

---

```yaml
---
dataset_name: "FLAG3D"
dataset_acronym: "FLAG3D"
paper_title: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction"
paper_title_ru: "FLAG3D: 3D-датасет фитнес-активности с языковыми инструкциями"
authors: [Tang, Liu_J, Liu_A, Yang, Dai, Rao, Lu, Zhou, Li]
year: 2023
venue: "CVPR"
venue_tier: "A*"
doi: "10.1109/CVPR52729.2023.02117"
arxiv: "2212.04638"
domain: [fitness_specific, pose_3d, motion_generic, action_recognition]
subjects_count: 24            # 10 MoCap + 10 real-world (разные люди!) + 4 synthetic avatars
exercises_count: 60
modalities: [rgb, mocap, smpl, synthetic_rgb, text_instruction, 2d_keypoints]
multi_view: true              # 6 camera positions для synthetic, front+side для real-world
expert_error_annotation: false  # инструкции — «как правильно», не «что неправильно»
license: "research-only (academic use)"
availability: "open (GitHub project page)"
url: "https://andytang15.github.io/FLAG3D"
relevance_to_smartrep: 5
direction: "ABC"
role_in_pipeline: [pretrain, finetune, eval, synthesis_source, cross_domain_benchmark]
transparency_score: "7/20"
synthesis_potential: [smpl_rerender_builtin, mocap_retarget_amass, pseudo_labeling_source, cross_domain_benchmark]
tags: [fitness, pose_estimation, action_recognition, mocap, multi_view, language, smpl, cross_domain, synthetic, mesh_recovery]
priority: "HIGH"
---
```

### 1. МЕТАДАННЫЕ ДАТАСЕТА

Датасет называется **FLAG3D** — аббревиатура от «3D **F**itness activity with **LA**n**G**uage instruction». Сопровождающая статья носит то же название и опубликована на CVPR 2023 (страницы 22106–22117), DOI 10.1109/CVPR52729.2023.02117, arXiv 2212.04638. Авторский коллектив полностью из Tsinghua University: Yansong Tang (project lead, Shenzhen International Graduate School), Jinpeng Liu, Aoyang Liu (все трое — equal contribution), Bin Yang, Wenxun Dai, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou, Xiu Li. Два corresponding authors — Jiwen Lu и Xiu Li. Venue tier — A* (CORE). Количество цитирований на апрель 2026 года — несколько сотен по Semantic Scholar, датасет активно используется в работах по motion generation и cross-domain action recognition. Код и данные размещены на GitHub project page `andytang15.github.io/FLAG3D`, версия статьи v2 от апреля 2023 с уменьшенным объёмом PDF (вероятно, из-за сжатия медиа в supplementary).

### 2. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ДАТАСЕТА

Авторы позиционируют FLAG3D как расширение существующего ландшафта fitness-датасетов по трём осям одновременно, каждая из которых ранее решалась по отдельности. Первая ось — это сочетание точного MoCap-ground-truth с фитнес-доменом (что уже было у Fit3D, но на меньшем масштабе). Вторая ось — добавление детальных языковых инструкций, где для каждой из 60 активностей прописано 2–4 предложения с суммарно ~57 словами, описывающих правильное выполнение. Третья ось — **мультидоменная организация данных**: одни и те же действия представлены в трёх вариантах — MoCap-лаборатория, синтетический рендер и реальные смартфон-видео. Это превращает FLAG3D в готовый бенчмарк для cross-domain generalization, что отличает его от предшественников.

Статья явно противопоставляет FLAG3D существующим работам: Human3.6M, NTU RGB+D и другие ограничены единым доменом натуральных сцен и простыми действиями; Fit3D меньше по охвату категорий; Yoga-82 и EC3D не имеют одновременно MoCap и текста. Основная гипотеза авторов о «правильном» датасете для fitness-анализа: ему необходимы (а) точная 3D-реконструкция для сложных поз с тяжёлой самоокклюзией (lying, crouching, kneeling), (б) семантическая обвязка языковыми инструкциями для будущих мультимодальных задач, и (в) встроенный cross-domain split, поскольку разрыв между лабораторным MoCap и in-the-wild съёмкой — главное слабое место текущих pose-моделей.

