Caffe(カフェ)。オープンソースのディープラーニングライブラリです。画像認識に特化しており、高速処理が可能です。

オープンソースのAI・人工知能/Caffeとは

Caffe(カフェ)。オープンソースのディープラーニングライブラリです。画像認識に特化しており、高速処理が可能です。

基本情報

概要

Caffe(カフェ)とは、オープンソースのディープラーニングライブラリです。画像認識に特化しており、高速処理が可能です。

基本説明

C++で実装されています。C++/Python/MATLABで使用できます。

「高速動作」「GPU対応」「洗練されたアーキテクチャ/ソースコード」「開発コミュニティが活発」などの特徴があります。

経緯

Yangqing Jia氏が、カリフォルニア大学バークレー校博士課程在籍中に開発がスタートしました。

その後、カリフォルニア大学バークレー校の「コンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センター(Berkeley Vision and Learning Center)」が中心となって開発しています。

ヤフージャパンは、2014年6月から同センターのスポンサーとなり、Caffe開発の支援を行っています。

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主な特徴

Caffeがサポートしている主な機能

・CNNを利用した画像の多クラス分類
・CNNによる特徴ベクトルの抽出
・CNNの転移学習
・Stacked Auto Encoder

GPU対応

CaffeはGPUを利用できます。GPUを利用して高速で動作させるためにNVIDIAのCUDA(Compute Unified Device Architecture)が必要です。

CPUのみでの使用も可能です。

高速

Python用数値計算ライブラリ「Theano」と「Caffe」のスピード比較において、「Theano」で約56分かかる処理を「Caffe」では約4分で完了できたというテスト結果も報告されています。

高精度画像識別

画像識別に関する論文において、高精度を出した論文にCaffeを利用した研究が数多く報告されています。

学習済モデル配布フレームワーク「Caffe Model Zoo」

Caffeには、学習済モデル配布フレームワーク「Caffe Model Zoo」があります。ネットワーク定義を1から作成しなくても、リファレンスモデルを使用して処理を実行できます。

大規模画像認識コンテスト「ILSVRC 2012」でトップとなった、畳込みニューラルネットワーク画像分類モデルをすぐに利用できます。

環境構築

Caffeは関連するライブラリ群が多いため、環境構築にハードルがあります。

CUDA利用有効化GPUインスタンス上にDockerを用意する方法ならば、簡単にCaffeを使用できます。

ドキュメントが充実

Caffeを紹介する記事は多く、公式ドキュメントも充実しています。

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基本的な使い方

1.ネットワーク定義

設定ファイル(lenet_train_test.prototxt)に、処理順番(Convolution層/Pooling層など)とパラメータ設定を定義します。JSONのような形式で、レイヤーごとに分けて記載します。

2.solver定義

重みの学習方法を設定するための「solver定義ファイル」を作成します。

3.コマンドで学習を開始

コマンドで学習を開始します。

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同様製品

同様な機能を提供する製品として、次のようなものがあります。

オープンソース製品:「TensorFlow」「Chainer」「CNTK」「DeepDream」など。

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ライセンス情報

Caffeのライセンスは「BSD 2-Clause license」です。このライセンスに従うことを条件として、ソースコードの改変と公開が許可されています。

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ダウンロード

ダウンロードページ

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※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。

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