Caffe

Caffe | 高效开源的深度学习框架

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，快速特征嵌入的卷积架构）是深度学习领域的标杆性开源框架，由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia博士团队开发。作为早期最受欢迎的深度学习框架之一，Caffe以其卓越的运算效率和模块化设计著称，特别适合计算机视觉任务。

核心优势

• 极致的性能表现：专为卷积神经网络优化，支持GPU加速
• 简洁的架构设计：采用配置文件定义模型，降低开发门槛
• 丰富的预训练模型：提供大量开箱即用的经典模型
• 跨平台支持：兼容Linux、macOS和Windows系统

2017年4月，Facebook推出Caffe2版本，新增对递归神经网络（RNN）等时序模型的支持。2018年3月，为整合深度学习生态，Caffe2正式并入PyTorch框架，用户可通过PyTorch继续使用Caffe2的核心功能。

适用场景

• 图像分类与目标检测
• 视频分析与理解
• 迁移学习应用
• 工业级模型部署

作为深度学习发展历程中的重要里程碑，Caffe至今仍在计算机视觉研究和工业应用中保持着重要地位。