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Caffe est un framework open source de deep learning développé par le BVLC, optimisé pour la rapidité et la modularité dans la construction de réseaux de neurones convolutifs (CNN). Largement utilisé pour la classification d'images, la détection d'objets et d'autres applications d'IA, Caffe offre une configuration de modèles flexible, un traitement rapide et un fort soutien communautaire.
Découvrez ce qu'est la reconnaissance d'image en IA. À quoi sert-elle, quelles sont les tendances et en quoi diffère-t-elle des technologies similaires.
Un Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) est un type spécialisé de réseau de neurones artificiels conçu pour traiter des données structurées en grille, telles que les images. Les CNN sont particulièrement efficaces pour les tâches impliquant des données visuelles, y compris la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images. Ils imitent le mécanisme de traitement visuel du cerveau humain, ce qui en fait une pierre angulaire dans le domaine de la vision par ordinateur.
