BatteRaquette58/color-names

---
license: mit
task_categories:
- tabular-classification
language:
- en
tags:
- art
pretty_name: Colour Names
size_categories:
- 1M<n<10M
---

# Color Names dataset

A simple train and test dataset containing ~40000 rows of colour names and their hex codes.

## Credits

This dataset is processed and cleaned from <a href="https://github.com/meodai/color-names">meodai/color-names on GitHub</a>.

## License

This dataset is licensed under the <a href="https://huggingface.co/datasets/BatteRaquette58/color-names/blob/main/LICENSE">MIT license</a>.

---
许可证：MIT
任务类别：
- 表格分类（tabular-classification）
语言：
- 英语
标签：
- 艺术
数据集展示名称：色彩名称
样本量区间：
- 100万 < 样本数量 < 1000万
---

# 色彩名称数据集

本数据集为简易训练与测试数据集，包含约4万条色彩名称及其十六进制颜色码（hex codes）。

## 致谢
本数据集由GitHub平台上的meodai/color-names项目处理并清洗得到，项目链接：<a href="https://github.com/meodai/color-names">meodai/color-names</a>。

## 授权协议
本数据集采用MIT许可证（MIT license）进行授权，详细授权条款可参阅<a href="https://huggingface.co/datasets/BatteRaquette58/color-names/blob/main/LICENSE">对应许可证文件</a>。

原始信息汇总

Color Names dataset 概述

数据集基本信息

• 名称: Colour Names
• 任务类别: 表格分类（tabular-classification）
• 语言: 英语（en）
• 标签: 艺术（art）
• 大小: 1M<n<10M 行

数据集内容

• 描述: 包含约40000行数据，记录了颜色名称及其对应的十六进制代码。

数据集来源

• 原始数据: 来源于 meodai/color-names on GitHub。
• 处理: 本数据集由原始数据处理和清洗得到。

许可证

• 许可证类型: MIT 许可证
• 详细信息: 参见 MIT license。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在色彩科学与数字艺术交叉领域，颜色命名数据集为跨模态理解提供了重要基石。BatteRaquette58/color-names数据集源自GitHub上meodai/color-names仓库的原始数据，经过系统性清洗与整理而成。该数据集包含约4万条记录，每条记录由颜色名称及其对应的十六进制颜色代码构成，形成了颜色语义与色彩数值之间的映射关系。数据集的构建过程专注于去除噪声与冗余，确保颜色名称的准确性与一致性，最终以结构化表格的形式呈现，适用于监督学习任务。

特点

该数据集的核心特色在于其规模适中且质量精良，涵盖约4万条颜色-代码配对，既避免了小样本的局限性，又保持了数据管理的便捷性。所有颜色名称均以英文标注，并遵循MIT开源许可协议，便于学术研究与商业应用。数据集划分为训练集与测试集，为分类模型的训练与评估提供了标准化基准。此外，其标签体系简洁明确，颜色名称作为分类目标，十六进制代码作为特征输入，天然适配于计算机视觉与自然语言处理的交叉场景。

使用方法

该数据集主要面向表格分类任务，可直接通过HuggingFace Datasets库加载使用。用户可依据数据集提供的训练集与测试集划分，构建颜色名称预测模型。具体而言，可将十六进制代码转换为RGB或HSV等数值特征，输入至机器学习或深度学习分类器中，以学习从颜色空间到语义标签的映射。数据集的轻量级特性使其适合快速原型开发与教学演示，同时也可作为颜色命名规范化研究的基准数据集，推动人机交互与设计自动化领域的发展。

背景与挑战

背景概述

色彩命名是计算机视觉与认知科学交叉领域的基础问题，旨在建立颜色感知与语言符号之间的映射关系。该数据集由BatteRaquette58于近期创建，源自对meodai/color-names开源项目的清洗与整理，包含约4万条颜色名称及其对应的十六进制颜色代码。核心研究问题在于如何通过监督学习实现颜色名称的自动分类与预测，为艺术设计、人机交互及数据可视化等应用提供标准化色彩语义支持。作为中等规模的高质量标注数据集，它填补了现有颜色命名资源在结构化训练数据方面的空白，为多类别颜色分类任务提供了可靠基准。

当前挑战

该数据集面临多维挑战：首先，颜色命名本身具有主观性与文化依赖性，同一色值在不同语境下可能对应多个名称，导致标注一致性难以保证；其次，颜色空间（如RGB、HSV）与人类感知的非线性关系增加了特征工程难度，简单十六进制编码难以捕捉色相、饱和度与明度的连续变化；再者，数据集虽经清洗，但仍存在罕见颜色名称样本不平衡的问题，部分类别仅有少量实例，影响模型泛化能力；最后，构建过程中从开源项目到结构化数据集的转换涉及去重、格式统一与噪声过滤，需人工校验以确保标签质量与语义准确性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与色彩科学的交叉领域中，BatteRaquette58/color-names数据集为颜色命名与分类任务提供了标准化的基准资源。该数据集包含约四万条颜色名称与十六进制颜色码的配对记录，覆盖了从日常用语到专业美术领域的丰富色彩词汇。研究者通常利用这一数据集构建颜色名称预测模型，通过监督学习算法将RGB或十六进制颜色值映射到人类可理解的颜色标签上，从而弥合机器视觉与人类感知之间的语义鸿沟。

实际应用

在实际应用中，该数据集赋能了多项人机交互与数字设计工具的开发。例如，在图形设计软件中集成颜色名称建议功能，帮助非专业用户通过自然语言描述快速定位目标色值；在艺术教育领域，可用于构建智能配色教学系统，将抽象的色码转化为具象的词汇解释。此外，该数据集在电商视觉搜索、无障碍界面设计以及数字文化遗产的色彩标注等场景中展现出重要价值，显著提升了人机沟通的效率与直观性。

衍生相关工作

基于该数据集，学界衍生出多项经典工作，包括多模态颜色命名模型的构建、跨语言颜色词库的自动对齐研究，以及对抗生成网络在色彩空间中的语义控制探索。部分工作进一步将颜色名称嵌入到图像描述生成框架中，使模型能够生成更具感知细节的文本描述。这些衍化研究不仅拓展了数据集的应用边界，也为视觉-语言联合表征的细粒度建模提供了关键的数据支撑与实验基准。