基于视觉变换器的外观识别

20/25基于视觉变换器的外观识别第一部分视觉变换器的背景及原理 2第二部分外观识别的任务定义 4第三部分基于视觉变换器的外观识别方法 5第四部分视觉变换器中外观特征提取 9第五部分外观特征表征与度量学习 13第六部分视觉变换器的训练策略 15第七部分视觉变换器在外观识别中的应用 18第八部分视觉变换器在外观识别中的挑战与展望 20

第一部分视觉变换器的背景及原理关键词关键要点【视觉变换器的背景及原理】

主题名称：视觉变换器兴起背景

1.深度卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中取得了显著成功。

2.随着数据量的增加，CNN模型变得庞大且难以训练。

3.视觉变换器（ViT）应运而生，将图像表示为一组序列化的补丁，并使用自注意力机制建立图像局部特征之间的关系。

主题名称：视觉变换器原理

视觉变换器的背景

#卷积神经网络的局限性

传统上，计算机视觉任务主要使用卷积神经网络(CNN)来解决。CNN在图像分类和目标检测方面取得了显著的成功，但是它们也存在一些固有的局限性：

*平移不变性：CNN依赖于图像中的局部空间关系，这限制了它们对平移和旋转等变换的鲁棒性。

*全局建模：CNN通常逐层提取图像特征，这可能难以捕获图像中的全局关系。

*计算成本：对于大型图像，CNN的计算成本很高，特别是当需要处理高分辨率图像时。

#视觉变换器的出现

为了克服CNN的局限性，近年来出现了视觉变换器(ViT)。ViT是一种基于注意力机制的transformer架构，最初设计用于自然语言处理任务。它们被改编用于计算机视觉，并在各种视觉任务中显示出显着的性能提升。

视觉变换器的原理

#图像嵌入

与CNN不同，ViT将图像嵌入到一个序列中。这可以通过将图像划分为一组小图像块或使用卷积层提取图像特征来实现。嵌入序列中的每个元素都表示图像的一个局部区域。

#位置编码

与自然语言相比，图像中的元素没有固定的顺序。因此，ViT使用位置编码来为每个嵌入序列中的元素注入其在图像中的位置信息。这种编码确保模型能够学习图像中的空间关系。

#自注意力

ViT的核心组件是自注意力层。自注意力层允许模型学习嵌入序列中元素之间的关系。它使用查询、键和值矩阵来计算一个新的表示，其中每个元素都加权地汇总了所有其他元素的信息。自注意力层有助于模型捕获图像中的全局和局部关系。

#多头自注意力

为了从不同表示中学习，ViT使用多头自注意力。多头自注意力并行执行多个自注意力层，每个层产生一个不同的表示。这些表示随后连接在一起以形成更丰富的特征表示。

#前馈层

除了自注意力层外，ViT还使用前馈层。前馈层是一个线性层，用于进一步处理自注意力层的输出。前馈层有助于提取更高级别的特征并增加模型的非线性容量。

#分类层

最后，ViT使用分类层来针对特定视觉任务对嵌入序列中的元素进行分类。分类层通常是一个线性层，后跟一个softmax函数，该函数为每个类别产生概率分布。第二部分外观识别的任务定义外观识别的任务定义

