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Facebook AI框架战略:PyTorch以差异化进攻学术及研究市场 Caffe2则借力强大物件检测技术开源吸引商用市场开发者

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深度学习框架(deep learning framework)为现阶段主要人工智能(Artificial Intelligence;AI)巨头的竞争重点,其中,Google的TensorFlow虽处产业领先地位,Facebook试图以PyTorch及Caffe2框架分别进攻学术/研发及商用市场。其中,PyTorch具简洁、快速开发能力,受学术市场青睐,然Caffe2框架本身在商用领域并未优于TensorFlow,Facebook正积极以各种策略强化Caffe2吸引力。

内文目录

  • Facebook以PyTorch及Caffe2框架双箭齐发 剑指Google TensorFlow
  • PyTorch在学术及研发领域对TensorFlow造成一定威胁
  • Caffe2光凭本身架构 无法与TensorFlow匹敌
  • ONNX与独家开源AI视觉模型将显著提升Caffe2框架吸引力

图表目录

  • Facebook PyTorch及Caffe2 AI框架特性
  • ONNX串接不同AI框架及不同硬件业者数的AI函示库
  • 透过Caffe2Go可在行动装置上将实时影像转换为特定风格
  • Detectron物件检测平台及MaskRCNN2Go的应用
  • 4 个图表

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