OphNet眼科手术视频数据集
OphNet是大型眼科手术视频数据集，含205小时视频，覆盖66种手术，提供102种阶段和150种操作标注，用于手术流程分析和AI辅助。
基本信息
资源简介
OphNet眼科手术视频数据集
【一句话概览】
本数据集是 GitHub 公开的影像数据集，主题涵盖 action-recognition、medical-video-analysis、ophthalmic-surgery、surgical-workflow-understanding，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，MIT 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《minghu0830/OphNet-benchmark》。源站首次发布：2023-11-01。
【数据内容】
源站原始描述：[ECCV 2024] Official Implementation of "OphNet: A Large-Scale Video Benchmark for Ophthalmic Surgical Workflow Understanding" # OphNet: A Large-Scale Video Benchmark for Ophthalmic Surgical Workflow Understanding News * [Jul, 2025] The challenge website is available. [MICCAI2025, APTOS2025] * [Nov, 2024] We have repaired several damaged videos. You can now download the dataset again. * [Oct, 2024] We realeased OphNet2024 challenge dataset ! More information can be found in Dat…
【主题与分类】
主题标签：action-recognition、medical-video-analysis、ophthalmic-surgery、surgical-workflow-understanding。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/minghu0830/OphNet-benchmark
使用许可：MIT。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-07-05，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/minghu0830/OphNet-benchmark.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/minghu0830/OphNet-benchmark/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Download
-
Label Description: The table with Chinese and English versions of surgery, phase, and operation names along with their ID mappings: OphNet2024_Label
-
HuggingFace Mirror (optional, if you are in mainland China):
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -
Download All:
huggingface-cli download repo-type dataset resume-download xioamiyh/OphNet2024 revision main local-dir ./ -
Selective Download:
cd ./data_processing bash ./download.sh -
Merge and Extract the Archive:
cat OphNet2024_all.tar.gz.* | tar xzvf - -
Skip Downloading Trimmed Video (optional, trimming videos locally with the script):
python data_processing/cliper.py
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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