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Arabichar V3
一個用於分類阿拉伯手寫字符（Hijaiyah字母）的CNN模型，在阿拉伯手寫字符數據集上訓練，準確率達97.64%。
下載量 152
發布時間 : 10/4/2023
模型概述
該模型基於自定義CNN架構，專門用於識別和分類阿拉伯手寫字符。主要應用於阿拉伯語手寫識別場景。
模型特點
高準確率
在阿拉伯手寫字符數據集上達到97.64%的分類準確率
專用架構
針對阿拉伯字符特點優化的CNN架構
輕量級
推斷：模型規模較小，適合部署
模型能力
阿拉伯手寫字符識別
圖像分類
使用案例
教育技術
阿拉伯語學習應用
用於識別學習者手寫的阿拉伯字母並提供反饋
準確識別率達97.64%
文檔數字化
阿拉伯手寫文檔轉錄
將手寫阿拉伯文檔轉換為數字文本
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