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Open Images Dataset 是一个规模宏大的开源图像数据集，收录了约 900 万张带有详细标注的图片。它主要解决了计算机视觉领域长期面临的“高质量、大规模训练数据稀缺”的难题，为算法模型提供了丰富的学习素材。
该数据集涵盖了超过 6000 个物体类别，不仅提供图像级别的标签，还包含了精确的边界框标注，部分子集甚至支持实例分割和视觉关系分析。为了方便全球研究者使用，所有图片均经过统一处理，长边缩放至 1024 像素以内并保留原始比例，在确保质量的同时优化了存储与读取效率。数据被科学地划分为训练集、验证集和测试集，并曾作为 2018 及 2019 年 Open Images 挑战赛的官方数据源。
Open Images Dataset 特别适合人工智能研究人员、深度学习开发者以及计算机视觉工程师使用。无论是需要训练目标检测模型，还是进行图像分类研究，都能从中获取标准化的海量数据支持。借助 AWS S3 云存储，用户可以灵活地全量下载或按需获取特定分包，极大地降低了数据获取门槛，是构建高性能视觉模型不可或缺的基石。
使用场景
某电商初创公司的算法团队正致力于开发一款能自动识别并定位商品细节（如“红色高跟鞋”、“皮质背包”）的智能搜索系统，急需海量带标注的训练数据。
没有 open-images-dataset 时
- 数据采集成本极高：团队需耗费数周时间从网络爬取图片，且难以一次性获取覆盖 6000+ 类别的多样化素材。
- 标注工作量大到停滞：缺乏现成的边界框（Bounding Boxes）标注，人工为百万级图片绘制检测框不仅耗资巨大，且周期长达数月。
- 模型泛化能力受限：由于自建数据集规模小、场景单一，训练出的模型在面对复杂背景或罕见商品时，识别准确率极低。
- 数据清洗负担重：自行收集的图片分辨率参差不齐，需额外编写脚本进行统一的尺寸缩放和格式标准化处理。
使用 open-images-dataset 后
- 即刻获取海量资源：通过 AWS S3 直接同步约 900 万张已分类图片，瞬间构建起涵盖数千种商品类别的庞大训练库。
- 开箱即用的精准标注：直接利用数据集中预置的高质量边界框和实例分割标签，省去了最耗时的人工标注环节，项目启动时间从数月缩短至几天。
- 显著提升模型性能：基于千万级多样本训练，模型对长尾商品和复杂场景的鲁棒性大幅增强，检测精度达到生产级标准。
- 预处理流程标准化：数据集已统一将图片长边缩放至 1024 像素并保持宽高比，团队可直接加载数据投入训练，无需重复开发清洗代码。
open-images-dataset 通过提供大规模、预标注的视觉数据，将计算机视觉项目的冷启动门槛从“月级”降低到了“天级”。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明 (下载完整数据集需约 561GB - 18TB 存储空间)
快速开始
Open Images 数据集
Open Images 是一个包含约 900 万个图像 URL 的数据集，这些图像已被标注了超过 6000 个类别的标签。本页面旨在提供 Open Images 数据集的下载说明及镜像站点。有关该数据集的更多详细信息，请访问 项目页面。
下载图像
下载带有边界框标注的图像
CVDF 托管了 Open Images 数据集 V4/V5 中带有边界框标注的图像文件。这些图像包含了实例分割和视觉关系均已标注的完整子集。图像被划分为训练集（1,743,042 张）、验证集（41,620 张）和测试集（125,436 张）。其中，训练集也被用于 2018 年和 2019 年的 Open Images 挑战赛。
图像被重新缩放，使其最长边不超过 1024 像素，同时保持原始宽高比。总大小为 561GB。用户可以直接从 CVDF 的 AWS S3 云存储桶将图像下载到本地目录：
s3://open-images-dataset
您可以通过以下步骤将图像下载到本地目录或您自己的 AWS S3 云存储桶中：
- 安装 awscli 工具。
- 下载训练集、验证集和测试集的图像：
- aws s3 --no-sign-request sync s3://open-images-dataset/train [target_dir/train] (513GB)
- aws s3 --no-sign-request sync s3://open-images-dataset/validation [target_dir/validation] (12GB)
- aws s3 --no-sign-request sync s3://open-images-dataset/test [target_dir/test] (36GB)
或者，您也可以下载按 ID 分割的压缩包子集（例如，train_x 包含所有以 x 开头的图像 ID）：
- aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_0.tar.gz [target_dir] (46G)
- aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_1.tar.gz [target_dir] (34G)
- aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/train_2.tar.gz [target_dir] (33G)
- 以此类推，直到 train_9.tar.gz 和其他子集。
此外，您还可以下载挑战赛相关的数据集：
- aws s3 --no-sign-request sync s3://open-images-dataset/challenge2018 [target_dir/test_challenge_2018] (10GB)
我们还提供了 2018/2019 挑战赛数据集的压缩包，您可以使用以下命令下载：
- aws s3 --no-sign-request cp s3://open-images-dataset/tar/challenge2018.tar.gz [target_dir] (9.7G)
其中，target_dir 可以是本地目录，也可以是 AWS S3 云存储桶。
使用 Google Storage Transfer 下载完整数据集
前提条件：Google Cloud Platform 账号
本节介绍如何将 Open Images 数据集中的所有图像下载到 Google Cloud 存储桶中。我们建议使用 Google Cloud 存储控制台提供的用户界面来完成此操作。
Google Storage 提供“存储转移”功能，可将在线文件传输到存储桶中。此功能可用于将原始 URL 中的图像转移到用户的存储桶中。CVDF 已准备好包含 Open Images 数据集中所有图像 URL 的 TSV 文件，以便进行转移。具体步骤请参阅 使用控制台创建和管理转移任务。整个数据集的大小约为 18TB。请注意，下载完成后，用户需要为在 Google Cloud 存储上托管数据集支付费用。托管价格可在 Google Cloud Storage 定价页面 查看。
以下是各部分的 TSV 文件下载链接：
训练集（共 10 个分区）：
https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/oid/open-images-dataset-train0.tsv
https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/oid/open-images-dataset-train1.tsv
……
https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/oid/open-images-dataset-train9.tsv
验证集：
https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/oid/open-images-dataset-validation.tsv
测试集：
https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/oid/open-images-dataset-test.tsv
常见问题
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