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CAFFE (''Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding'') est un cadre d'apprentissage en profondeur développé à l'origine à l'Université de Californie à Berkeley. Caffe est particulièrement populaire et performant pour les tâches de vision et les modèles CNN. Il prend en charge différents types d'architectures d'apprentissage en profondeur axées sur la classification et la segmentation d'images. Il est utilisé dans des projets de recherche académique, des prototypes et même des applications industrielles. | CAFFE (''Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding'') est un cadre d'apprentissage en profondeur développé à l'origine à l'Université de Californie à Berkeley. Caffe est particulièrement populaire et performant pour les tâches de vision et les modèles CNN. Il prend en charge différents types d'architectures d'apprentissage en profondeur axées sur la classification et la segmentation d'images. Il est utilisé dans des projets de recherche académique, des prototypes et même des applications industrielles. | ||
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[http://www.wildml.com/deep-learning-glossary/ Source: WILDML, ''Caffe.''] | |||
[ | [[Catégorie:Apprentissage profond]] | ||
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:49
Définition
CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un cadre d'apprentissage en profondeur développé à l'origine à l'Université de Californie à Berkeley. Caffe est particulièrement populaire et performant pour les tâches de vision et les modèles CNN. Il prend en charge différents types d'architectures d'apprentissage en profondeur axées sur la classification et la segmentation d'images. Il est utilisé dans des projets de recherche académique, des prototypes et même des applications industrielles.
Français
Caffe nom propre
CAFFE acronyme
Anglais
Caffe
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, Evan Brach, wiki
