設計更具挑戰性的個人化基準測試可以考慮以下幾個方面：
多實例場景：基準測試應包含多個相同類別的實例，這樣可以測試模型在面對相似物體時的區分能力。例如，設計包含多隻狗或多輛車的場景，要求模型能夠準確識別和分割特定的實例。
變化的視角和環境：基準測試應涵蓋不同的視角、光照條件和背景環境，以評估模型在各種情況下的穩定性和適應性。這可以通過使用合成數據或真實世界的多樣化數據集來實現。
引入遮擋和干擾：在基準測試中引入遮擋物或其他干擾物體，以測試模型在複雜場景中的表現。這樣可以更好地評估模型的魯棒性和對於背景噪聲的抵抗能力。
多任務評估：設計基準測試時，可以同時考慮多個任務，例如個人化檢索和分割，並要求模型在這些任務中都能表現良好。這樣可以促進模型的綜合能力提升。
使用真實世界數據：基準測試應基於真實世界的數據集，而非僅僅依賴合成數據。這樣可以更真實地反映模型在實際應用中的性能，並提供更具挑戰性的評估環境。