Caffe no está diseñado para proyectos a pequeña escala, depende de OpenCV, boost y algunos sistemas de bases de datos. En cambio, está diseñado para el entrenamiento a gran escala de redes neuronales con funciones de GPU habilitadas.
Recomendaría mi proyecto actual, http://liangfu.github.io/dnn, está completamente diseñado para proyectos de ML a pequeña escala. Y como lo requirió, está escrito en C ++, con implementación de NN clásico (FullConnectLayer), CNN (ConvolutionLayer), RNN (RecurrentNNLayer), aunque algunas de las características aún están en desarrollo.
Otra recomendación son
- ¿Cuáles fueron algunos de los artículos de conferencias / revistas de investigación del discurso más interesantes / dignos de mención en 2012?
- ¿Cuál es la mejor base de datos para almacenar vectores de características de gran tamaño para su posterior recuperación y calcular las mediciones de distancia para la coincidencia de similitudes?
- ¿Qué marco de trabajo en el aprendizaje automático puede manejar grandes conjuntos de datos?
- Astronomía: ¿Cómo se puede usar el aprendizaje automático para la clasificación de galaxias?
- ¿Cuáles son las formas de ingresar a Stanford para obtener una maestría en informática o una maestría en aprendizaje automático e inteligencia artificial?
- https://github.com/nyanp/tiny-cnn base de código muy pequeña, requiere un compilador moderno
- https://github.com/xingdi-eric-y… basado en opencv
- http://libccv.org/ escrito en C puro, con modelos entrenados con AlexNet, disponibles para teléfonos móviles.
