这项工作总结了2022年2022年国际生物识别联合会议（IJCB 2022）的IJCB被遮挡的面部识别竞赛（IJCB-OCFR-2022）。OCFR-2022从学术界吸引了总共3支参与的团队。最终，提交了六个有效的意见书，然后由组织者评估。在严重的面部阻塞面前，举行了竞争是为了应对面部识别的挑战。参与者可以自由使用任何培训数据，并且通过使用众所周知的数据集构成面部图像的部分来构建测试数据。提交的解决方案提出了创新，并以所考虑的基线表现出色。这项竞争的主要输出是具有挑战性，现实，多样化且公开可用的遮挡面部识别基准，并具有明确的评估协议。
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我们提出了一种新的基于深入学习的方法，用于估计从空中平台捕获的3D点云估算植被层的占用。我们的模型预测了三个植被阶层的光栅占用地图：下层，中等和更高的地层。我们的培训方案允许我们的网络仅使用圆柱形图中聚合的值，这更容易产生比像素 - 明智的或点明智的注释。我们的方法在精度方面占据了手工制作和深度学习的基线，同时提供视觉和可解释的预测。我们沿着199农业地块的数据集提供了我们的方法的开源实现，以培训和评估占用回归算法。
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光学和雷达卫星时间序列是协同的：光学图像包含丰富的光谱信息，而C波段雷达捕获有用的几何信息，并且对云盖免疫。由于近期基于时间关注的方法的成功跨多种裁剪映射任务，我们建议调查这些模型如何适应多种方式运行。我们实施和评估多种融合方案，包括新颖的方法和对培训程序的简单调整，显着提高性能和效率几乎没有增加复杂性。我们表明大多数融合方案具有优势和缺点，使其与特定设置相关。然后，我们跨多个任务评估多模式的好处：宗地分类，基于像素的分割和Panoptic Parcel分段。我们表明，通过利用光学和雷达时间序列，基于多模式的时间关注的模型可以在性能和弹性方面偶尔将单片式模型到云覆盖。为了进行这些实验，我们使用空间对齐的雷达图像时间序列增强肉饼数据集。生成的数据集，Pastis-R，构成了具有语义和实例注释的第一个大规模，多模式和开放式卫星时间序列数据集。
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