轻量级且高速的车牌 OCR 模型，专为车牌文本识别设计，兼顾训练灵活性与推理效率

轻量级且高速的车牌 OCR 模型，专为车牌文本识别设计，兼顾训练灵活性与推理效率。

• 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。

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