Caffe是一个 深度学习框架，由加州大学伯克利分校的贾扬清等人开发。它是一个开源项目，支持分布式训练和多种硬件平台，包括CPU和GPU。Caffe的主要特点包括速度快和内存占用少，特别适用于计算机视觉领域，例如物体检测、图像分类等任务。

Caffe使用高效的C++语言实现，并提供了Python和MATLAB接口，使得开发人员可以使用这些语言来开发和部署深度学习应用。Caffe的模型定义采用配置文件的形式，使得定义复杂的神经网络变得简单，即使没有编写代码。此外，Caffe在ImageNet等比赛中广泛应用，其模型和优化结果可以直接使用，这也是其流行的原因之一。

总的来说，Caffe是一个功能强大且高效的深度学习框架，适合处理大规模的数据和复杂的模型，特别是在计算机视觉领域。如果你打算在图像处理和计算机视觉项目中使用深度学习技术，Caffe是一个值得考虑的选择。