基于Transformer的车牌识别系统的训练模块和识别模块分别由哪些构成

基于Transformer的车牌识别系统的训练模块和识别模块的构成可以如下：

训练模块：
1. 数据预处理模块：包括数据集的准备、划分、增强等。
2. 特征提取模块：使用Transformer模型提取车牌图像中的特征。
3. 序列标注模块：将车牌图像中的字符序列转化为标签序列，即车牌号码。
4. 损失函数模块：计算模型输出标签序列与真实标签序列之间的差异，采用交叉熵损失函数。
5. 优化器模块：根据损失函数计算的梯度信息更新模型参数，使用Adam优化器。

识别模块：
1. 图像预处理模块：对输入的车牌图像进行预处理，包括图像增强、裁剪等。
2. 特征提取模块：同样使用Transformer模型提取车牌图像中的特征。
3. 序列解码模块：将特征序列解码为字符序列，即车牌号码。
4. 后处理模块：对解码得到的车牌号码进行后处理，如去除重复字符、错误字符等。
5. 输出模块：将最终识别结果输出。