航拍建筑物分割数据集14300张json格式（已增强）

**航拍建筑物分割数据集（14300张，JSON格式，已增强）简介**

本航拍建筑物分割数据集规模庞大，共包含14,300张清晰分辨率航拍影像，是在原始数据基础上经过数据增强技术（如旋转、翻转、色彩抖动、尺度缩放、仿射变换等）扩充而成，显著提升了数据的多样性与模型的泛化能力，适用于深度学习驱动的建筑物实例分割与语义分割任务。

数据集覆盖城市、乡镇等多种地理环境，建筑形态丰富，包括独栋房屋、连排建筑、高层楼宇及不规则结构，具有高度的现实复杂性。所有图像均经过精细人工标注，建筑物轮廓精确至像素级。

标注信息采用标准JSON格式存储，结构清晰，每份JSON文件对应一张图像，包含图像路径、尺寸信息及多个建筑物实例的详细标注。每个实例均提供类别标签（如“building”）和由像素坐标构成的多边形（polygon）轮廓，便于生成训练所需的掩码图像。该格式广泛兼容LabelMe、CVAT等标注工具及PyTorch、TensorFlow等主流框架。

本增强数据集有效缓解了遥感图像样本不足的问题，适用于训练U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等模型，可广泛应用于城市监测、地图制图、灾损评估等领域，是遥感与计算机视觉研究的高质量数据资源。