Keras
Keras er et kraftig og brukervennlig åpen kildekode API for nevrale nettverk på høyt nivå, skrevet i Python og kan kjøres på toppen av TensorFlow, CNTK eller Th...
Caffe er et raskt, modulært åpen kildekode dyplæringsrammeverk for bygging og distribusjon av konvolusjonelle nevrale nettverk, mye brukt innen datavisjon og AI.
Caffe, forkortelse for Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding, er et åpen kildekode dyplæringsrammeverk utviklet av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Det er designet for å forenkle opprettelse, trening, testing og distribusjon av dype nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN).
Caffe er kjent for sin hastighet, modularitet og brukervennlighet, noe som gjør det til et populært valg blant utviklere og forskere innen maskinlæring og datavisjon. Rammeverket ble skapt av Yangqing Jia under hans doktorgrad ved UC Berkeley, og har utviklet seg til et viktig verktøy både innen akademisk forskning og industriapplikasjoner.
Caffe ble opprinnelig utgitt i 2014 og har blitt vedlikeholdt og videreutviklet av BVLC, med bidrag fra et aktivt utviklermiljø. Rammeverket har blitt bredt tatt i bruk for ulike applikasjoner, inkludert bildeklassifisering, objektdeteksjon og bildesegmentering.
Utviklingen vektlegger fleksibilitet, slik at modeller og optimaliseringer kan defineres via konfigurasjonsfiler i stedet for hardkoding, noe som fremmer innovasjon og utvikling av nye applikasjoner.
Caffe sin arkitektur er designet for å effektivisere utvikling og distribusjon av dyplæringsmodeller. Viktige komponenter inkluderer:
Caffe bruker et tekstbasert format kalt “prototxt” for å definere nevrale nettverksarkitekturer og tilhørende parametre. Filen “solver.prototxt” spesifiserer treningsprosessen, inkludert læringsrate og optimaliseringsteknikker.
Denne separasjonen tillater fleksibel eksperimentering og rask prototyping, slik at utviklere effektivt kan teste og forbedre modellene sine.
Caffe har blitt brukt i et bredt spekter av applikasjoner, inkludert:
Caffe tilbyr flere integrasjons- og distribusjonsalternativer:
Caffe fortsetter å utvikle seg, med pågående utvikling rettet mot:
Caffe forblir et kraftig verktøy for dyplæring, og kombinerer ytelse, fleksibilitet og brukervennlighet. Den uttrykksfulle arkitekturen og modulære designen gjør det egnet for et bredt spekter av applikasjoner, fra akademisk forskning til industriell bruk.
Etter hvert som dyplæring utvikler seg, sørger Caffe sin satsing på hastighet og effektivitet for at det forblir relevant og nyttig i AI-landskapet. Dets tilpasningsevne og sterke fellesskapsstøtte gjør det til en verdifull ressurs for utviklere og forskere som driver frem kunstig intelligens.
Caffe, forkortelse for Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding, er et dyplæringsrammeverk utviklet av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Det er designet for å forenkle implementeringen og distribusjonen av dyplæringsmodeller, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN). Nedenfor finner du noen viktige vitenskapelige artikler som diskuterer rammeverket og dets anvendelser:
Forfattere: Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama, Trevor Darrell
Denne grunnleggende artikkelen introduserer Caffe som et rent og modifiserbart rammeverk for dyplæringsalgoritmer. Det er et C++-bibliotek med Python- og MATLAB-bindinger, som muliggjør effektiv trening og distribusjon av CNN-er på ulike arkitekturer. Caffe er optimalisert for CUDA GPU-beregning og kan prosessere over 40 millioner bilder per dag på en enkelt GPU. Rammeverket skiller modellrepresentasjon fra implementering, noe som tillater enkel eksperimentering og distribusjon på tvers av ulike plattformer. Det støtter pågående forskning og industriapplikasjoner innen visjon, tale og multimedia.
Les mer
Forfattere: J. T. Turner, David Aha, Leslie Smith, Kalyan Moy Gupta
Denne studien utforsker bruken av Caffe for handlingsgjenkjenning og bildeklassifiseringsoppgaver. Ved bruk av UCF Sports Action-datasettet undersøker artikkelen funksjonsekstraksjon ved hjelp av Caffe og sammenligner det med andre metoder som OverFeat. Resultatene demonstrerer Caffe sin overlegne kapasitet i statisk analyse av handlinger i videoer og bildeklassifisering. Studien gir innsikt i nødvendig arkitektur og hyperparametre for effektiv distribusjon av Caffe i ulike bildedatasett.
Les mer
Forfattere: Stefan Hadjis, Firas Abuzaid, Ce Zhang, Christopher Ré
Denne artikkelen presenterer Caffe con Troll (CcT), en modifisert versjon av Caffe rettet mot å forbedre ytelsen. Ved å optimalisere CPU-trening gjennom standard batching, oppnår CcT en 4,5 ganger forbedring i gjennomstrømming over Caffe på populære nettverk. Forskningen fremhever effektiviteten av å trene CNN-er på hybride CPU-GPU-systemer og viser at treningstiden korrelerer med FLOPS levert av CPU-en. Denne forbedringen muliggjør raskere trening og distribusjon av dyplæringsmodeller.
Les mer
Disse artiklene gir samlet et omfattende bilde av Caffe sine egenskaper og bruksområder, og illustrerer dets innvirkning på dyplæringsfeltet.
Caffe er et åpen kildekode dyplæringsrammeverk utviklet av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Det er designet for å lage, trene, teste og distribuere dype nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), og er kjent for sin hastighet, modularitet og brukervennlighet.
Nøkkelfunksjoner i Caffe inkluderer uttrykksfull modellkonfigurasjon via prototxt-filer, høy prosesseringshastighet (over 60 millioner bilder/dag på én enkelt GPU), modulær arkitektur for enkel utvidelse, plattformuavhengighet og sterk fellesskapsstøtte.
Caffe brukes mye til bildeklassifisering, objektdeteksjon, bildesegmentering, medisinsk bildebehandling og datasynsystemer i autonome kjøretøy. Det driver også prosjekter som Google sin Deep Dream og støtter talegjenkjenningsapplikasjoner.
Caffe er kjent for sin hastighet og modularitet innen datasynoppgaver, men kan mangle fleksibiliteten og de dynamiske beregningsgrafene man finner i rammeverk som PyTorch eller TensorFlow. De enkle konfigurasjonsfilene gjør det populært for rask prototyping og distribusjon.
Caffe ble opprinnelig utviklet av Yangqing Jia under hans doktorgrad ved UC Berkeley og vedlikeholdes av BVLC med aktive bidrag fra et globalt åpen kildekode-fellesskap, som sikrer kontinuerlige oppdateringer og støtte.
Oppdag hvordan Caffe og FlowHunt muliggjør rask prototyping og distribusjon av AI-løsninger. Prøv FlowHunt sin plattform for å akselerere dine dyplæringsprosjekter.
Keras er et kraftig og brukervennlig åpen kildekode API for nevrale nettverk på høyt nivå, skrevet i Python og kan kjøres på toppen av TensorFlow, CNTK eller Th...
Chainer er et åpen kildekode-rammeverk for dyp læring som tilbyr en fleksibel, intuitiv og høytytende plattform for nevrale nettverk, med dynamiske define-by-ru...
PyTorch er et åpen kildekode maskinlæringsrammeverk utviklet av Meta AI, kjent for sin fleksibilitet, dynamiske beregningsgrafer, GPU-akselerasjon og sømløs Pyt...