STAR Scene Graph Dataset

STAR（Scene graph generaTion in lArge-size satellite imageRy）是面向大幅高分辨率卫星影像场景图生成的数据集。本仓库依据官方 SGG-ToolKit 发布的 STAR-SGG-with-attri.h5、taxonomy 和图片元数据构建。

图片作为仓库普通文件保存在 images/，Parquet 中的 image 字段是仓库相对路径，不包含图片字节，也不会自动解码为 Pillow 对象。完整仓库约 127 GB，下载前请确认磁盘空间。

Split

本仓库使用项目内固定的 H5 行号索引划分数据，而不是使用 H5 的 split 数值：

Hugging Face split	图片	对象	关系
train	771	131,470	203,889
validation	245	43,800	100,932
test	264	43,828	99,771
split 行总计	1,280	219,098	404,592

三个 split 涉及 1,269 张唯一图片。validation 与 test 共享图片 ID 662, 676, 717, 748, 823, 824, 825, 837, 873, 989, 1017；图片 ID 533, 884, 889, 1198 不属于任何公开 split。各 split 内均按 H5 行号升序排列。

字段

每行对应一张图片：

• id：四位图片 ID。
• image：仓库相对路径，例如 images/0000.png；路径本身不包含 split。
• width、height：图片的实际像素尺寸。
• boxes：与对象平行的 [x1, y1, x2, y2] 水平框。
• polygons：与对象平行的四点 polygon，每点为 [x, y]。
• labels：对象类别。
• attributes：每个对象对应的 10 个官方属性槽；0 是 padding/background。
• relations.subject_index、relations.object_index：关系端点在当前对象数组中的零基索引。
• relations.predicate：关系谓词类别。

boxes、polygons、labels 和 attributes 长度相同。三个 relations 数组也彼此平行。本仓库保留 H5 的所有关系；不会执行训练代码中可选的重复关系随机采样。

原始目录中的 1273 个文件均使用 .png 扩展名；其中 1179 个实际采用 PNG 编码、94 个实际采用 JPEG 编码。发布过程通过硬链接保留官方源文件字节，不执行转码。

SGG-ToolKit 坐标约定

公开字段遵循官方 SGG-ToolKit 的 H5 读取规则：

• boxes_2000 由中心点—宽高转换为角点框后乘以 6000 / 2000。
• segmentation_2000 同样乘以 6000 / 2000，并保留原始四点顺序。
• H5 中的全局关系端点已转换成每张图片内部的零基对象索引。

对象、谓词和属性 taxonomy 均在索引 0 保留 __background__。H5 的前景标签已经从 1 开始，因此其前景整数编号保持不变。

下载与读取

from pathlib import Path

from datasets import load_dataset
from huggingface_hub import snapshot_download


revision = "main"
repository = Path(
    snapshot_download(
        repo_id="wliafe/STAR",
        repo_type="dataset",
        revision=revision,
    )
)
dataset = load_dataset("wliafe/STAR", revision=revision)

sample = dataset["train"][0]
image_path = repository / sample["image"]
print(sample["id"], image_path, sample["width"], sample["height"])

使用 Pillow 打开图片：

from PIL import Image


with Image.open(image_path) as image:
    image.load()
    print(image.size)

训练或评测时，snapshot_download() 与 load_dataset() 应使用同一个完整 commit revision，以保证图片和 Parquet 标注来自同一版本。

使用限制

• STAR 类别与谓词存在长尾分布。
• 大尺寸遥感影像需要较多下载空间、内存和 I/O 带宽。
• 标注可能包含遗漏、歧义或类别噪声。
• 使用者应遵守 STAR 原始发布方的许可、引用和使用要求。

引用

@article{li2025star,
  title={STAR: A First-Ever Dataset and a Large-Scale Benchmark for Scene Graph Generation in Large-Size Satellite Imagery},
  author={Li, Yansheng and Wang, Linlin and Wang, Tingzhu and others},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  volume={47},
  number={3},
  pages={1832--1849},
  year={2025},
  doi={10.1109/TPAMI.2024.3508072}
}