Open Images 是谷歌开源的一个大型数据集，包含大约 900 万张图像，这些图像用图像级别的标签和目标边界框进行了标注。最近，谷歌发布了该数据集的第四个版本 —— Open Images V4，图像数量增加到 920 万，其训练集包含 1,460 万个边界框，用于标识从属于 600 个目标类别的 174 万张图像中的目标，这使它成为了现有的含有目标位置标注的最大数据集。这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制，以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化，通常包含存在多个目标的复杂场景（平均每张图像 8.4 个）。此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。数据集被分成了训练集（9,011,219 张图像）、验证集（41,620 张图像）和测试集（125,436 张图像）三部分。
