基于Transformer的车牌识别及分类系统的工作量在哪

基于Transformer的车牌识别及分类系统的工作量取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1. 数据集规模：数据集规模越大，需要训练的模型就越复杂，从而工作量也就越大。

2. 模型复杂度：基于Transformer的车牌识别及分类系统需要设计和实现一个复杂的模型，包括编码器、解码器、Attention机制等，这些都会增加系统的工作量。

3. 硬件设备：训练基于Transformer的车牌识别及分类系统需要大量的计算资源，如果硬件设备性能较低，工作量会增加。

综上所述，基于Transformer的车牌识别及分类系统的工作量是比较大的，需要耗费大量的时间和资源来训练和优化模型。