Сметанин А.А., Духанов А.В., Герасимчук М.Ю. Разработка метода выбора моделей машинного обучения распознавания объектов на изображениях с применением логики продукционных правил [Development of a methodology for selecting machine learning models for recognizing moving objects in a video stream based on production rules]. Компьютерная оптика [Computer Optics]. 2025. Т. 49. № 5. С. 826-835.
Smetanin A., Dukhanov A.V., Gerasimchuk M. Technology for Selecting Deep Learning Models Based on Actualized User Experience Using the Auto-ML Approach. Physics of Particles and Nuclei. 2025. Vol. 56. No. 6. pp. в печати.
Dukhanov A., Smetanin A., Luthenko A. A Recommender System for Machine Learning Pipelines' Design to Recognize Objects in Video Frames as a Learning Tool for Training Data Scientists. 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). 2024. pp. 881-886.
Yudin D., Zakharenko N., Smetanin A., Filonov R., Kichik M., Kuznetsov V., Larichev D., Gudov E., Budennyy S., Panov A. Hierarchical waste detection with weakly supervised segmentation in images from recycling plants. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024. Vol. 128. pp. 107542.
Анализ и выделение мета-параметров изображений для обучения алгоритма рекомендаций по выбору наилучших нейросетевых моделей обнаружения объектов
Сметанин А.А. Разработка рекомендательной системы выбора моделей машинного обучения распознавания движущихся объектов в видеопотоке на основе продукционных правил. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2023. Т. 1. С. 330-333.
Сметанин А.А., Першуткин А.Э., Духанов А.В. Классификация признаков на поверхностях цветов с помощью сжатых моделей машинного обучения. Современные наукоёмкие технологии. 2022. № 6. С. 29-34.
Uzhinskiy A.V., Ososkov G.A., Goncharov P., Nechaevskiy A.V., Smetanin A.A. One-shot learning with triplet loss for vegetation classification tasks. Компьютерная оптика [Computer Optics]. 2021. Vol. 45. No. 4. pp. 608-614.
Smetanin A.A., Uzhinskiy A., Ososkov G., Goncharov P., Nechaevskiy A. Deep learning methods for the plant disease detection platform. AIP Conference Proceedings. 2021. Vol. 2377. pp. 060006.
Сметанин А.А., Гончаров П.В., Ососков Г.А. Выбор методов глубокого обучения для решения задачи распознавания болезней растений в условиях малой обучающей выборки. Системный анализ в науке и образовании. 2020. № 1. С. 30-38.