外观识别是一项计算机视觉任务，其目标是识别和分类图像中的物理对象。该任务的本质是确定图像中存在的特定物体或类别的实例。

外观识别涉及分析图像的视觉特征，例如形状、颜色、纹理和空间关系。这些特征用于捕获对象的固有视觉性质，从而使计算机能够将它们与其他对象区分开来。

外观识别可以应用于广泛的领域，包括：

*对象检测：识别和定位图像中的特定对象实例。

*对象分类：将图像中的对象归入预定义的类别。

*图像分割：将图像中的不同区域分配给特定的对象或类别。

*人脸识别：识别和验证个人的面孔。

*医疗成像：识别和分类医学图像中的解剖结构和异常情况。

要有效地执行外观识别，需要解决以下关键挑战：

*内在变化：对象可能具有显着的内在变化，例如大小、形状和纹理。

*外部影响：照明条件、遮挡和背景杂乱会影响对象的外观。

*类内差异：同一类别的不同实例之间可能存在显着差异。

*类间相似性：不同类别的对象可能具有相似的视觉特征。

为了应对这些挑战，外观识别算法通常采用机器学习和深度学习技术。这些算法使用大量标记图像数据集进行训练，以学习相关特征并建立用于识别和分类对象的预测模型。

任务变体

外观识别有几个主要任务变体：

*一般对象识别：识别图像中任何类别的对象。

*特定类别识别：识别图像中特定类别的对象，例如人脸、汽车或动物。

*多标签识别：识别图像中属于多个类别的对象。

*实例分割：识别图像中每个对象实例的像素级轮廓。

*语义分割：将图像中的每个像素分配到其对应的对象类别或背景。

评估指标

外观识别算法的性能通常使用以下指标进行评估：

*准确率：正确识别的对象数与总对象数的比率。

*平均精度（mAP）：针对不同置信度阈值的准确率的加权平均值。

*召回率：识别所有真实对象的比率。

*IOU（交并比）：识别对象与真实对象重叠区域的比率。第三部分基于视觉变换器的外观识别方法关键词关键要点外观特征提取

1.视觉变换器（ViT）利用自注意力机制，从图像中提取全局特征和局部信息。

2.ViT将图像分割为块，每个块被编码成一个向量，然后通过自注意力层处理。

3.通过堆叠多个自注意力层，ViT能够捕获图像中跨区域的复杂关系和依赖性。

外观相似性度量

1.基于ViT的外观相似性度量方法通过计算两个图像特征向量之间的距离来度量其相似性。

2.常用的距离度量包括余弦相似度、欧式距离和马氏距离。

3.不同的距离度量各有优缺点，需要根据特定应用场景进行选择。

外观识别

1.外观识别旨在识别图像中的对象或人，它通常包括关键点检测、描述子提取和匹配等步骤。

2.ViT可以用于外观识别，因为它可以从图像中提取鲁棒和discriminative特征。

3.ViT与传统特征提取方法（如SIFT和HOG）相比，具有更高的识别精度和鲁棒性。

可解释性

1.ViT基于自注意力机制，这使其具有较高的可解释性。

2.通过可视化注意力图，可以了解ViT在图像中关注的区域，从而理解其决策过程。

3.ViT的可解释性有利于调试和改进模型，以及为用户提供对识别结果的洞察。

鲁棒性

1.ViT对图像变换（如旋转、平移和裁剪）具有较高的鲁棒性。

2.自注意力机制能够捕获图像中的全局特征，减轻图像变换的影响。

3.此外，ViT可以与数据增强技术相结合，进一步提高其鲁棒性。

趋势及前沿

1.基于ViT的外观识别正在朝着更轻量级、更准确和更通用化的方向发展。

2.研究者正在探索将ViT与其他技术（如生成模型）相结合，以提高外观识别的性能。

3.预计ViT将在外观识别领域继续发挥重要作用，并推动新一代视觉识别算法的发展。基于视觉变换器的外观识别方法

引言

外观识别是一项计算机视觉任务，涉及识别和分类基于视觉特征的对象或场景。视觉变换器(ViTs)是一种最近开发的基于注意力的深度学习模型，它在各种视觉任务中取得了显著成果。

视觉变换器

ViT是一种基于注意力的深度学习模型，它将图像划分为补丁，然后将每个补丁嵌入到高维空间中。生成的嵌入序列随后经过一系列自注意力层，这些层使模型能够捕获补丁之间的全局依赖关系。

