要利用UNet对图像进行语义边缘检测，可以按照以下步骤进行：
准备数据集：收集包含语义边缘标注的图像数据集。这些图像可以是包含语义边缘标注的真实图像，也可以是通过人工标注得到的。
数据预处理：对图像数据进行预处理，包括将图像进行resize、归一化等操作，以便输入到UNet模型中。
构建UNet模型：UNet是一种用于图像分割的深度学习模型，其网络结构包括编码器和解码器。编码器用于提取图像特征，解码器用于将提取的特征映射到语义边缘分割结果。可以使用现有的UNet模型进行训练，也可以根据实际情况对UNet模型进行调整。
训练模型：使用准备好的数据集对UNet模型进行训练，优化损失函数，以使模型能够准确地预测图像中的语义边缘。
模型评估：使用测试集对训练好的UNet模型进行评估，评估模型在语义边缘检测任务上的性能。
边缘检测：将待检测的图像输入到训练好的UNet模型中，获取模型预测的语义边缘结果。
通过以上步骤，就可以利用UNet对图像进行语义边缘检测。需要注意的是，训练深度学习模型需要大量的标注数据和计算资源，同时需要对模型进行充分的调优和优化，以获得更好的检测结果。
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