对我的输入法项目想增强功能的时候，调研了一下似乎没有一个合适的能集成到手机输入法的汉字手写识别模型。 就自己找数据训练了一个，基本上做到性能和效果都够用了，看看大家有没有感兴趣的，发出来求些 Star. 具体地址： https://github.com/Ismantic/Handwritten 它覆盖了从数据准备、PyTorch 训练，到 NCNN INT8 量化和 Android 离线推理的完整 链路，不只是一个模型文件或演示页面。 目前使用 MobileNetV2 识别 GB2312 一级字的 3755 个类别，在 CASIA HWDB1.1 测试集上的 top-1 准确率为 95.47%。量化后的 INT8 模型约 4.1 MB ，在测试手机上 单次推理约 2–5 ms 。Android 端可以直接在画布上书写，并实时显示置信度、候选字 和推理耗时；识别全程离线。 桌面端可以这样体验： uv pip install numpy Pillow ncnn git clone https://github.com/Ismantic/Handwritten.gi...