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Caffe

Yangqing Jia; Evan Shelhamer; Jeff Donahue; Sergey Karayev; Jonathan Long; Ross Girshick; Sergio Guadarrama; Trevor Darrell · OpenAlex · 2014

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Caffe provides multimedia scientists and practitioners with a clean and modifiable framework for state-of-the-art deep learning algorithms and a collection of reference models. The framework is a BSD-licensed C++ library with Python and MATLAB bindings for training and deploying general-purpose convolutional neural networks and other deep models efficiently on commodity architectures. Caffe fits industry and internet-scale media needs by CUDA GPU computation, processing over 40 million images a day on a single K40 or Titan GPU (approx 2 ms per image). By separating model representation from actual implementation, Caffe allows experimentation and seamless switching among platforms for ease of development and deployment from prototyping machines to cloud environments.

Come citare

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APA 7

Jia, Y, Shelhamer, E, Donahue, J, Karayev, S, Long, J, Girshick, R, Guadarrama, S, & Darrell, T. (2014). Caffe. https://doi.org/10.1145/2647868.2654889

MLA

Jia, Yangqing, et al. "Caffe." 2014. https://doi.org/10.1145/2647868.2654889.

Chicago

Jia, Yangqing, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama, and Trevor Darrell. 2014. "Caffe.". https://doi.org/10.1145/2647868.2654889.

Harvard

Jia, Y. et al. 2014, Caffe, OpenAlex, available at: https://doi.org/10.1145/2647868.2654889 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titolo
Caffe
Autore / collaboratori
Yangqing Jia; Evan Shelhamer; Jeff Donahue; Sergey Karayev; Jonathan Long; Ross Girshick; Sergio Guadarrama; Trevor Darrell
Editore
OpenAlex
Anno di pubblicazione
2014
Lingua
Inglés

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