航拍建筑物分割数据集2850张json格式

**航拍建筑物分割数据集（2850张，JSON格式）简介**

本航拍建筑物分割数据集包含2850张高分辨率航拍影像，专为建筑物实例分割与语义分割任务设计，适用于城市规划、地理信息系统（GIS）更新、灾害评估及计算机视觉模型训练等场景。

数据集图像主要采集于城市、郊区及城乡结合部，覆盖密集住宅区、工业区、独立建筑等多种建筑类型与布局，具有良好的地理多样性与场景代表性。所有图像均经过专业标注，精确勾勒出每栋建筑物的轮廓边界。

核心标注信息以标准JSON格式存储，结构清晰、易于解析。每个JSON文件对应一张图像，详细记录了图像中所有建筑物的实例信息，包括唯一的对象ID、类别标签（如“building”）、以及构成多边形轮廓的像素坐标点序列。此格式兼容主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及标注工具（如LabelMe、CVAT），便于数据加载与预处理。

该数据集标注质量高、格式规范，是训练U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等分割模型的理想选择。研究者可直接利用JSON文件生成像素级掩码（mask）标签，快速构建训练集。2850张的规模在保证模型训练效果的同时，也适合在普通硬件上进行算法验证与原型开发，是遥感图像分析领域极具价值的开源资源。