blocks|key|183983|text|在模型动物园中发现开放源代码的深度学习代码和预先训练的模型|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|183984|这些都是预培训的资料来源。|183985|基于TensorFlow的手写文本识别+更多|ordered-list-item|183986|手写OCR|183987|基于MXNet胶子的手写文本识别|183988|一些有用的资源：|183989|基于MXNet胶子的笔迹识别与语言建模|183990|手写OCR:带胶子的线条分割|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://modelzoo.co/|1|https://github.com/githubharald/SimpleHTR|2|https://towardsdatascience.com/faq-build-a-handwritten-text-recognition-system-using-tensorflow-27648fb18519|3|https://github.com/Breta01/handwriting-ocr|4|https://github.com/awslabs/handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet|5|https://medium.com/apache-mxnet/handwriting-ocr-handwriting-recognition-and-language-modeling-with-mxnet-gluon-4c7165788c67|6|https://medium.com/apache-mxnet/handwriting-ocr-line-segmentation-with-gluon-7af419f3a3d8^0|1|5|0|0|0|0|J|1|K|2|2|0|0|5|3|0|0|G|4|0|0|0|J|5|0|0|E|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1B|8|@]|9|@$A|1C|B|1D|1|1E]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1G|8|@]|9|@$A|1H|B|1I|1|1J]|$A|1K|B|1L|1|1M]]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1N|8|@]|9|@$A|1O|B|1P|1|1Q]]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|1R|8|@]|9|@$A|1S|B|1T|1|1U]]|C|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|H|7|1W|8|@]|9|@$A|1X|B|1Y|1|1Z]]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|20|8|@]|9|@$A|21|B|22|1|23]]|C|$]]]|S|$T|$5|U|V|W|C|$X|Y]]|Z|$5|U|V|W|C|$X|10]]|11|$5|U|V|W|C|$X|12]]|13|$5|U|V|W|C|$X|14]]|15|$5|U|V|W|C|$X|16]]|17|$5|U|V|W|C|$X|18]]|19|$5|U|V|W|C|$X|1A]]]]

Discover open-source deep learning code and pretrained models at <a href="https://modelzoo.co/" rel="nofollow noreferrer">Model Zoo</a>

These are pre-trained sources available in the Github.

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<li><a href="https://github.com/githubharald/SimpleHTR" rel="nofollow noreferrer">Handwritten Text Recognition with TensorFlow</a>

<a href="https://towardsdatascience.com/faq-build-a-handwritten-text-recognition-system-using-tensorflow-27648fb18519" rel="nofollow noreferrer">More</a></li>
<li><a href="https://github.com/Breta01/handwriting-ocr" rel="nofollow noreferrer">Handwriting OCR</a></li>
<li><a href="https://github.com/awslabs/handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet" rel="nofollow noreferrer">Handwritten Text Recognition (OCR) with MXNet Gluon</a></li>
</ol>

Some Helpful Resources:

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<li><a href="https://medium.com/apache-mxnet/handwriting-ocr-handwriting-recognition-and-language-modeling-with-mxnet-gluon-4c7165788c67" rel="nofollow noreferrer">Handwriting recognition and language modeling with MXNet Gluon</a></li>
<li><a href="https://medium.com/apache-mxnet/handwriting-ocr-line-segmentation-with-gluon-7af419f3a3d8" rel="nofollow noreferrer">Handwriting OCR: Line segmentation with Gluon</a></li>
</ol>

I've been looking around for pretrained models dedicated to handwritten OCR. So far I've found very little. Could you please share, if you know any?
I find <code>tesseract</code> hard to parse anything that isn't arial and perfectly captured.

Pretrained handwritten OCR model

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我一直在寻找专门用于手写OCR的预先训练过的模型。到目前为止我还没发现什么。请你分享一下，如果你知道的话？我发现tesseract很难解析任何不是公式化和完美捕获的东西。

问预先训练的手写OCR模型
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