遥感异源影像位深使用U-Net降位（12bit-8bit）的技术路线和流程，并给我U-Net的网络结构和层数设置

遥感异源影像位深使用U-Net降位（12bit-8bit）的技术路线和流程如下：

1. 数据准备：将12bit的遥感影像和对应的8bit标签图像进行准备。

2. 数据增强：对12bit的遥感影像进行数据增强，包括旋转、翻转、随机裁剪等。

3. 数据预处理：将12bit的遥感影像进行正则化，使其像素值在0-1之间。

4. 构建U-Net模型：使用U-Net网络结构进行降位，得到8bit的遥感影像。

5. 模型训练：使用准备好的数据进行模型训练，优化器可以选择Adam，损失函数可以选择交叉熵。

6. 模型评估：使用测试集进行模型评估，可以选择计算IoU、Dice系数等指标。

7. 预测结果：使用训练好的模型对新的遥感影像进行预测，得到8bit的遥感影像。

U-Net的网络结构如下：

U-Net(
  (conv1): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (pool1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv3): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv4): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (pool2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv6): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (pool3): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv7): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv8): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (up1): ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
  (conv9): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv10): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (up2): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
  (conv11): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv12): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (up3): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
  (conv13): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv14): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
  (conv15): Conv2d(64, 2, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)

其中，conv1~conv8为下采样部分，up1~up3为上采样部分，conv9~conv14为卷积层，conv15为输出层。整个网络共有23层。