基于ViT的外观识别方法

基于ViT的外观识别方法通常遵循以下步骤：

1.图像预处理：将输入图像划分为大小相等的补丁，并将其展平为一维向量。

2.嵌入：将每个展平的补丁嵌入到高维空间中，通常使用线性投影或可学习的嵌入层。

3.自注意力：对嵌入的补丁序列应用一系列自注意力层。这些层允许模型捕获补丁之间的全局依赖关系，并生成上下文丰富化的表示。

4.分类：将注意力池化或添加前馈层应用于最终的特征表示，以进行分类。

方法变体

基于ViT的外观识别方法存在多种变体，包括：

*ViT-B/16：用于ImageNet分类任务的原始ViT模型，具有16个注意力层。

*DeiT：一种蒸馏的ViT模型，通过从大型ViT模型学徒获得知识来提高效率。

*SwinTransformer：一种使用移位窗口注意力的ViT模型，可以提高图像局部和全局特征的捕获能力。

*PiT：一种渐进式的ViT模型，通过逐渐增加注意力层的数量和维度来提高性能。

优点

基于ViT的外观识别方法具有以下优点：

*全局依赖关系建模：自注意力层使模型能够捕获图像中补丁之间的全局依赖关系。

*可扩展性和鲁棒性：ViT可以轻松扩展到不同的图像大小和分辨率，并且对图像变形和噪声具有鲁棒性。

*上下文丰富化的表示：自注意力机制生成上下文丰富化的特征表示，有助于区分相似的外观。

*表现卓越：基于ViT的方法在ImageNet、CIFAR-10等基准数据集上取得了最先进的性能。

应用

基于ViT的外观识别方法已成功应用于各种应用中，包括：

*对象检测：识别和定位图像中的对象。

*语义分割：将图像像素分类为不同的语义类。

*图像分类：将图像分类到预定义的类别中。

*人脸识别：识别和验证个人的身份。

*医疗图像分析：诊断疾病和辅助治疗。

结论

基于视觉变换器的外观识别方法是一种强大且准确的计算机视觉技术。它们利用自注意力机制捕获图像中补丁之间的全局依赖关系，生成上下文丰富化的特征表示。这些方法在各种应用中取得了最先进的性能，并且凭借其可扩展性和鲁棒性，有望在未来推动外观识别领域的进一步发展。第四部分视觉变换器中外观特征提取关键词关键要点外观特征提取中的注意力机制

1.注意力机制能够从视觉变换器中筛选出与特定任务相关的特征信息。

2.自注意力机制通过计算特征之间的相关性，加权求和形成新的特征表示，突出重要信息。

3.跨注意机制则将不同层级的特征信息相互融合，丰富特征描述。

外观特征提取中的多尺度表示

1.视觉变换器通过堆叠多个卷积层，提取不同尺度的特征信息。

2.多尺度表示能够捕捉图像中从细微到整体的各种视觉细节。

3.通过融合不同尺度的特征，可以增强外观识别模型的鲁棒性和泛化能力。

外观特征提取中的局部和全局特征

1.视觉变换器能够同时提取局部和全局特征，实现全面且层次化的特征描述。

2.局部特征强调图像中的细微纹理和差异，有利于细粒度识别。

3.全局特征刻画图像的整体结构和分布，有助于高层语义理解。

外观特征提取中的空间和通道维度

1.视觉变换器在空间和通道维度上同时执行特征提取。

2.空间维度的变换捕捉图像中的空间关系和局部结构。

3.通道维度的变换提取图像的语义信息和抽象特征。

外观特征提取中的非线性激活函数

1.非线性激活函数，如ReLU和Swish，引入非线性变换，增强特征的判别性和表达能力。

2.它们将特征分布重塑为非正态分布，改善特征表示的鲁棒性和泛化能力。

3.适当的激活函数选择对于优化外观特征提取至关重要。

外观特征提取中的池化层

1.池化层减少特征图的尺寸，同时聚合信息，提升特征的鲁棒性和泛化能力。

2.最大池化和平均池化是两种常用的池化操作，分别提取最大值或平均值。

3.池化层的类型和超参数选择会影响外观特征提取的效果。基于视觉变换器的外观识别中的视觉变换器中外观特征提取

视觉变换器（ViT）是一种新兴的图像识别模型，它利用图像中的空间信息和全局联系来提取外观特征。在ViT中，图像被划分为一组重叠的块，每个块被展成一个一维向量。这些向量随后被输入到一个基于Transformer的架构中，该架构通过自注意力机制学习块之间的关系。

局部特征提取

ViT中的局部特征提取模块负责从图像块中提取低级特征。该模块通常由几个卷积层组成，这些卷积层应用于每个块的展平向量。卷积层学习每个块中像素之间的空间关系，从而提取局部特征，例如边缘、纹理和颜色。

全局特征提取

局部特征提取之后，ViT利用Transformer架构提取图像的全局特征。Transformer是一个基于注意力机制的架构，它允许模型关注图像中不同部分之间的关系。在ViT中，Transformer应用于局部特征序列，以学习块之间的依赖关系和交互作用。

