Caffe pour le Deep Learning

Frame­work open­source dédié au Deep Learn­ing et dévelop­pé par le Berke­ley Vision and Learn­ing Cen­ter (BVLC). Il est ori­en­té recon­nais­sance d’ob­jets (voir exem­ple), mais pas seulement.

News:

Infos:

• Site offi­ciel et tuto­riel de présen­ta­tion. Voir aus­si cette vidéo de présen­ta­tion (3 min).
• Peut traiter > 60M d’im­ages par jour avec un seul NVIDIA K40 GPU (2 ms/image ou <1ms avec CuD­NN sur une titan X).
• Écrit en pure C++/CUDA (9K lignes) mais pos­sède aus­si une branche Open­CL.
• Fonc­tionne en ligne de com­mande, mais aus­si: Python et MATLAB
• Le “Mod­el Zoo” est une col­lec­tion open source de plusieurs mod­èles pour le Deep Learn­ing, dont AlexNet (Github) et GoogleNet (Github, présen­ta­tion pow­er­point).
• Fonc­tionne égale­ment sous Android (voir démo)
• Peut-être inté­gré à Face­book ou Pin­ter­est pour faciliter la recon­nais­sance des photos.
• Tuto­riel pour entrain­er Caffe avec Ima­geNet.