9、海洋中尺度涡旋检测模型的训练与评估

海洋中尺度涡旋检测模型的训练与评估

1. 数据读取与类别频率分析

首先，从指定路径读取样本数据：
- 从 /home/username/ML_eddies/cds_ssh_1998 - 2018_10day_interval/subset_pet_masks_with_adt_1998 - 2018_lat14N - 46N_lon166W - 134W.npz 读取 987 个样本。
- 从 /home/username/ML_eddies/cds_ssh_2019_10day_interval/subset_pet_masks_with_adt_2019_lat14N - 46N_lon166W - 134W.npz 读取 47 个样本。

接着，分析训练数据集中类别的分布情况，以识别类别不平衡问题。以下是具体代码：

import numpy as np
train_masks = train_loader.dataset.masks.copy()
class_frequency = np.bincount(train_masks.flatten())
total_pixels = sum(class_frequency)
print(
    f"Total number of pixels in training set: {total_pixels/1e6:.2f} megapixels"
    f" across {len(train_masks)} SSH maps\n"
    f"Number of pixels that