Kuchen Lernen, Kuchen Lernen.

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Warum Caffe?

geschwindigkeit macht für Forschungsexperimente und Industrie Einsatz Caffe perfekt. Caffe verarbeiten Kanns über 60 Millionen Bilder pro Tag mit Einems einzelnen NVIDIA K40 GPU *. Das sind 1 ms / Bild für Inferenz und 4 ms / Bild für das Lernen. Wir glauben, Dass Caffe sterben Schnellste convnet Implementierung zur verfügung STEHT.

Gemeinschaft. Caffe BEREITS Kräfte Akademischen Forschungsprojekte, Start-up-Prototypen und sogar großtechnische Anwendungen in der Vision-Sprache und Multimedia. Treten Sie Unserer Gemeinschaft von Brauereien auf der caffe-Benutzergruppe und Github.

Dokumentation

  • DIY Deep Learning für Visions mit Caffe
    Tutorial Präsentation.
  • Tutorial Dokumentation
    Praktischer Leitfaden und Bezugsrahmen.
  • arXiv / ACM MM ’14 Papier
    A 4-Seiten-Bericht Amt für ACM Multimedia Open Source Wettbewerb sterben (arXiv: 1408.5093v1).
  • Installationsanleitung
    Getestet auf Ubuntu, Red Hat OS X.
  • Modell Zoo
    BVLC ist ein Standard-Distributionsformat für Caffe-Modelle und bietet trainierten Modelle.
  • Entwicklung & Beitragende
    Richtlinien für sterben Entwicklung und ein Beitrag zu Caffe.
  • API-Dokumentation
    Entwicklerdokumentation automagically von-Code Kommentaren Erzeugt.

Beispiele

IMAGEnet Tutorial
Zug und Testen "CaffeNet" auf IMAGEnet Daten.

Lenet MNIST Tutorial
Zug und Testen "Lenet" Auf den MNIST handgeschriebener Ziffern-Daten.

CIFAR-10-Tutorial
Zug und Test Caffe auf CIFAR-10-Daten.

Die Feinabstimmung für Stil anerkennung
Feinabstimmung der IMAGEnet ausgebildete CaffeNet auf Matrize "Flickr Stil" Daten-Set.

Die Merkmalsextraktion mit Caffe C ++ Code.
Auszug CaffeNet / AlexNet kennzeichnet das Caffe-Dienstprogramm.

CaffeNet C ++ Klassifizierung beispiel
Ein einfaches beispiel Durchführen Einer Bildklassifizierung der Low-Level-C ++ API.

Web Demo
Bildklassifizierung Demo als Flask Web-Server ausgeführt Wird.

Siamese Netzwerk Tutorial
Zug und testen Sie ein siamesisches Netzwerk auf MNIST Daten.

Notebook Beispiele

Bildklassifizierung und Filter-Visualisierung
Sofortige anerkennung mit Einems vorher gelernten Modell und Einems Rundgang durch sterben Netto-Schnittstelle für Funktionen und Parameter-Schicht-für-SCHICHT Sichtbar zu machen.

Learning Lenet
Definieren Sie, Zug, und testen Sie sterben klassische Lenet mit der Python-Schnittstelle.

Off-the-shelf sterben SGD für Klassifizierung
Verwenden Sie Caffe als Generikum SGD Optimierer logistischer Regression auf Nicht-Bild HDF5 Daten zu trainieren.

Multilabel Klassifizierung mit Python Data Layer
Multilabel Einstufung auf PASCAL VOC Eine Python-Datenschicht verwendet Wird.

Bearbeiten von Modellparametern
Wie Netto-Betrieb zu tun und manuell Modellparameter für individuelle verwendung ÄNDERN.

R-CNN Erkennung
Führen Sie EINEN vortrainiert als Modell Detektor in Python.

Siamese Netzwerk Einbettung
Extrahieren von Merkmalen und der siamesischen auftragen Netzwerk Einbettung.

Unter Berufung auf Caffe

Bitte zitieren Sie Caffe in Empfehlung: Ihren Publikationen, Wenn Es Ihre Forschung hilft:

Kontakt zu uns

Schließen Sie Sich der caffe-Benutzer-Gruppe Fragen zu stellen und zu diskutieren Methoden und Modelle. Dies ist, wo wir über NUTZUNG, Montage und Anwendungen sprechen sterben.

Kontakt caffe-dev ,, ideal Für einen vertraulichen vorschlag für den Rahmen, und sterben fähigkeit, sie zu handeln. Anträge auf Merkmale, Erklärungen oder Persönliche Hilfe,, wird ignoriert; Sende ein caffe-Benutzer statt.

Die Kern Caffe Entwickler Bieten Beratungsleistungen für entsprechende Projekte.

Danksagungen

Wir danken ihnen für Ihr Interesse und Ihre Beiträge! Wenn Sie Beiträgen DAZU möchten, lesen Sie bitte sterben Entwicklung & Beitrag Führung.

Yangqing Möchte Eine dank der NVIDIA Academic-Programm zu GEBEN GPUs anzeigen Persönliche für bereitstellung Oriol Vinyals für Diskussionen auf der Reise, und BVLC PI Trevor Darrell um Rat sterben.

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