自注意力机制

自注意力机制是Transformer架构的关键组成部分。它允许模型关注输入序列中不同元素之间的关系。在ViT中，自注意力层应用于局部特征序列，以计算每个块对其他所有块的注意力权重。这些权重表示了块之间的相关性，并且用于加权聚合局部特征。

多头注意力

为了捕获图像中不同类型的依赖关系，ViT使用多头注意力机制。多头注意力将输入序列投影到多个子空间，每个子空间都有自己的自注意力层。这些子空间允许模型学习不同类型的关系，例如空间关系、语义关系和通道关系。

外观特征融合

通过自注意力机制，ViT能够从图像中提取局部和全局外观特征。这些特征随后被融合起来，形成图像的外观表征。外观表征可以用来执行各种视觉识别任务，例如图像分类、目标检测和语义分割。

特定于任务的头

为了执行特定任务，ViT通常连接一个特定于任务的头。特定于任务的头是一个额外的网络层，它将外观特征转换为任务相关的输出。例如，对于图像分类任务，特定于任务的头可能是一个全连接层，它输出每个类的概率分布。

优点

*无位置编码：ViT不需要位置编码，因为它从数据中学到了图像中的空间关系。

*强大的全局建模：Transformer架构允许ViT有效地建模图像中的全局特征和依赖关系。

*可扩展性：ViT可扩展到高分辨率图像，而不会损失性能。

*通用性：ViT可以用于各种视觉识别任务，包括图像分类、目标检测和语义分割。

缺点

*计算成本高：ViT的训练和推理比基于卷积神经网络的模型更昂贵。

*内存消耗高：ViT需要存储图像中所有块之间的注意力权重，这可能会占用大量的内存。

*对小物体敏感：ViT对小物体不太敏感，因为它们可能被较大的物体所淹没。

总之，视觉变换器中的外观特征提取是通过局部特征提取、全局特征提取、自注意力机制和外观特征融合来实现的。ViT能够提取图像中的丰富外观特征，这些特征可以有效地用于各种视觉识别任务。第五部分外观特征表征与度量学习关键词关键要点外观特征表征

1.视觉变换器（ViT）通过对图像进行分块、线性嵌入和位置编码，将图像转换为序列化的特征向量。

2.ViT提取的高级语义特征可以有效捕捉图像的整体外观，保留图像内容和结构信息。

3.ViT特征表征在表征局部和全局图像特征方面具有出色的能力，为外观识别和表征提供了强大的基础。

度量学习

1.度量学习旨在学习度量函数，以衡量特征向量之间的相似性或距离。

2.在外观识别中，度量学习通过比较特征向量，识别图像之间的相似性或差异。

3.常用的度量学习方法包括欧几里得距离、余弦相似性和排序损失函数。外观特征表征与度量学习

外观特征表征和度量学习在基于视觉变换器的外观识别中至关重要。外观特征表征旨在从图像中提取表示其外观的特征，而度量学习则专注于学习度量相似度或距离的函数，以区分不同外观。

