caffe是目前在圖像領域應用最為廣泛的深度學習平臺，許多國內外的大牛都使用caffe做為實驗平臺，主要原因個人認為有兩個，壹是caffe發展較早，隨著時間的積累積聚了大量的深度學習研究成果，例如能夠直接運行的代碼和使用預先訓練好的模型，可以很方便的進行實驗；二是後人如果想與之前的方法進行比較，就需要保持除方法外的其它因素壹致，如所使用的數據以及實驗使用的平臺。
vgg-16是壹種深度卷積神經網絡模型，16表示其深度，是alexnet後比較有代表性的深度模型之壹，在圖像分類等任務中取得了不錯的效果
googlenet是google設計的壹種深度卷積神經網絡模型，第壹版深度可至22層，這壹網絡采納了稀疏學習的思想，通過稀疏網絡的參數來加大網絡規模。
類似caffe的平臺還有tensorflow, theano, torch, paddle等等
類似vgg-16和googlenet這樣的網絡結構更是多種多樣，比較有代表性的就是alexnet, resnet