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论文openfoodfacts-ai
❗ 在您继续阅读之前
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此仓库用于跟踪和存储我们所有的实验性AI项目、模型训练和愿望清单。
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Robotoff仓库是将它们集成到生产环境中并提交更简单问题的地方。
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大多数训练好的模型和有用的数据集都附加在本项目的发布版本或robotoff-models的发布版本中。
一个Google电子表格也在跟踪活跃的模型。
我可以做些什么？
🔬 项目
以下是不同的实验。
营养表格
- 营养表格检测和提取（2018年GSoC项目，由Sagar完成） - 已集成到Robotoff中，被Graphnet和TableNet模型用于检测部分
- 营养表格提取（2020年由Sadok、Yichen和Ramzi完成） - 关于Graphnet和TableNet
- 文本表格的基本营养提取，已在Robotoff API中实现
类别预测
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已部署
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未部署：
- EM Lyon类别预测（2020年） - 尚未评估和集成
- 基于OCR的类别预测，Laure (Laurel16)（2021年） - 尚未评估和集成 - 类别可能过于宽泛
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正在进行的项目 @ https://github.com/openfoodfacts/off-category-classification/issues/2
每周会议
- 我们在巴黎时间每周一17:00（伦敦时间16:00，印度标准时间21:30，太平洋时间上午08:00）举行在线会议
- 视频通话链接：https://meet.google.com/qvv-grzm-gzb
- 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来将活动添加到您的日历
- 每周议程：请尽早添加议程项目。确保在会议前查看议程项目，以便我们能进行最充分的讨论。
- 会议将首先处理议程项目，如果时间允许，还将进行协作错误分类。
- 我们努力将会议核心部分（决策制定）限制在30分钟内，之后可选择进行自由讨论/现场调试。
- 我们在每周议程中详细记录议程项目讨论和所做决定。
标志
- 标签和标志检测（Data 4 Good，由Raphael、Charlotte和Antoine完成） - 代码已复制并集成到Robotoff中
- logo-ann（与标志和标签相关）- 使用近似KNN搜索进行分类 - 部署在robotoff-ann中
- 将预加权模型更新到最新发布可以轻松提升性能
拼写检查
- 拼写检查（由Wauplin完成） - 代码已复制并集成到Robotoff中
待记录
- ocr-cleaning（请添加描述）
- object-detection（与标志和标签相关）
👷 贡献
您可以fork此存储库并开始自己的实验，或使用独立的存储库。 请使用AGPL或更宽松但兼容的许可证。
欢迎加入我们的#robotoff频道 （或#computervision频道以进行图像相关工作）。 我们很乐意为您提供数据、见解和其他有用的建议。
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获取数据以开始研究食品 （另请参阅此项目发布中的数据集）
📚 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
