原贴链接

帖子仅包含一个图片链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/images/ww1i5y5h76ce1.jpeg!/format/webp），无实质可翻译内容

讨论总结

这个讨论围绕识别非常糟糕的手写体的OCR工具展开。大家分享了自己使用或尝试OCR工具的经历、提出了各种建议，包括推荐不同的OCR工具，如Google Vision、Gemini flash 2.0等，还有人提出一些特殊的解决思路，也有对现有技术的调侃与质疑，同时夹杂着对笔迹难辨认的无奈和对相关事务（如审计内容）的推测。

主要观点

  1. 👍 需要更多样本并微调模型来识别差的手写体
    • 支持理由：如果人类能读懂，微调后的模型也应该能读懂。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为目前的技术不能满足需求，寄希望于技术奇点
    • 正方观点：现有的OCR工具在处理非常差的手写体时表现不佳。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对OCR工具产生奇特结果表示惊讶，用荒诞事件描述使用体验
    • 解释：如OCR工具让自己父亲开枪来给自己教训这种奇特表述。
  4. 💡 自己的OCR工具对原帖手写内容无法识别，建议书写者改善书写
    • 解释：原帖手写内容笔迹糟糕到连专门的OCR工具都无法识别。
  5. 💡 推荐Trocr工具用于识别差的手写体并给出使用建议
    • 解释：可以先手动获取边界框然后再进行尝试，可能需要微调。

金句与有趣评论

  1. “😂 avocadopotato123：You will have to get more samples and fine tune a model. If a human can read it, a fine tuned model also should be able to read.”
    • 亮点：指出通过获取更多样本微调模型来识别手写体的思路。
  2. “🤔 jordanpwalsh：Problem is sometimes I can barely read my own.”
    • 亮点：表达出自己的字自己都难以读懂的情况。
  3. “👀 gentlecucumber：I put this in my OCR tool and it shot my father to teach me a lesson.”
    • 亮点：用荒诞的故事描述OCR工具使用体验。
  4. “😎 RenewAi：You gotta wait until the singularity for this one”
    • 亮点：以调侃的方式表达对目前技术的看法。
  5. “😏 not even I can read this mate (┬┬﹏┬┬)”
    • 亮点：体现出对内容不可读的无奈。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极推荐工具、分享经验的正面情绪，也有对技术不满、对笔迹难辨认表示无奈的负面情绪。主要分歧点在于对现有OCR技术能否有效处理糟糕手写体的看法。可能的原因是大家使用不同的OCR工具、面对不同的手写体情况，以及各自的期待不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对不同OCR工具的深度评测和比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能找到有效的OCR工具或方法，可能会提高处理手写文档（如历史手稿、医生处方等）的效率，对文档管理、历史研究、医疗等领域产生积极影响。

详细内容：

标题：关于糟糕手写识别的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“OCR tools for really very bad handwriting!”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。帖子主要围绕如何处理难以辨认的手写内容展开讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为需要获取更多样本并微调模型，因为如果人类能读懂，微调后的模型也应该可以。比如有人分享：“作为一名在相关领域工作的人员，我深知获取足够样本对模型优化的重要性。” 有人提出自己有时都难以读懂自己的手写内容。还有用户分享道：“我的大学教授曾在全班面前指责我的字迹。” 有人认为字迹差可能是视力问题，这种观点引发了争议。也有人指出这是一种苛刻的看法。 有用户提供了相关的论文链接https://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf，进一步支持了某些观点。 有人认为不同人的手写差异大，所以可能是针对特定的这种手写进行处理。 有人尝试了多种 OCR 工具和模型，结果各不相同。有人表示某些工具效果不佳，也有人推荐了效果较好的工具和方法，比如有人说“OCRhamdwriting.com 效果很棒，我经常使用”。 有人提出是否有必要使用纸质手写，而不是采用平板电脑或语音记录等方式。

总之，关于如何处理糟糕的手写内容，大家各抒己见，讨论热烈，但尚未形成统一的结论。