A

Arabichar V3

由 asyafalni 开发
一个用于分类阿拉伯手写字符(Hijaiyah字母)的CNN模型,在阿拉伯手写字符数据集上训练,准确率达97.64%。
下载量 152
发布时间 : 10/4/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于自定义CNN架构,专门用于识别和分类阿拉伯手写字符。主要应用于阿拉伯语手写识别场景。

模型特点

高准确率
在阿拉伯手写字符数据集上达到97.64%的分类准确率
专用架构
针对阿拉伯字符特点优化的CNN架构
轻量级
推断:模型规模较小,适合部署

模型能力

阿拉伯手写字符识别
图像分类

使用案例

教育技术
阿拉伯语学习应用
用于识别学习者手写的阿拉伯字母并提供反馈
准确识别率达97.64%
文档数字化
阿拉伯手写文档转录
将手写阿拉伯文档转换为数字文本