2015年10月28日， 由ACM国际多媒体会议举办，微软公司承办的Multimedia Grand Challenge—MSR-Bing图像检索比赛（2015 MSR-Bing Image Retrieval Challenge）结果在澳大利亚的布里斯班揭晓。在众多的参赛团队中，由模式识别国家重点实验室图像与视频分析组宋强等人（指导老师程健研究员）组成的团队获得图像识别任务的第1名以及图像检索任务的第3名的好成绩。
宋强等人提出了基于深度特征的精细分类算法（fine-grained）以及混合搜索（search-based）的解决框架，探索了多种机器学习算法在解决实际图像分类和检索问题中的应用，其中，精细分类的结果的测评指标（top 5 precision）达到了85%的准确率，远远超过了第二名约15%。同时，该解决方案良好的泛化性能获得了微软研究院和产品部门的认可。
MSR-Bing图像检索比赛任务由微软研究院MSR和搜索部门Bing联合发布。今年的竞赛有两个任务：要求参赛队伍根据提供的百万级Bing平台上的网络图像，分别完成用文字检索图片（query-image system）和狗的精细分类（dog-breed system）两个任务。作为一个致力于网络真实环境下的大规模图像检索竞赛，MSR-Bing图像检索竞赛将工业需求与学术研究紧密结合，吸引了来自国内外众多的队伍报名参赛。
参赛领队（宋强）在国际多媒体会议上做比赛结果的报告
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