1. CaffeNet：CaffeNet是在ImageNet数据集上预训练的基于AlexNet架构的模型。
2. GoogLeNet：GoogLeNet是Google开发的深度神经网络模型，具有较高的准确率和较低的计算复杂度。
3. ResNet：ResNet是由微软研究院提出的深度残差网络模型，具有非常深的网络结构和较好的性能表现。
4. VGGNet：VGGNet是由牛津大学视觉几何组提出的深度卷积神经网络模型，具有较简单的网络结构和较好的性能表现。
5. SqueezeNet：SqueezeNet是由DeepScale公司提出的一种轻量级深度神经网络模型，具有较小的模型体积和较快的推理速度。
这些预训练模型在Caffe框架中都有对应的模型文件和权重文件，可以方便地加载和使用。同时，用户也可以基于这些预训练模型进行微调，以适应特定的任务和数据集。
Caffe框架支持的语言包括：1. C++：Caffe的主要开发语言是C++。Caffe的核心部分是用C++实现的，包括数据结构、算法和网络模型等。2. Python：Caffe提供了Python接...
Caffe框架的优点和缺点如下：
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