Difference between revisions of "DataForGood-2023"

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Une description détaillée du projet est disponible sur le [https://dataforgood.notion.site/Open-Food-Facts-6c50c8b8b41b4cca88cfae416ffc7f07 Notion de Data For Good].
 
Une description détaillée du projet est disponible sur le [https://dataforgood.notion.site/Open-Food-Facts-6c50c8b8b41b4cca88cfae416ffc7f07 Notion de Data For Good].
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=== Communication ===
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On a un chan '''#dataforgood-ingredients''' sur notre slack (utiliser [https://join.slack.com/t/openfoodfacts/shared_invite/zt-1rt2n6ms6-Cl3FWBHGTjS4rb7I1L2PLg ce lien d'invitation])
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Notes de meeting: https://docs.google.com/document/d/1du2iUqgNyEN1RckBIlWnczl9jVl_GeT0jPMx6Dz08_w/edit?usp=sharing
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== Get in touch ==
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=== Introduction ===
 
=== Introduction ===
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Pour détecter la zone de l'image où se trouve la liste d'ingrédients, une approche possible est de détecter les mots sur la photo correspondant à des ingrédients, puis de trouver la zone dans la photo où la densité d'ingrédients est suffisamment élevée pour que celle-ci corresponde à la zone d'ingrédients.
 
Pour détecter la zone de l'image où se trouve la liste d'ingrédients, une approche possible est de détecter les mots sur la photo correspondant à des ingrédients, puis de trouver la zone dans la photo où la densité d'ingrédients est suffisamment élevée pour que celle-ci corresponde à la zone d'ingrédients.
  
[https://gist.github.com/raphael0202/7bc50ee50e86fdc9ba10cac2c145ebf8 Ce gist] montre comment utiliser Robotoff pour extraire les ingrédients et la position des mots associés dans l'image.  
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[https://gist.github.com/raphael0202/7bc50ee50e86fdc9ba10cac2c145ebf8 Ce gist] montre comment utiliser Robotoff pour extraire les ingrédients et la position des mots associés dans l'image.
  
 
Une campagne d'annotation d'image de liste d'ingrédients [https://annotate.openfoodfacts.org/projects/3/data?tab=5 a été démarrée ici] : elle permettra d'avoir des données ground-truth pour évaluer la fiabilité du système de croping des listes d'ingrédients.
 
Une campagne d'annotation d'image de liste d'ingrédients [https://annotate.openfoodfacts.org/projects/3/data?tab=5 a été démarrée ici] : elle permettra d'avoir des données ground-truth pour évaluer la fiabilité du système de croping des listes d'ingrédients.
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* [https://openfoodfacts.github.io/openfoodfacts-server/api/how-to-download-images/ Comment générer les URLs des photos de produits sur Open Food Facts à partir des métadonnées produit]
 
* [https://openfoodfacts.github.io/openfoodfacts-server/api/how-to-download-images/ Comment générer les URLs des photos de produits sur Open Food Facts à partir des métadonnées produit]
 
* [[OCR|Comment l'OCR est utilisé à Open Food Facts, et comment récupérer le jeu de données d'OCR]]
 
* [[OCR|Comment l'OCR est utilisé à Open Food Facts, et comment récupérer le jeu de données d'OCR]]
* [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/ Documentation Robotoff]
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* [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/ Documentation Robotoff] dont [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/how-to-guides/deployment/dev-install/ installation]
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* Comprendre les [[Global taxonomies|Taxonomy]] dont celle des [https://github.com/openfoodfacts/openfoodfacts-server/blob/main/taxonomies/ingredients.txt ingredients] (téléchargeable aussi [https://static.openfoodfacts.net/data/taxonomies/ingredients.full.json sous forme json])
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[[Category:DataForGood]]

Latest revision as of 14:54, 9 August 2024

Data For Good 2023

Open Food Facts participe à la saison 11 de Data For Good, avec comme thématique la détection automatique des ingrédients à partir des images des produits.

Une description détaillée du projet est disponible sur le Notion de Data For Good.

Communication

On a un chan #dataforgood-ingredients sur notre slack (utiliser ce lien d'invitation)

Notes de meeting: https://docs.google.com/document/d/1du2iUqgNyEN1RckBIlWnczl9jVl_GeT0jPMx6Dz08_w/edit?usp=sharing

Get in touch

Slack channel


Introduction

Pour détecter la zone de l'image où se trouve la liste d'ingrédients, une approche possible est de détecter les mots sur la photo correspondant à des ingrédients, puis de trouver la zone dans la photo où la densité d'ingrédients est suffisamment élevée pour que celle-ci corresponde à la zone d'ingrédients.

Ce gist montre comment utiliser Robotoff pour extraire les ingrédients et la position des mots associés dans l'image.

Une campagne d'annotation d'image de liste d'ingrédients a été démarrée ici : elle permettra d'avoir des données ground-truth pour évaluer la fiabilité du système de croping des listes d'ingrédients.

Resources utiles