外观特征表征

视觉变换器通过自注意力机制处理图像数据，可提取丰富的图像特征。其中，以下方法广泛用于外观特征表征：

*局部自注意力(LSA)：关注图像局部区域之间的关系，捕获细节和纹理信息。

*全局自注意力(GSA)：考虑图像中所有像素之间的关系，捕捉全局上下文信息。

*多头自注意力(MHSA)：并行使用多个自注意力头，从不同角度提取特征。

*卷积神经网络(CNN)和视觉变换器混合：将CNN的局部特征提取能力与视觉变换器的全局特征表征能力相结合。

度量学习

度量学习的目标是学习一个映射函数，将输入特征向量映射到一个低维空间中，使得相似样本之间的距离靠近，而不同样本之间的距离较远。常用的度量学习损失函数包括：

*孪生网络：使用一对网络，一个用于提取图像特征，另一个用于比较特征相似度。

*三重损失：同时使用锚点、正样本和负样本，最小化锚点与正样本的距离，同时最大化锚点与负样本的距离。

*对比损失：利用图像对的相似度标签，将相似的图像对拉近，而将不相似的图像对推远。

*信息不对称度量学习(AINML)：通过最大化正确预测图像对相似性的概率，学习度量函数。

外观特征表征与度量学习的融合

外观特征表征和度量学习相互补充，共同促进外观识别性能：

*端到端训练：将外观特征提取器和度量学习算法联合训练，优化端到端的性能。

*改进相似度度量：通过度量学习，学习更有效的相似度度量函数，提高特征的区分能力。

*增强可解释性：度量学习有助于理解模型如何区分不同的外观，提高模型的可解释性。

应用

基于视觉变换器的外观识别在以下应用中发挥至关重要的作用：

*人脸识别：从图像中识别个人身份。

*目标检测和识别：检测和识别图像中的特定对象。

*图像检索：基于图像相似性检索图像数据库中的目标图像。

*医学图像分析：诊断疾病和评估治疗效果。

研究进展

近年来，外观特征表征和度量学习在基于视觉变换器的外观识别领域取得了显著进展。值得关注的研究方向包括：

*自监督学习：利用图像本身信息进行度量学习，无需人工标注。

*元学习：通过少量的示例任务，快速适应新的识别任务。

*注意机制：探索自注意力机制在度量学习中的应用，提升对细节和上下文信息的关注。第六部分视觉变换器的训练策略视觉变换器的训练策略

视觉变换器（ViT）作为一种图像处理模型，其训练策略对模型的性能至关重要。以下是ViT训练中常用的几种策略：

1.预训练

*ViT通常使用大规模图像数据集进行预训练，例如ImageNet-21k。

*预训练可以帮助模型学习图像表示的通用特征，从而提高其对各种下游任务的泛化能力。

*预训练模型可以作为下游任务的初始化权重，从而减少训练时间和提高准确度。

2.数据增强

*数据增强技术可以生成更多样化的训练数据，从而防止模型过拟合。

*常用的数据增强技术包括随机翻转、裁剪、旋转、色彩抖动和高斯噪声。

*数据增强有助于模型学习图像的鲁棒特征，使其能够泛化到未见过的图像。

3.正则化技术

*正则化技术可以防止模型过拟合，从而提高泛化能力。

*常用的正则化技术包括权重衰减、批归一化和dropout。

*正则化技术通过限制模型容量和参数的数量来防止过拟合。

4.优化器

*优化器用于更新模型的权重，以最小化损失函数。

*常用的优化器包括Adam、RMSprop和SGD。

*选择合适的优化器可以加速训练过程并提高模型性能。

5.学习率策略

*学习率是优化器更新权重的步长。

*学习率衰减策略可以随着训练的进行逐渐降低学习率。

*学习率衰减有助于防止模型在训练后期出现震荡和过拟合。

6.过拟合预防措施

*为了防止过拟合，可以在训练中使用以下技术：

*早停法：当验证集上的损失不再改善时，停止训练。

*模型选择：在多个候选模型中选择验证集上性能最好的模型。

*集成学习：组合多个模型的预测，以提高泛化能力。

7.知识蒸馏

*知识蒸馏是一种将大型教师模型的知识转移到较小学生模型的技术。

*知识蒸馏通过最小化学生模型和教师模型之间的预测差异来实现。

*知识蒸馏有助于提高学生模型的性能，同时减少模型大小和计算成本。

8.多模态训练

*多模态训练涉及使用来自不同模态（例如图像和文本）的数据来训练模型。

*多模态训练可以帮助模型学习不同模态之间的关联，从而提高其在跨模态任务（例如图像字幕和视觉问答）上的性能。

9.对比学习

*对比学习是一种自监督学习技术，它通过比较正样本和负样本来训练模型。

*对比学习可以帮助模型学习图像表示的相似性和差异性，从而提高其用于下游任务（例如分类和检索）的性能。

10.渐进式训练

*渐进式训练是一种将大型数据集划分为较小块的训练方法。

*渐进式训练有助于防止显存不足，并允许模型随着训练的进行逐渐增加数据量。

*渐进式训练可以改善模型的泛化能力和收敛速度。

总之，视觉变换器的训练策略至关重要，因为它决定了模型的性能和泛化能力。通过使用上述训练策略，可以提高ViT在各种图像处理任务上的准确度和鲁棒性。第七部分视觉变换器在外观识别中的应用视觉变换器在外观识别中的应用

引言

外观识别在计算机视觉领域中至关重要，涉及从图像中识别和分类对象的形状、颜色和纹理等视觉特征。传统外观识别方法依赖于手动提取特征，这费时费力且容易产生错误。视觉变换器（VisionTransformer，ViT）的出现为外观识别带来了革命性的改变，它通过注意力机制直接从图像中学习高级语义特征，从而实现更准确和高效的识别。

