全景分割：学习融合物体和环境的编程技巧

全景分割是计算机视觉领域中的重要任务，旨在将输入图像分割成物体和环境两个部分。本文将介绍一种称为"Learning to Fuse Things and Stuff"的方法，该方法通过学习将物体和环境进行有效融合。我们将提供相关的源代码示例，以帮助读者理解并实现这一技术。

全景分割的目标是将图像中的每个像素进行分类，判断其属于物体还是环境。"Learning to Fuse Things and Stuff"方法通过深度学习模型实现这一任务。我们将使用Python和深度学习框架PyTorch进行示例代码编写。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

接下来，我们定义一个全景分割模型。在这个示例中，我们使用一个简单的卷积神经网络（Convoluti