Add STAR dataset card

README.md

@@ -0,0 +1,131 @@
+---
+pretty_name: STAR Relationship
+tags:
+  - scene-graph-generation
+  - remote-sensing
+  - polygon-annotation
+---
+
+# STAR Relationship
+
+STAR Relationship 是一个遥感场景图生成（Scene Graph Generation，SGG）数据集。仓库将原始大尺寸图片与结构化标注分开保存：
+
+- 图片以普通文件形式位于 `images/`。
+- train、validation 和 test 的结构化标注以 Parquet 保存。
+- Dataset 中的 `image` 字段是图片相对于仓库根目录的路径，不包含图片字节，也不会自动解码为 PIL 对象。
+
+完整仓库约为 127 GB。使用 `snapshot_download()` 下载完整仓库前，请确认本地有足够的磁盘空间。
+
+## 仓库结构
+
+```text
+wliafe/star
+├── README.md
+├── images
+│   ├── train
+│   │   └── 0000.png
+│   ├── validation
+│   │   └── 0002.png
+│   └── test
+│       └── 0004.png
+└── data
+    ├── train-*.parquet
+    ├── validation-*.parquet
+    └── test-*.parquet
+```
+
+本地源数据中的 `val` 在 Hugging Face Dataset 中命名为 `validation`。
+
+## 数据字段
+
+每行表示一张图片及其场景图标注：
+
+- `id`：图片文件名去除扩展名后的样本 ID。
+- `image`：仓库相对路径，例如 `images/train/0000.png`。
+- `width`、`height`：原图宽高。
+- `polygons`：对象 polygon 列表；每个点为 `[x, y]`，保留原始坐标和顶点顺序。
+- `labels`：与 `polygons` 一一对应的对象类别。
+- `relations.subject_index`：关系主语在对象数组中的索引。
+- `relations.object_index`：关系宾语在对象数组中的索引。
+- `relations.predicate`：关系类别。
+
+test split 只有图片，`polygons`、`labels` 和三个关系数组均为空。
+
+## 下载并读取
+
+`repo_type="dataset"` 是 `snapshot_download()` 的参数；`load_dataset()` 直接使用仓库 ID，不需要传入 `repo_type`。
+
+```python
+from pathlib import Path
+
+from datasets import load_dataset
+from huggingface_hub import snapshot_download
+
+
+repo_dir = Path(
+    snapshot_download(
+        repo_id="wliafe/star",
+        repo_type="dataset",
+    )
+)
+dataset = load_dataset("wliafe/star")
+
+sample = dataset["train"][0]
+image_path = repo_dir / sample["image"]
+
+print(sample["id"])
+print(sample["image"])
+print(image_path)
+assert image_path.is_file()
+```
+
+`snapshot_download()` 返回仓库快照根目录，因此将它与 `sample["image"]` 拼接即可得到本地图片路径。不要直接把相对路径解释为当前工作目录下的文件。
+
+### 使用 Pillow
+
+```python
+from PIL import Image
+
+
+with Image.open(image_path) as image:
+    image.load()
+    print(image.size)
+```
+
+### 使用 OpenCV
+
+```python
+import cv2
+
+
+image = cv2.imread(str(image_path), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
+if image is None:
+    raise RuntimeError(f"无法读取图片：{image_path}")
+print(image.shape)
+```
+
+## 固定数据版本
+
+如果训练或评测需要可复现的数据版本，请为下载和 Dataset 加载指定同一个完整 commit revision：
+
+```python
+from pathlib import Path
+
+from datasets import load_dataset
+from huggingface_hub import snapshot_download
+
+
+revision = "<full-commit-sha>"
+repo_dir = Path(
+    snapshot_download(
+        repo_id="wliafe/star",
+        repo_type="dataset",
+        revision=revision,
+    )
+)
+dataset = load_dataset("wliafe/star", revision=revision)
+
+image_path = repo_dir / dataset["train"][0]["image"]
+```
+
+这样 Parquet 标注与原始图片始终来自同一个仓库版本。