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dglee/caffestudy

 
 

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목적

  1. caffe 오픈소스 분석을 통해 deep learning 이해.
  2. caffe 에서 사용하는 GPU programming (NVIDIA CUDA), BLAST, Google protocol buffers, lmdb 등 유용한 dependent 라이브러리들의 이해 및 활용
  3. caffe test source code 분석을 통한 caffe architecture 및 usage 이해
  4. 다른 머신러닝, 컴퓨터비젼, 로보틱스 소프트웨어 개발을 위한 source level 에서의 caffe 라이브러리 활용
  5. 스터디 자료들을 모아서 튜토리얼 제작
  6. 공동 프로젝트 ?? ㅎㅎ

대상

원하는 사람 아무나. 적극적으로 컨텐츠를 만들어 주실 분들부터 wiki page를 보고 공부를 하실 분들, 눈팅만 하실 분들까지 참여에는 제한이 없습니다. 저희도 모두 처음에는 눈팅부터 시작하니깐요. 언젠가는 모두 협력하여 의미있는 오픈 커뮤니티가 될 것을 기대합니다. wiki page는 아무나 편집하셔도 됩니다. (이 readme 파일도 마음에 안드시면 바꾸셔도 됩니다. ㅎㅎ)

운영에 관하여

  • Issue 페이지에서 의견을 나눠 주시기 바랍니다.
  • Wiki page 에 하나씩 하나씩 컨텐츠를 채워가려고 합니다. 스터디 그룹인 만큼 많은 분들이 같이 참여하여 주시길 바랍니다.
  • Source code GIT 를 활용하셔서 스터디에 필요한 소스코드를 올려주시기 바랍니다. GIT가 처음인 분들은 관련 이슈 에 질문을 남겨주세요.
  • 새로운 업데이트를 받아보시기 원하시는 분들은 위에 눈모양으로 생긴 Notifications 버튼을 'Watching'으로 바꿔주세요. 또는 일부 Issue에 관한 내용만 받아보시길 원하면 각 Issue 별로 'subscribe' 버튼이 있습니다.
  • 아래 베너를 누르시면 그룹 채팅할 수 있습니다. @jihoonl 님께서 추천해 주셨습니다.

Gitter

About

Study materials and example codes for caffe library (http://caffe.berkeleyvision.org/)

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  • C++ 83.5%
  • CMake 8.9%
  • Cuda 7.6%