundo orientadas a la clasificación y segmentación de imágenes . Admite diseños de redes neuronales CNN , RCNN, LSTM y totalmente conectadas. ^{[ 8 ]} Caffe admite bibliotecas de kernels computacionales de aceleración basadas en GPU y CPU, como Nvidia cuDNN e Intel MKL . ^{[ 9 ] [ 10 ]}

Caffe se utiliza en proyectos de investigación académica, prototipos de startups e incluso en aplicaciones industriales a gran escala en visión, voz y multimedia. Yahoo! también ha integrado Caffe con Apache Spark para crear CaffeOnSpark, un marco de aprendizaje profundo distribuido. ^{[ 11 ]}

En abril de 2017, Facebook anunció Caffe2, ^{[ 12 ]} que incluía nuevas características como la red neuronal recurrente (RNN). A finales de marzo de 2018, Caffe2 se fusionó con PyTorch . ^{[ 13 ]}

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