DataForGood-2023: Difference between revisions
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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] | * [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]) | |||
Revision as of 09:35, 28 March 2023
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.
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
- Comment générer les URLs des photos de produits sur Open Food Facts à partir des métadonnées produit
- Comment l'OCR est utilisé à Open Food Facts, et comment récupérer le jeu de données d'OCR
- Documentation Robotoff dont installation
- Comprendre les Taxonomy dont celle des ingredients (téléchargeable aussi sous forme json)