基于transformer车牌识别代码

基于Transformer的车牌识别代码是一种使用Transformer模型进行车牌字符识别的方法。下面是一个简单的基于Transformer的车牌识别代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import transforms
from dataset import LicensePlateDataset
from model import TransformerModel

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((32, 100)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载数据集
dataset = LicensePlateDataset(transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义模型
model = TransformerModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}")

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in dataloader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f"Accuracy: {100 * correct / total}%")

上述代码中，我们首先定义了数据预处理的步骤，然后加载了车牌数据集。接着定义了一个基于Transformer的模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。训练完成后，我们使用测试集评估模型的准确率。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统可能需要更复杂的模型和更大规模的数据集来取得更好的效果。此外，还需要根据具体的数据集和任务进行适当的调整和优化。