Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由伯克利視覺與學習中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）開發的一個流行的深度學習框架。它主要用于計算機視覺領域的深度學習任務，包括但不限于圖像分類、目標檢測、圖像分割等。
Caffe的設計重點是在處理卷積神經網絡（CNN）方面具有高效性，特別適合處理大規模圖像數據集。其采用了基于圖形的網絡描述方式，使得用戶可以通過配置簡單的網絡結構文件來定義自己的深度學習模型。此外，Caffe還提供了豐富的預訓練模型和工具，使其成為研究人員和工程師首選的工具之一。
總的來說，Caffe在計算機視覺領域的深度學習任務中表現出色，具有高效性、易用性和靈活性，因此被廣泛應用于圖像處理、目標識別和其他與圖像相關的項目中。
