性别标注根据任务需求可分为多种类型，每种类型服务于不同的视觉分析目标。基础性别标注是最常见的形式，要求在人脸检测框的基础上，为每个人脸分配“男性”或“女性”的类别标签。标注人员需根据面部特征如眉骨、下颌线、嘴唇厚度和整体轮廓进行判断。此类型标注用于训练基础性别分类模型，是构建人像分析系统的起点。

多属性联合标注在性别标注的基础上，同步标记年龄、表情、佩戴眼镜、口罩等属性。这种标注方式支持多任务学习，使模型能同时输出多个属性结果，提升分析效率。例如，在安防场景中，系统可同时输出目标人物的性别、年龄段和是否佩戴口罩，为快速排查提供综合信息。

群体性别比例标注针对包含多个人物的图像或视频片段，不要求逐个标注，而是整体评估画面中男性与女性的大致比例。这种标注适用于宏观人群分析任务，如展会人流统计或广告投放效果评估，减少标注工作量的同时满足特定分析需求。

跨文化与多样性标注强调标注样本的广泛性，涵盖不同人种、肤色、发型和服饰风格的人物图像。此类标注有助于减少模型偏见，提升其在多元人群中的识别公平性。标注过程中需注意避免刻板印象，确保判断基于客观面部特征而非服饰或发型等可变因素。

信息来源：网易伏羲

性别标注根据任务需求可分为多种类型，每种类型服务于不同的视觉分析目标。基础性别标注是最常见的形式，要求在人脸检测框的基础上，为每个人脸分配“男性”或“女性”的类别标签。标注人员需根据面部特征如眉骨、下颌线、嘴唇厚度和整体轮廓进行判断。此类型标注用于训练基础性别分类模型，是构建人像分析系统的起点。

多属性联合标注在性别标注的基础上，同步标记年龄、表情、佩戴眼镜、口罩等属性。这种标注方式支持多任务学习，使模型能同时输出多个属性结果，提升分析效率。例如，在安防场景中，系统可同时输出目标人物的性别、年龄段和是否佩戴口罩，为快速排查提供综合信息。

群体性别比例标注针对包含多个人物的图像或视频片段，不要求逐个标注，而是整体评估画面中男性与女性的大致比例。这种标注适用于宏观人群分析任务，如展会人流统计或广告投放效果评估，减少标注工作量的同时满足特定分析需求。

跨文化与多样性标注强调标注样本的广泛性，涵盖不同人种、肤色、发型和服饰风格的人物图像。此类标注有助于减少模型偏见，提升其在多元人群中的识别公平性。标注过程中需注意避免刻板印象，确保判断基于客观面部特征而非服饰或发型等可变因素。

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