视觉变换器的架构

视觉变换器是一种基于注意力机制的图像分类模型。其架构主要包括以下三个部分：

1.图像分割：将图像分割成一系列小块，称为补丁。

2.补丁嵌入：将每个补丁嵌入为一个高维向量，该向量包含补丁的视觉信息。

3.注意力和完全连接层：使用自注意力机制和完全连接层对补丁向量进行处理，提取图像的全局语义特征。

视觉变换器的优势

视觉变换器在外观识别中具有以下优势：

1.端到端特征学习：ViT直接从图像中学习特征，无需人工设计特征提取器，简化了外观识别过程。

2.全局特征建模：ViT的注意力机制可以对整个图像进行建模，捕获全局语义关系，从而提高识别的准确性。

3.强大的泛化能力：ViT在小数据集上训练后，可以很好地泛化到新场景和对象，展示出强大的迁移学习能力。

视觉变换器的应用

视觉变换器已广泛应用于各种外观识别任务，包括：

1.图像分类：ViT在ImageNet图像分类基准上取得了最先进的性能，展示了其在识别广泛对象类别方面的强大能力。

2.目标检测：ViT已被用于目标检测框架中，作为特征提取器，提高了检测精度和速度。

3.实例分割：ViT可以分割图像中的不同对象，并为每个对象分配一个独特的标签，展示了其在精细语义理解方面的能力。

4.图像检索：ViT可用于图像检索任务，通过提取图像的语义特征，查找与查询图像相似的图像。

具体示例

ImageNet数据集上的图像分类

在ImageNet图像分类数据集上，ViT-B/16模型取得了90.8%的顶级准确率，优于传统卷积神经网络（CNN）模型。ViT的成功归因于其端到端特征学习能力，以及对图像全局语义关系的建模。

PASCALVOC数据集上的目标检测

在PASCALVOC目标检测数据集上，基于ViT的检测器在mAP（平均精度）指标上取得了82.3%的成绩，超过了基于CNN的检测器。ViT的强大特征提取能力使其能够准确地定位和分类图像中的目标。

COCO数据集上的实例分割

在COCO实例分割数据集上，基于ViT的分割模型在mIoU（平均交并比）指标上取得了42.8%的成绩，与基于CNN的模型相当。ViT对精细语义信息的建模能力使其能够有效地分割图像中的不同对象。

结论

视觉变换器在外观识别领域取得了革命性的进展，其端到端特征学习和全局特征建模的能力为各种任务提供了强大的解决方案。随着ViT模型的不断优化和新的应用探索，我们有望在外观识别领域取得更大的突破，推动计算机视觉技术的发展。第八部分视觉变换器在外观识别中的挑战与展望关键词关键要点【视觉变换器的局限性】

*

*VTs对图像的高频细节和纹理敏感度较低，可能会导致视觉识别精度下降。

*VTs对图像的旋转、尺度和噪声变化鲁棒性差，限制了它们在现实世界场景中的应用。

*视觉变换器在外观识别中的挑战

数据不足和偏差：

*外观识别数据集往往规模较小，多样性不足，无法充分覆盖现实世界的变异。

*这些数据集可能存在偏差，如种族、性别或年龄上的偏差，导致模型在某些群体上的性能下降。

计算成本：

*视觉变换器是计算密集型的，训练和推理需要大量资源。

*这限制了模型的大小和复杂性，影响了其在外观识别中的性能。

泛化能力：

*视觉变换器容易出现过拟合，难以推广到新的域和环境。

*它们对光照条件、背景杂乱和图像噪声等变化因素敏感。

语义理解：

*视觉变换器擅长提取图像的视觉特征，但它们在理解对象之间的语义关系方面存在局限性。

*这可能会影响它们识别复杂外观的准确性和鲁棒性。

鲁棒性：

*外观识别中的攻击者可以使用对抗性示例来欺骗视觉变换器。

*模型需要具有抵抗这些攻击的鲁棒性，以确保其在实际应用中的可靠性。

展望

大规模数据集：

*收集和标记大规模、多样化的外观识别数据集对于提高模型性能至关重要。

*这些数据集应包括不同人群、环境和场景，以减少偏差