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Added communication channels
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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
    
=== 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.
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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.  
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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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