• 多后端支持：无缝兼容 TensorFlow、PyTorch、JAX 与 Keras 3，满足多样化开发需求 🧠
• 丰富数据增强：利用 Albumentations 库实现多样训练时图像增强，提升泛化能力 🖼
• 极致轻量高效：模型体积小，推理成本低，适合实际部署 💰
• ONNX Runtime 加速：支持多平台高性能推理，含 NVIDIA CUDA、Intel OpenVINO、Qualcomm QNN 等 ⚡️
• 简洁命令行工具：便捷训练与验证流程，快速上手 🛠
• 预训练模型库：多款优化模型即用即测，支持微调与定制 🔧
• 多格式导出：支持 CoreML 和 TFLite，便于在移动端和嵌入式设备部署 📦
• 训练示例全覆盖：包含细致的微调教程 notebook，助力用户快速构建专属模型
性能指标（NVIDIA RTX 3090）：
– cct-xs-v1-global-model：0.32ms 延迟，3094 车牌/秒
– cct-s-v1-global-model：0.59ms 延迟，1701 车牌/秒
适合搭配车牌检测器使用，先定位车牌，再快速识别文字，构建高效车牌识别系统。开源 MIT 许可，欢迎贡献和定制。