Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、もともとカリフォルニア大学バークレー校で開発された深層学習フレームワークである。BSDライセンスの下でオープンソースとして公開され、C++で記述され、Pythonインターフェースを備えている。このフレームワークは、特に画像関連タスクにおける深層学習での迅速な実験を支援するように設計され、より柔軟なフレームワークが台頭する前に、この分野で最初に広く採用されたツールの1つとなった。
Caffeの開発は、ニューラルネットワーク研究をより身近なものにする上で重要な一歩となった。モジュール式のアーキテクチャを提供し、研究者が広範なコーディングなしでモデルを定義・訓練できるようにし、学術および産業環境における機械学習アプリケーションの成長に貢献した。
歴史
Yangqing Jiaは、UCバークレー校での博士課程在学中に、Trevor Darrellの研究室でCaffeプロジェクトを創設した。最初のバージョンは当初「DeCAF」と呼ばれ、2013年春にILSVRCチャレンジ（後にImageNetとして知られる）で使用された際にデビューした。このライブラリはCaffeと改名され、2013年12月に一般公開された。2018年にサポート終了となり、GitHubでホストされている。
このプロジェクトの早期採用は、その速度と使いやすさによって推進され、研究者が以前のツールよりも効率的に画像分類用のモデルを訓練できるようにした。そのリリースは深層学習の急速な進歩の時期と重なり、その後の多くのフレームワークの標準的な参照点となった。
特徴
Caffeは、画像分類と画像セグメンテーションを対象とした多くの種類の深層学習アーキテクチャをサポートしている。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、領域ベースCNN（RCNN）、長短期記憶ネットワーク（LSTM）、および全結合ニューラルネットワーク設計に対応している。このフレームワークは、Nvidia cuDNNやIntel MKLを含むGPUおよびCPUベースの高速計算カーネルライブラリをサポートしている。
この柔軟性により、Caffeは単純な分類を超えた幅広いタスク、例えば物体検出やセマンティックセグメンテーションに使用できた。C++コアとPythonインターフェースの組み合わせにより、本番展開と研究プロトタイピングの両方に適していた。
応用
Caffeは、学術研究プロジェクト、スタートアップのプロトタイプ、および視覚、音声、マルチメディアにおける大規模な産業アプリケーションで使用されてきた。その性能とモジュール性により、コンピュータビジョンタスクで人気のある選択肢となり、顔認識や自動運転研究などのタスクのさまざまなパイプラインに統合された。
YahooはCaffeをApache Sparkと統合してCaffeOnSparkを作成し、分散深層学習フレームワークを実現した。この統合により、クラスタ全体の大規模データセットでの訓練と推論が可能になり、Caffeのスケーラビリティと分散機械学習システムの進歩における役割を示した。
Caffe2と遺産
2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した。これは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）サポートなどの新機能を含む後継バージョンである。Caffe2は、元のフレームワークの強みを活かしつつ、その限界に対処しながら、スケーラビリティとモバイル展開の改善を目指した。
2018年3月末、Caffe2はFacebookのAI研究チームによって開発されたフレームワークであるPyTorchに統合された。この統合によりコミュニティと開発努力が統合され、2018年に元のCaffeのサポートが最終的に終了した。Caffeの遺産はPyTorchを通じて続いており、PyTorchはその設計原則の多くを継承し、人工知能研究における主要なツールであり続けている。
Caffeの影響は、深層学習ツールのより広いエコシステムにも見られ、モデル定義と訓練のパターンを確立するのに役立ち、これらのパターンは現在TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークで一般的である。そのオープンソースの性質とBSDライセンスは、広範な採用と貢献を促進し、深層学習の最先端を進歩させるコミュニティを育成した。