転送学習を使用して手書きを認識することは、手書きの種のラベルのコレクションをデジタル化するための良いアプローチです。大規模なデータセットで訓練された畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）などの事前に保護されたモデルは、特定の手書きスタイルを認識するために微調整できます。

ただし、特に古い手書きラベルを扱う場合は、手書きスタイルの変動性のため、手書き認識のモデルを微調整することは困難な場合があることに留意することが重要です。ラベルをモデルに供給する前に、ラベルのサイズ、方向、コントラストを正規化することにより、画像を前処理する必要がある場合があります。さらに、精度を確保するために、デジタル化後にいくつかのラベルを手動で修正する必要がある場合があります。

考慮できるもう1つのアプローチは、光学文字認識（OCR）ソフトウェアを使用することです。OCRソフトウェアは、手書きのテキストを含む画像からのテキストを認識するように設計されています。OCRは訓練されたモデルを使用するほど正確ではないかもしれませんが、手書きのテキストをデジタル化するための効果的なソリューションである可能性があります。無料と有料の両方で、多くのOCRソフトウェアオプションが利用可能です。これは、ニーズに合ったものを見つけるために探索できます。

どちらのアプローチを選択しても、デジタル化後に元のラベルを保存することが重要です。高解像度のスキャナーまたはカメラを使用してラベルをキャプチャし、それらを安全な場所に保管して、寿命を確保することを検討してください。さらに、複数の場所でデジタルデータをバックアップして、将来の可用性を確保することを検討してください。
Using transfer learning to recognize handwriting can be a good approach to digitize your collection of handwritten species labels. Pretrained models like Convolutional Neural Networks (CNNs) trained on large datasets can be fine-tuned to recognize specific handwriting styles.

However, it is important to keep in mind that fine-tuning a model for handwriting recognition can be challenging because of the variability in handwriting styles, especially when dealing with older handwritten labels. You might need to pre-process the images by normalizing the size, orientation, and contrast of the labels before feeding them to the model. Additionally, you may need to manually correct some of the labels after digitization to ensure accuracy.

Another approach you could consider is using Optical Character Recognition (OCR) software. OCR software is designed to recognize text from images, including handwritten text. While OCR may not be as accurate as using a trained model, it can still be an effective solution for digitizing handwritten text. There are many OCR software options available, both free and paid, that you can explore to find one that fits your needs.

Whichever approach you choose, it is important to ensure the preservation of the original labels after digitization. Consider using a high-resolution scanner or camera to capture the labels, and store them in a secure location to ensure their longevity. Additionally, consider backing up your digital data in multiple locations to ensure its availability in the future.