openfoodfacts ai
v1
このリポジトリは、実験的な AI の取り組み、モデルのトレーニング、およびウィッシュリストをすべて追跡および保存します。
Robotoff リポジトリは、それらを本番環境に統合し、より些細な問題を報告する場所です。
ほとんどのトレーニング済みモデルと有用なデータセットは、このプロジェクトのリリースまたは robotoff-model のリリースに添付されています。
Google スプレッドシートでもアクティブなモデルを追跡します。
ここではさまざまな実験を紹介します。
栄養表の検出と抽出 (Sagar による 2018 GSoc 作業) - Robotoff に統合され、Graphnet モデルと TableNet モデルによる検出部分に使用されます。
栄養表の抽出 (Sadok、Yichen、Ramzi による 2020) - Graphnet および TableNet 上
テキストテーブルの基本的な栄養抽出（すでにRobotoff APIに含まれています）
配備された
Google.org フェローシップ (2021) - 原材料とタイトルに基づくカテゴリー予測 - 導入済み
導入されていない:
EM リヨンカテゴリーの予測 (2020) - まだ評価および統合されていません
OCR 予測によるカテゴリ、Laure (Laurel16) (2021) - まだ評価および統合されていません - カテゴリが一般的すぎる可能性があります
進行中のプロジェクト @ openfoodfacts/off-category-classification#2
月曜日はパリ時間 17:00 (ロンドン時間 16:00、IST 21:30、PT 午前 8:00) に会議を開催します。
ビデオ通話リンク: https://meet.google.com/qvv-grzm-gzb
電話で参加: https://tel.meet/qvv-grzm-gzb?pin=9965177492770
Open Food Facts コミュニティ カレンダーをカレンダーに追加して、イベントをカレンダーに追加します
毎週の議題: できるだけ早く議題項目を追加してください。可能な限り十分な情報に基づいた議論ができるよう、会議の前に必ず議題項目を確認してください。
会議では最初に議題項目が処理され、時間が許せば共同でバグのトリアージが行われます。
私たちは、会議の核心 (意思決定) を 30 分に制限するよう努めており、その後はオプションで自由なディスカッションやライブ デバッグを行うことができます。
私たちは、議題項目の議論と下された決定について、ウィークリーアジェンダに包括的にメモを取ります。
ラベルとロゴの検出 (Data 4 Good、Raphael、Charlotte、Antoine 著 - コードが複製され、Robotoff に統合されています)
logo-ann (ロゴとラベルに関連) - 近似 KNN 検索を使用した分類 - robotoff-ann に展開
事前に重み付けされたモデルを最近の出版物に更新すると、手間をかけずに優れた効果が得られます
Spellcheck (Wauplin 著) - コードが複製され、Robotoff に統合されます
ocr-cleaning (説明を追加してください)
オブジェクト検出 (ロゴとラベルに関連)
このリポジトリをフォークして独自の実験を開始したり、別のリポジトリを使用したりできます。 AGPL またはより寛容だが互換性のあるライセンスを使用してください。
ぜひ #robotoff チャンネル (または画像関連の仕事の場合は #computervision) に参加してください。データ、洞察、その他の役立つヒントを得るお手伝いをさせていただきます。
AI と Robotoff のロードマップ
Open Food Facts に関する研究プロジェクトのアイデア
オープンな食品事実に適用される ML のアイデア
Google の Summer of Code に提案されたアイデア
食べ物で遊び始めるためのデータを取得します (このプロジェクトのリリースのデータセットも参照)
Kaggle のノートブックには、Open Food Facts データの優れた分析が数多く掲載されています。
