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.. doi: 10.18287/2412-6179-CO-1583
Сметанин А.А. Intelligent Analysis of Power Plant Sensors: Forecasting and Anomaly Detection. Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX. NEUROINFORMATICS 2025. Studies in Computational Intelligence. 2025. No. 1241. pp. 349-360.. doi: 10.1007/978-3-032-07690-8_28
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. 1633–1637.. doi: 10.1134/S106377962570100X
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.. doi: 10.1016/j.engappai.2023.107542
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.. doi: 10.1109/RusAutoCon61949.2024.10694434
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.. doi: 10.17513/snt.39195
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.. doi: 10.18287/2412-6179-CO-856
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.. doi: 10.1063/5.0068797
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.. doi: 10.37005/2071-9612-2020-1-30-38