使用UNet进行图像的动态对象跟踪有以下几种方法：
使用基于帧差法的方法：将两帧图像进行差分，得到两帧之间的差异部分，然后将差异部分输入UNet模型进行训练，从而实现动态对象的跟踪。
使用递归神经网络方法：将UNet模型与递归神经网络结合，通过递归的方式来处理连续帧图像，以捕捉动态对象的运动轨迹。
使用光流法结合UNet方法：通过计算图像之间的光流场来获取对象的运动信息，然后将光流场与图像输入UNet模型进行训练，以实现动态对象的跟踪。
使用多任务学习方法：将UNet模型与其他任务（如目标检测、语义分割等）结合，通过多任务学习的方式来提高动态对象跟踪的准确性和鲁棒性。
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