人工知能/AIライブラリ紹介vol.3 機械学習の分野で活用される「Caffe」
18 January,2019

人工知能/AIライブラリ紹介vol.3 機械学習の分野で活用される「Caffe」

 

目次

1.Caffeとは?
2.Caffeの歴史は?
3.Caffeの強みとは

 

1.Caffeとは?

Caffeライブラリ(カフェ)とは、オープンソフトウェアライブラリの一つで、表現力、速度、モジュール性を念頭に設計された深層学習(ディープラーニング)フレームワークです。特に画像認識の高速処理がが得意で、ディープラーニングにより1日に何百万枚もの画像を処理することができます。同様の機能を持つライブラリとして、こちらのブログで紹介している「TensorFlow」、「 Chainer」、さらに「Keras」などがあります。

Caffeライブラリは、Yangqing Jia氏が、カリフォルニア大学バークレー校の博士課程に在籍したころのプロジェクトで開発されました。

 

2.Caffeの歴史は?

Caffeは、2013年頃にYangqing Jia氏がカリフォルニア大学バークレー校の博士課程に在籍したころのプロジェクトで作られたディープラーニングフレームワークです。

特徴としてILSVRC2012で優勝したCNN(畳み込みニューラルネットワーク)による画像認識が得意です。
現在は、BVLC(Berkley Vision and Learning Center)が中心となって開発を続けており、CNNだけでなくRCNN、LSTMおよび完全接続ニューラルネットワーク設計などのアルゴリズムをサポートしています。

大手企業タイアップも数多く実施されております。
 
2014年6月
Yahoo! JapanがBVLCのスポンサーとなり、Caffe開発の支援を行う

2016年2月
米Yahoo!、Apache Spark/Hadoopクラスタで深層学習を実行できる「CaffeOnSpark」を公開
CaffeOnとApache Sparkを統合して、分散型ディープラーニングフレームワークであるCaffeOnSparkを開発しました。
GPUおよびCPUサーバーで構成したクラスタ上で分散型のディープラーニングを実行できる特徴があります。

2017年4月
FacebookはCaffe2を発表
Caffe 1.0の流れを汲むディープラーニングフレームワーク。
大規模分散学習やモバイルでの動作、ハードウェアサポートの拡大、新しい演算方式への対応、モジュール化がされています。

2018年5月
Caffe2とPyTorchが協力してResearch + ProductionプラットフォームPyTorch 1.0を開発
今後数ヶ月間Caffe2をPyTorchのプロジェクトに統合すると発表がされました。

 

3.Caffeの強みとは

Chainerの主な強みは下記の通りです。

1.高速動作が可能である
2.GPU対応が行われている
3.開発コミュニティが活発

が挙げられます。詳しくは下記でご紹介します。

 
1.高速動作が可能である
Caffeは、畳み込み(convolution)ニューラルネットワーク「CNN(Convolution Neural Network)」という手法を利用しています。CNNとは、ディープラーニング技術の1つで、通常のNeural Networkに畳み込み(convolution)を追加したものです。画像処理において例えると、通常のニューラルネットワークが画像の全てのピクセルに対して処理を実行するところ、CNNはある程度のピクセルの塊領域(フィルターで)スライドしながら判別をするため、通常のニューラルネットワークに比べて高速に学習を行えるメリットがあります。
 
2.GPU対応が行われている
CaffeはGPUを利用できます。GPUを利用するためにはNVIDIAのCUDA(Compute Unified Device Architecture)が必要です。CUDAとは、NVIDIAが提供する並列計算用のGPU向けC言語統合開発環境で、NVIDIA製ハードウェア(GPU)性能を最大限に引き出した計算処理が可能です。
 
3.開発コミュニティが活発
BVLC(Berkley Vision and Learning Center)を中心とした開発コミュニティがGitHub上で開発/改良を重ねています。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(学習済みモデル配布フレームワーク「Caffe Model Zoo」も利用できます)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することが可能です。また、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。

引き続きCaffeに関しても環境設定やチュートリアルなど随時アップしていきます。

※当サイトに掲載されている一部画像、スクリ-ンショット、文章に置いては著作権侵害を目的に利用しておらず、第三十二条で定められる引用の範囲で使用しています。万が一問題があればお問い合わせからご連絡ください。即刻削除いたします。
本ブログは業務の研究開発のためのものとなり、一部、弊社に関連性が無いものも掲載しております。

mieru