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It is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind.
1,856
entreprises
Nous disposons de données sur 1,856 entreprises qui utilisent Caffe. Notre liste de clients Caffe est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Caffè Nero | Royaume-Uni | Restaurants | 2.5K | $340M |
Senior | Espagne | Defense And Space Manufacturing | 5K | $25M |
![]() Avado | Royaume-Uni | Professional Training And Coaching | 830 | $28M |
PA Housing | Royaume-Uni | Non-Profit Organizations | 435 | |
Pitchup.com | Royaume-Uni | Software Development | 62 | $8M |
EMA Training Limited | Royaume-Uni | Professional Training And Coaching | 11 | |
Low Hall, London | Royaume-Uni | Hospitality | 1 | |
WSET | Royaume-Uni | Education | 380 | $340K |
The Restaurant Hub - Colney Fields | Royaume-Uni | Hospitality | 8 | |
The House Restaurant | Royaume-Uni | 4 | ||
Kitchen Table Restaurants | Canada | Hospitality | 28 | |
Boparan Restaurant Group | Royaume-Uni | Restaurants | 671 |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Caffe est utilisé dans 45 pays
Il y a 76 alternatives à Caffe
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Le Caffe est un framework de deep learning conçu spécifiquement pour les tâches de reconnaissance d'images, permettant aux utilisateurs de créer, d'entraîner et de déployer des réseaux de neurones de manière efficace. Il est connu pour sa vitesse et sa modularité, ce qui en fait un choix populaire parmi les chercheurs et les professionnels de l'industrie. Le Caffe offre un workflow sans heurt pour concevoir les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et les implémenter dans des environnements de production de manière aisée.
Au sein des Outils de l'apprentissage automatique, le Caffe fait partie des frameworks de deep learning. Il se concentre spécifiquement sur les tâches de la vision par ordinateur et excelle dans les tâches de reconnaissance d'images et de détection d'objets. Avec son interface utilisateur conviviale et ses performances optimisées, le Caffe permet aux utilisateurs de relever les défis de reconnaissance visuelle complexes de manière efficace. Son intégration sans heurt avec les GPU renforce la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.
Fondé en 2013 par Yangqing Jia à l'université de Californie à Berkeley, le Caffe a émergé à la suite du besoin pour un framework de deep learning rapide et flexible conçu spécifiquement pour les tâches de classification d'images. La motivation de Jia résidait dans les limitations des outils existants en termes de vitesse et d'urbanité. La sortie du Caffe a marqué un étape significative dans le domaine de l'apprentissage automatique, attire l'attention pour son approche innovante et ses capacités robustes.
Dans l'actuel marché, le Caffe continue de détention une part substantielle du marché dans la catégorie des Outils de l'apprentissage automatique, notamment dans le domaine des applications de la vision par ordinateur. Avec la demande croissante de solutions alimentées par l'intelligence artificielle dans divers secteurs industriels, l'avenir du Caffe paraît optimiste. Alors que l'adoption des technologies de l'apprentissage automatique continue de croître, le Caffe est prêt à maintenir et potentiellement agrandir sa présence sur le marché à l'avenir.
Le Caffe est un choix populaire dans les entreprises du domaine des Outils d'apprentissage automatique en raison de son efficacité et de sa polyvalence. Utilisé pour des tâches comme la classification d'images, la reconnaissance vocale et le traitement automatique du langage, le Caffe offre un éventail de avantages qui le distinguent des technologies similaires.
Le Caffe est réputé pour sa vitesse exceptionnelle de formation de modèles de apprentissage profond par rapport à d'autres frameworks. Son architecture permet un traitement parallèle efficace, ce qui aboutit à une convergence plus rapide et un temps de formation réduit, ce qui en fait une choix idéal pour les entreprises cherchant un développement et une mise en œuvre rapide de modèles.
La conception modulaire du Caffe permet une échelle fil rouge, permettant aux entreprises de gérer efficacement de grandes quantités de données et de modèles complexes. Sa flexibilité pour supporter diverses architectures de réseaux et types de couches offre aux utilisateurs la liberté d'expérimenter et de personnaliser les modèles conformément à leurs besoins, ce qui offre une plateforme versatile pour les applications d'apprentissage automatique diverses.
L'un des principaux avantages du Caffe est sa gestion optimisée de la mémoire, qui minimise l'utilisation de la mémoire pendant les processus de formation et d'inference. Cette efficacité ne mène pas seulement à des calculs plus rapides, mais également permet des opérations plus fluides sur des appareils à ressources limitées, ce qui garantit une performance optimale sur différents équipements.
Les entreprises bien connues que Caffe, un framework de apprentissage automatique pour le machine learning, y compris les géants de réseaux sociaux tels que Facebook et les innovateurs tech tels que NVIDIA, ont été en mesure d'intégrer Caffe dans leur technologie.
Facebook : Facebook utilise Caffe pour leurs systèmes de reconnaissance d'images depuis 2013. En tirant parti du puissant apprentissage automatique, Facebook est en mesure d'identifier avec précision les objets, les scènes et les visages dans des milliards d'images téléchargées quotidiennement sur la plateforme. Grâce à Caffe, Facebook a pu améliorer l'expérience utilisateur en offrant à la fois des recherches d'images plus efficaces et des personnalisations de contenu.
NVIDIA : NVIDIA a adopté Caffe pour optimiser leurs projets de recherche et de développement en intérention en 2014. En utilisant la flexibilité et l'échelle de Caffe, NVIDIA a pu accélérer l entraînement de grands réseaux de neurones pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et le traitement de langage naturel. Cela a permis à NVIDIA de pousser les portes du côté de l'innovation en intelligence artificielle dans des domaines tels que la conduite autonome, la santé et la robotique.
Adobe : Adobe a intégré Caffe dans sa plateforme Adobe Sensei en 2016 pour améliorer les capacités de leurs applications créatives avec des fonctionnalités alimentées par l'intelligence artificielle. En tirant parti des capacités de l'apprentissage automatique de Caffe, Adobe peut offrir à ses utilisateurs des outils avancés d'édition d'images et de vidéos, de balisage automatique, d'échelle à contenu aware et d'analytiques prédictives. Cette intégration a renforcé la position d'Adobe en tant que leader dans la fourniture de solutions d'avant-garde pour les professionnels créatifs à l'échelle mondiale.
Ces études de cas exemplifient comment les entreprises de différents secteurs ont réussi à intégrer Caffe dans leur pile de technologie pour encourager l'innovation, améliorer l'efficacité et délivrer des produits et services supérieurs pour leurs clients.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Caffe en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 1,856 entreprises qui utilisent Caffe.
Caffe est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Restaurants", "Defense And Space Manufacturing", "Professional Training And Coaching", "Non-Profit Organizations", "Software Development", "Professional Training And Coaching", "Hospitality", "Education", "Hospitality". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Caffe, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Caffe incluent Caffè Nero, Senior, Avado, PA Housing, Pitchup.com, EMA Training Limited, Low Hall, London, WSET, The Restaurant Hub - Colney Fields, The House Restaurant et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 1,856 entreprises qui utilisent Caffe sur TheirStack.com.
Selon nos données, Caffe est le plus populaire dans États-Unis (492 companies), Royaume-Uni (119 companies), Italie (54 companies), France (50 companies), Inde (50 companies), Canada (28 companies), Singapour (24 companies), Allemagne (22 companies), Espagne (19 companies), Pays-Bas (15 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Caffe en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.