Created by. 솔루션사업팀
목차
https://github.com/BVLC/caffe/
😃 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding
이름에서 알 수 있듯이 표현, 속도, 모듈성을 내세운 프레임워크입니다.
😃 Yangqing Jia가 UC Berkeley에서 해당 프로젝트를 만들었습니다.
Berkeley AI Research( BAIR )/The Berkeley Vision and Learning Center(BVLC) 및 커뮤니티 기여자가 개발하였습니다.
😃 Yahoo! 에서는 Caffe를 Apache Spark와 통합하여 분산 딥러닝 프레임워크인 CaffeOnSpark를 만들어 공개하였습니다.
😃 공식적으로 Caffe는 단일 NVIDIA K40 GPU 기준 하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다.
😥 학습 시, 대규모 처리를 위한 모델 또는 데이터의 병렬 처리 등과 같은 다양한 방법은 지원되지 않는다고 합니다.
😥 컴퓨터 비전에 초점을 맞춰 개발이 되었으나, 현재는 강화학습, 음성인식, 멀티미디어 분야로 범위를 넓혔지만, 비전 분야를 벗어나면 사용성이 크게 떨어진다고 합니다. (ex. RNN 등)