Glossaire

Caffe

Qu’est-ce que Caffe ?

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) est un framework open source d'apprentissage profond développé par Yangqing Jia à l'université de Californie à Berkeley et publié en 2013. Il était apprécié surtout pour la reconnaissance d'images avec des réseaux de neurones convolutifs, car rapide et décrivant les modèles dans des fichiers de configuration. La dernière version, 1.0, date de 2017 ; son successeur Caffe2 a été intégré à PyTorch en 2018. Caffe n'est plus guère utilisé pour de nouveaux projets.

Thèmes

Apprentissage profond
Framework
Open source

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Termes associés

PyTorch

PyTorch est un framework open source d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour le langage Python. Développé à l'origine chez Meta (alors Facebook), il est géré depuis 2022 par la PyTorch Foundation, rattachée à la Linux Foundation. PyTorch est très répandu dans la recherche et l'industrie, car il permet de construire des modèles de façon flexible, de les entraîner sur GPU et de les tester pas à pas ; de nombreux modèles de langage et d'image connus sont conçus avec lui.

framework
apprentissage profond
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Réseau de neurones convolutif (CNN)

Un réseau de neurones convolutif (CNN, Convolutional Neural Network) est une architecture de réseau de neurones particulièrement adaptée aux images. Il parcourt l'entrée avec de petits filtres : les premières couches repèrent des caractéristiques simples comme les contours, les couches plus profondes des formes plus complexes. Les CNN ont marqué la reconnaissance d'images pendant des années et servent par exemple à détecter des défauts sur des photos de produits ou à analyser des images médicales.

réseau de neurones
reconnaissance d'images
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TensorFlow

TensorFlow est un framework open source d'apprentissage automatique développé par Google et publié en 2015. Il permet de concevoir, d'entraîner et de déployer des réseaux de neurones dans des applications, sur des serveurs ou des appareils mobiles. Keras en constitue l'interface de haut niveau accessible ; les usages typiques vont de la classification d'images aux prévisions et aux systèmes de recommandation.

Framework
Deep learning
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Open Neural Network Exchange (ONNX)

Open Neural Network Exchange (ONNX) est un format de fichier ouvert pour les modèles de machine learning, présenté en 2017 par Microsoft et Facebook (aujourd’hui Meta) et désormais hébergé par la LF AI & Data Foundation. Un modèle entraîné par exemple avec PyTorch peut être exporté en ONNX puis exécuté avec d’autres outils ou environnements d’exécution comme ONNX Runtime. Cela facilite le passage d’un framework à l’autre et le déploiement sur différents matériels.

format
interopérabilité
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