ColorBlindnessEval基准
Ishihara风格图像基准，用于测试视觉语言模型和色觉识别鲁棒性，由MM-Hallu提供，来自Hugging Face数据库，包含638条数据，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0。
基本信息
资源简介
ColorBlindnessEval基准
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MM-Hallu/ColorBlindnessEval》。源站首次发布：2026-04-29。
【数据内容】
源站原始描述：# ColorBlindnessEval 500 Ishihara-like images testing VLM robustness on visually adversarial scenarios. Numbers 0-99 rendered in different fonts and color configurations against confusing backgrounds. ## Fields | Field | Description | |-|-| | image | Ishihara-like test image | | filename | Image filename | | number | Hidden number in the image (ground truth, 0-99) | | font | Font used (Arial / DejaVuSans) | | color_config | Color configuration variant | ## Evaluation ``` prompt…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 137.26 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、language:en、license:apache-2.0、size_categories:n<1K、format:parquet、modality:image、modality:text、library:datasets、library:pandas、library:polars。
【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://huggingface.co/datasets/MM-Hallu/ColorBlindnessEval
使用许可：apache-2.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-04-30，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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("MM-Hallu/ColorBlindnessEval")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/MM-Hallu/ColorBlindnessEval
数据说明
Ishihara风格图像基准，用于测试视觉语言模型和色觉识别鲁棒性。
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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