wliafe/OIV6

Open Images V6 Relationships

OIV6 是基于 Open Images V6 的视觉关系检测数据集，包含 133,503 张图片、 601 个对象前景类别和 30 个关系谓词前景类别。图片字节直接嵌入 Parquet， 可通过 Hugging Face Image feature 解码。

数据集规模

Split	图片	对象	关系
train	126,368	512,259	348,560
validation	1,813	6,386	4,951
test	5,322	19,284	14,403
总计	133,503	537,929	367,914

三个 split 互不重叠。每个样本都包含至少一个对象和一条关系。

加载

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wliafe/OIV6")
sample = dataset["train"][0]

image = sample["image"]  # PIL.Image.Image
print(sample["id"], image.size)

图片已嵌入 Parquet，不需要额外下载或拼接图片目录。

数据字段

字段	类型	说明
id	string	Open Images 图片 ID
image	Image	可直接解码的嵌入式 JPEG
width	int32	JPEG 实际宽度，单位为像素
height	int32	JPEG 实际高度，单位为像素
boxes	List[[float32; 4]]	与对象平行的 [x1, y1, x2, y2] 边界框
labels	List[ClassLabel]	与 boxes 平行的对象类别
relations.subject_index	List[int64]	关系主语在当前对象数组中的索引
relations.object_index	List[int64]	关系宾语在当前对象数组中的索引
relations.predicate	List[ClassLabel]	关系谓词类别

boxes 和 labels 长度相同。三个关系数组也具有相同长度；相同位置的主语索引、 宾语索引和谓词共同表示一条有向关系。

类别与关系名称

对象和谓词 taxonomy 均在索引 0 保留 __background__：

• 对象前景类别编号为 1–601。
• 谓词前景类别编号为 1–30。
• subject_index 和 object_index 是当前样本对象数组的零基位置，不是类别 ID。

features = dataset["train"].features
object_names = features["labels"].feature.names
predicate_names = features["relations"]["predicate"].feature.names

sample = dataset["train"][0]
for subject, object_, predicate in zip(
    sample["relations"]["subject_index"],
    sample["relations"]["object_index"],
    sample["relations"]["predicate"],
):
    print(
        object_names[sample["labels"][subject]],
        predicate_names[predicate],
        object_names[sample["labels"][object_]],
    )

坐标约定

boxes 使用实际图片像素坐标下的 [x1, y1, x2, y2] 格式，坐标位于图片 边界内。width 和 height 与解码后 image 的尺寸一致。边界框表示对象检测 区域，不是实例分割轮廓。

使用限制

• 对象和关系类别呈长尾分布，模型结果可能被高频类别主导。
• 标注可能包含遗漏、歧义或类别噪声。
• 本仓库不重新授予原始图片版权；使用者应遵守 Open Images 的许可与使用要求。
• 比较模型结果时，应确认使用相同的 taxonomy、background 编号和 split。

引用

使用本数据集时，请引用 Open Images：

@article{kuznetsova2020open,
  title={The Open Images Dataset V4: Unified Image Classification,
         Object Detection, and Visual Relationship Detection at Scale},
  author={Kuznetsova, Alina and Rom, Hassan and Alldrin, Neil and
          Uijlings, Jasper and Krasin, Ivan and Pont-Tuset, Jordi and
          Kamali, Shahab and Popov, Stefan and Malloci, Matteo and
          Kolesnikov, Alexander and Duerig, Tom and Ferrari, Vittorio},
  journal={International Journal of Computer Vision},
  volume={128},
  pages={1956--1981},
  year={2020}
}