Japanese Kana Handwritten Recognition
一个用于识别手写平假名与片假名的轻量级 CNN 模型，共支持 92 个类别。 模型小、推理快、无需联网。
模型简介
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 任务 | 手写单字符分类 |
| 类别数 | 92（46 平假名 + 46 片假名） |
| 输入 | 1 × 64 × 64 灰度图，值域 [-1, 1] |
| 输出 | 92 维 logits |
| 参数量 | 约 9.63 M |
| 框架 | PyTorch |
| 语言 | 日语 |
类别列表
平假名（46）
あ い う え お か き く け こ さ し す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ へ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る れ ろ わ を ん
片假名（46）
ア イ ウ エ オ カ キ ク ケ コ サ シ ス セ ソ タ チ ツ テ ト ナ ニ ヌ ネ ノ ハ ヒ フ ヘ ホ マ ミ ム メ モ ヤ ユ ヨ ラ リ ル レ ロ ワ ヲ ン
评估结果
在留出的 346 张验证样本（约 20%）上：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| Top-1 准确率 | 96.53% |
| Top-3 准确率 | 98.84% |
| 验证损失 | 0.187 |
由于测试集与训练集来自同一采集者，实际跨用户使用时准确率会有一定下降。
已知限制
- 数据量偏少：每类约 15~25 张，少数字符（如 シ/ツ、わ/ね/れ）容易混淆
- 单一书写者：训练数据仅来自一位书写者，跨用户泛化能力有限
- 仅支持单字符：不适用于连续书写或词组识别
- 分辨率较低：64×64 输入对复杂笔画细节保留有限
- 假名专用：不识别汉字、数字、符号
引用
如果你在研究中使用了该模型，可以引用：
Japanese Kana Handwritten Recognition, 2026. URL: https://huggingface.co/YOUR_USERNAME/japanese-kana-recognition
许可证
MIT License。可自由用于商业和非商业项目，使用时请保留版权声明。