Caffe 的一大優勢是擁有大量的訓練好的經典模型(AlexNet、VGG、Inception)乃至其他 state-of-the-art (ResNet等)的模型,收藏在它的 Model Zoo (
http://github.com/BVLC/ caffe/wiki/Model-Zoo)。因為知名度較高,Caffe 被廣泛地應用於前沿的工業界和學術界,許多提供源碼的深度學習的論文都是使用 Caffe 來實現其模型的。在計算機視覺領域 Caffe 應用尤其多,可以用來做人臉識別、圖片分類、位置檢測、目標追蹤等。雖然 Caffe 主要是面向學術圈和研究者的,但它的程序運行非常穩定,代碼質量比較高,所以也很適合對穩定性要求嚴格的生產環境,可以算是第一個主流的工業級深度學習框架。