openfoodfacts ai
v1
Este repositorio sirve para rastrear y almacenar todos nuestros esfuerzos experimentales de IA, entrenamiento de modelos y listas de deseos.
El repositorio de Robotoff es el lugar para integrarlos en producción y presentar problemas más triviales.
La mayoría de los modelos entrenados y conjuntos de datos útiles se adjuntan a las versiones de este proyecto o a las versiones de modelos robotoff.
Una hoja de cálculo de Google también rastrea los modelos activos.
Aquí hay diferentes experimentos.
Detección y extracción de tablas de nutrición (trabajo de GSoc de 2018 de Sagar): integrada en Robotoff, utilizada para la parte de detección por los modelos Graphnet y TableNet
Extracción de tablas de nutrición (2020 de Sadok, Yichen y Ramzi): en Graphnet y TableNet
Extracción de nutrición básica para tablas de texto, ya en la API de Robotoff
desplegado
Beca de Google.org (2021): predicción de categorías basada en ingredientes y título: implementada
no desplegado:
Predicción de la categoría EM Lyon (2020): aún no evaluada ni integrada
Categoría de predicción OCR, Laure (Laurel16) (2021) - aún no evaluada ni integrada - Las categorías pueden ser demasiado generales
proyecto en curso @ openfoodfacts/off-category-classification#2
Nos reunimos electrónicamente los lunes a las 17:00 hora de París (16:00 hora de Londres, 21:30 IST, 08:00 a. m. PT)
Enlace de videollamada: https://meet.google.com/qvv-grzm-gzb
Únase por teléfono: https://tel.meet/qvv-grzm-gzb?pin=9965177492770
Agregue el evento a su calendario agregando el calendario comunitario de Open Food Facts a su calendario
Agenda semanal: agregue los elementos de la agenda lo antes posible. Asegúrese de revisar los puntos de la agenda antes de la reunión, para que tengamos las discusiones más informadas posibles.
La reunión se ocupará primero de los elementos de la agenda y, si el tiempo lo permite, de la clasificación colaborativa de errores.
Nos esforzamos por cronometrar el núcleo de la reunión (toma de decisiones) en 30 minutos, con una discusión gratuita opcional/depuración en vivo después.
Tomamos notas completas en la Agenda Semanal de las discusiones de los temas de la agenda y de las decisiones tomadas.
Detección de etiquetas y logotipos (Data 4 Good, de Raphael, Charlotte y Antoine - el código está duplicado e integrado en Robotoff
logo-ann (relacionado con logotipos y etiquetas): clasificación mediante búsqueda KNN aproximada: implementado en robotoff-ann
Actualizar el modelo preponderado a publicaciones recientes ofrece un buen impulso sin esfuerzo
Corrector ortográfico (por Wauplin): el código está duplicado e integrado en Robotoff
limpieza ocr (por favor agregue una descripción)
detección de objetos (relacionados con logotipos y etiquetas)
Puede bifurcar este repositorio y comenzar sus propios experimentos o utilizar un repositorio distinto. Utilice una licencia AGPL o más permisiva pero compatible.
No dudes en unirte a nosotros en el canal #robotoff (o #computervision para trabajos relacionados con imágenes). Estaremos encantados de ayudarle a obtener datos, ideas y otros consejos útiles.
Nuestra hoja de ruta para la IA y Robotoff
Ideas para proyectos de investigación para Open Food Facts
Ideas para ML aplicado para Open Food Facts
Ideas propuestas para el Verano del Código de Google
Obtenga los datos para empezar a jugar con la comida (consulte también los conjuntos de datos en las publicaciones de este proyecto)
Puede ver muchos análisis excelentes de datos de Open Food Facts en cuadernos en Kaggle
