openfoodfacts ai
v1
이 저장소는 모든 실험적인 AI 노력, 모델 교육 및 위시리스트를 추적하고 저장하기 위한 것입니다.
Robotoff 저장소는 이를 프로덕션에 통합하고 보다 사소한 문제를 제출하는 장소입니다.
가장 훈련된 모델과 유용한 데이터 세트는 이 프로젝트의 릴리스 또는 로봇오프 모델의 릴리스에 첨부됩니다.
Google 스프레드시트는 활성 모델도 추적합니다.
다음은 다양한 실험입니다.
영양표 감지 및 추출(Sagar의 2018 GSoc 작업) - Robotoff에 통합되어 Graphnet 및 TableNet 모델의 감지 부분에 사용됨
영양표 추출(Sadok, Yichen 및 Ramzi의 2020) - Graphnet 및 TableNet
이미 Robotoff API에 포함되어 있는 텍스트 테이블의 기본 영양 추출
배치됨
Google.org 펠로우십(2021) - 재료 및 제목을 기반으로 한 카테고리 예측 - 배포
배포되지 않음:
EM Lyon 카테고리 예측(2020) - 아직 평가 및 통합되지 않음
OCR 예측 카테고리, Laure(Laurel16)(2021) - 아직 평가 및 통합되지 않음 - 카테고리가 너무 일반적일 수 있음
진행 중인 프로젝트 @ openfoodfacts/off-category-classification#2
월요일 17:00 파리 시간(런던 시간 16:00, 21:30 IST, 08:00 AM PT)에 e-meet을 진행합니다.
영상통화 링크: https://meet.google.com/qvv-grzm-gzb
전화로 참여하기: https://tel.meet/qvv-grzm-gzb?pin=9965177492770
Open Food Facts 커뮤니티 캘린더를 캘린더에 추가하여 캘린더에 이벤트를 추가하세요.
주간 일정: 가능한 한 빨리 일정 항목을 추가하세요. 가능한 가장 많은 정보를 바탕으로 논의할 수 있도록 회의 전에 의제 항목을 확인하십시오.
회의에서는 의제 항목을 먼저 처리하고, 시간이 허락되면 공동으로 버그를 분류합니다.
우리는 회의(의사 결정)의 핵심 시간을 30분으로 설정하고 이후 무료 토론/실시간 디버깅을 선택적으로 진행하기 위해 노력합니다.
우리는 주간 의제에 의제 항목 토론과 결정 사항을 포괄적으로 기록합니다.
라벨 및 로고 감지(Raphael, Charlotte 및 Antoine의 Data 4 Good - 코드가 중복되어 Robotoff에 통합됨)
logo-ann(로고 및 라벨 관련) - 대략적인 KNN 검색을 사용한 분류 - robotsoff-ann에 배포
사전 가중치 모델을 최근 출판물로 업데이트하면 큰 노력 없이도 큰 향상을 얻을 수 있습니다.
맞춤법 검사(Wauplin 제공) - 코드가 중복되어 Robotoff에 통합되었습니다.
ocr-cleaning (설명을 추가해주세요)
객체 감지(로고 및 라벨 관련)
이 저장소를 포크하고 자체 실험을 시작하거나 별도의 저장소를 사용할 수 있습니다. AGPL 이상의 허용적이지만 호환 가능한 라이센스를 사용하십시오.
주저하지 말고 #robotoff 채널(또는 이미지 관련 작업의 경우 #computervision)에 참여하세요. 데이터, 통찰력 및 기타 유용한 팁을 얻을 수 있도록 기꺼이 도와드리겠습니다.
AI 및 Robotoff를 위한 로드맵
Open Food Facts를 위한 연구 프로젝트 아이디어
Open Food Facts를 위한 ML 적용 아이디어
Google의 Summer of Code를 위한 제안된 아이디어
음식을 가지고 놀기 시작하기 위한 데이터 가져오기(이 프로젝트 릴리스의 데이터세트도 참조하세요)
Kaggle의 노트북에서 Open Food Facts 데이터에 대한 많은 훌륭한 분석을 볼 수 있습니다.
