« Caffe » : différence entre les versions
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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. | |||
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Caffe is a deep learning framework developed by the Berkeley Vision and Learning Center. Caffe is particularly popular and performant for vision tasks and CNN models. | Caffe is a deep learning framework developed by the Berkeley Vision and Learning Center. Caffe is particularly popular and performant for vision tasks and CNN models. | ||
Version du 4 mars 2020 à 15:46
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.
Français
Caffe nom propre
CAFFE acronyme
Anglais
Caffe
Caffe is a deep learning framework developed by the Berkeley Vision and Learning Center. Caffe is particularly popular and performant for vision tasks and CNN models.
Contributeurs: Jacques Barolet, Evan Brach, wiki
