要利用UNet实现图像中动态对象的实时跟踪，可以按照以下步骤进行：
数据准备：收集具有标注的训练数据集，包括包含动态对象的图像和相应的标注（例如边界框或像素级标注）。
模型训练：使用UNet模型对训练数据集进行训练，以学习动态对象的特征。可以尝试使用预训练的UNet模型或与其他模型进行结合，以提高性能。
实时检测与跟踪：在实时图像中检测和跟踪动态对象，可以使用预训练的UNet模型进行对象检测，然后使用跟踪算法（如卡尔曼滤波器或多目标跟踪算法）进行对象跟踪。
模型优化：根据实时检测和跟踪的结果，可以进一步优化UNet模型，以提高精度和鲁棒性。
部署应用：将训练好的UNet模型部署到实际应用中，例如智能监控系统或自动驾驶系统中，实现动态对象的实时跟踪和识别。
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