Difference between revisions of "DataForGood-2023"

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* [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/ Documentation Robotoff] dont [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/how-to-guides/deployment/dev-install/ installation]
 
* [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/ Documentation Robotoff] dont [https://openfoodfacts.github.io/robotoff/how-to-guides/deployment/dev-install/ installation]
 
* 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])
 
* 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:Data4Good]]

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