openfoodfacts ai

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在继续阅读之前

• 该存储库用于跟踪和存储我们所有的实验性人工智能成果、模型训练和愿望清单。

• Robotoff 存储库是将它们集成到生产中并提交更多琐碎问题的地方。

• 大多数经过训练的模型和有用的数据集都附加到该项目的版本或 robotsoff-models 的版本中。

  谷歌电子表格还跟踪活动模型。

我可以做什么工作？

项目

这里有不同的实验。

营养表

• 营养表检测和提取（Sagar 2018 GSoc 工作）- 集成在 Robotoff 中，用于 Graphnet 和 TableNet 模型的检测部分

• 营养表提取（2020 年，Sadok、Yichen 和 Ramzi）- 在 Graphnet 和 TableNet 上

• 文本表的基本营养提取，已在 Robotoff API 中

品类预测

• 已部署

• Google.org 奖学金 (2021) - 基于成分和标题的类别预测 - 已部署

• 未部署：

• 里昂 EM 类别预测 (2020) - 尚未评估和整合

• OCR 预测的类别，Laure (Laurel16) (2021) - 尚未评估和整合 - 类别可能太笼统

• 正在进行的项目@ openfoodfacts/off-category-classification#2

每周会议

• 我们每周一巴黎时间 17:00 举行电子会议（伦敦时间 16:00，美国标准时间 21:30，太平洋时间上午 08:00）

• 视频通话链接：https://meet.google.com/qvv-grzm-gzb

• 通过电话加入：https://tel.meet/qvv-grzm-gzb?pin=9965177492770

• 通过将 Open Food Facts 社区日历添加到您的日历，将活动添加到您的日历

• 每周议程：请尽早添加议程项目。请务必在会议前检查议程项目，以便我们进行最明智的讨论。

• 会议将首先处理议程项目，如果时间允许，则进行协作错误分类。

• 我们努力将会议的核心（决策）时间限制在 30 分钟，之后可选择自由讨论/实时调试。

• 我们在每周议程中全面记录议程项目的讨论和做出的决定。

标志

• 标签和徽标检测（Data 4 Good，作者：Raphael、Charlotte 和 Antoine - 代码被复制并集成到 Robotoff 中

• logo-ann（与徽标和标签相关） - 使用近似 KNN 搜索进行分类 - 部署在 robotsoff-ann 中

• 将预加权模型更新到最近的出版物可以轻松地实现良好的提升

拼写检查

• 拼写检查（由 Wauplin 提供）- 代码被复制并集成到 Robotoff 中

有待记录

• ocr-cleaning（请添加描述）

• 对象检测（与徽标和标签相关）

贡献

您可以分叉此存储库并开始自己的实验或使用不同的存储库。请使用 AGPL 或更宽松但兼容的许可证。

请随时加入我们的#robotoff 频道（或#computervision 进行与图像相关的工作）。我们很乐意帮助您获取数据、见解和其他有用的提示。

• 我们的人工智能和 Robotoff 路线图

• 开放食品事实研究项目的想法

• 针对 Open Food Facts 应用 ML 的想法

• 为 Google 编程之夏提出的想法

• 获取数据以开始玩食物（另请参阅本项目版本中的数据集）

更多文档

• 您可以在 Kaggle 上的笔记本中看到许多对 Open Food Facts 数据的精彩分析