基于Transformer的车牌识别这个项目工作量在哪

基于Transformer的车牌识别是一个比较复杂的项目，需要进行大量的数据预处理、模型训练和调试。以下是可能涉及到的工作量：

1. 数据收集和预处理：需要收集大量的车牌图像，并进行预处理，包括图像裁剪、大小调整、灰度化等操作。

2. 模型选择和设计：在选择和设计模型时需要考虑多个因素，如模型的准确率、速度、可扩展性等。

3. 模型训练和调试：需要使用收集到的数据对模型进行训练，并进行调试，以达到最佳的效果。这个过程可能需要多次迭代和调整参数，比较耗时。

4. 部署和测试：在完成模型训练后，需要将模型部署到实际的环境中进行测试，以验证其准确性和可靠性。

综上所述，基于Transformer的车牌识别项目的工作量比较大，需要进行多个环节的工作，并需要一定的专业知识和技能。