DataForGood-2023: Difference between revisions
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== Get in touch == | |||
{{Box | |||
| 1 = Slack channel | |||
| 2 = [https://openfoodfacts.slack.com/messages/C0516K0TVHP/ #dataforgood-ingredients] | |||
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=== Introduction === | === Introduction === | ||
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
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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)