### 3. ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

#### 3.1. Общая статистика

Ключевые количественные параметры удобнее представить таблично, поскольку их много и они гетерогенны по источникам данных:

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Общее число субъектов|24 (10 MoCap + 10 real-world + 4 synthetic avatars)|
|Пол (MoCap часть)|8 мужчин, 2 женщины|
|Пол (real-world часть)|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Возраст|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Антропометрия|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Уровень подготовки|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (упомянуто только, что записи предваряло инструктажное видео)|
|Число классов упражнений|60|
|Общее число последовательностей|~180K (MoCap: 7200 + Rendered: 172,800 + Real-world: 7200)|
|Общее число кадров|~20M|
|Train/test split (action recognition)|7 vs 3 субъекта (in-domain); render vs real-world (out-of-domain)|

Важная деталь, которую нужно подчеркнуть прозой: суммарное число «субъектов» 24 — это **не 24 уникальных человека**, а 10 MoCap-актёров плюс 10 **других** актёров для real-world съёмки плюс 4 чисто синтетических аватара. Это означает отсутствие прямого парного соответствия real↔MoCap для одного и того же человека — что сильно ограничивает использование FLAG3D для задач типа sim-to-real pose calibration. SmartRep-команде это важно иметь в виду с самого начала.

#### 3.2. Модальности данных

|Модальность|Наличие|Разрешение / частота|Количество|
|---|---|---|---|
|RGB MoCap-видео|✓|до 4096×4096, 120 fps|7200 sequences|
|RGB Rendered (Unity3D)|✓|854×480, 30 fps|172,800 videos|
|RGB Real-world (smartphone)|✓|1080p, front + side views|7200 videos|
|3D skeleton (MoCap)|✓|77 markers, VICON-точность|~20M кадров|
|SMPL параметры|✓|θ∈R^{N×72}, β∈R^{N×10}, t∈R^{N×3}|для всех MoCap-sequences|
|2D keypoints|✓ (извлечены top-down методом)|—|для rendered + real-world|
|Language instructions|✓|~3 предложения, ~57 слов на активность|60 шт.|
|Аудио / IMU / Depth|✗|—|—|

Две существенные детали о модальностях. Во-первых, SMPL-параметры получены **оптимизацией в два этапа** — сначала β (shape), затем θ (pose) и t (translation) — через L-BFGS со strong Wolfe conditions. Это важно: SMPL не был напрямую измерен, а восстановлен из 77-маркерной MoCap-цепочки, и качество фиттинга зависит от гиперпараметров λ₁–λ₄. Во-вторых, **SMPL, а не SMPL-X** — значит детали рук и лица ограничены body model без expressive-расширения, что критично, если планируется анализировать хват штанги.

#### 3.3. Съёмочная установка

Лаборатория — 20 × 8 × 7 метров, что даёт большое пространство для компаундных движений (burpees, прыжки, стретчинг в полный рост). Использованы 24 камеры VICON с максимальным разрешением 4096 × 4096 и частотой 120 fps при этом разрешении — это существенно выше типичного MoCap-сетапа и покрывает диапазон fitness-скоростей. 77 markers на MoCap-одежде — плотная схема маркеризации, обеспечивающая точность restoration даже при самоокклюзии. IR-камеры передают изображения через fiber optic в data switch, затем в специализированную обработку. Авторы также упоминают «professional technicians» для data restoration и motion retargeting — что намекает на existence manual post-processing, но без количественных деталей. Rendered-подсет использует шесть camera positions на каждую из четырёх virtual scenes, с варьируемым focal length для диверсификации camera intrinsics. Real-world подсет снимается смартфонами одновременно с front и side view.

Что **не указано**: точность MoCap в миллиметрах (только «advanced», «high-precision»), модели смартфонов и их параметры, calibration между MoCap-камерами и RGB-камерами (если такая синхронизация вообще была — статья не уточняет, были ли RGB MoCap-камеры привязаны к той же клок-линии, что и инфракрасные).

#### 3.4. Визуальные материалы

Статья содержит шесть основных рисунков. Figure 1 — teaser — демонстрирует три ветви данных (MoCap, rendered, real-world) с языковой инструкцией внизу и показывает единого субъекта в трёх доменах, что визуально аргументирует центральный тезис о cross-domain устройстве. Figure 2 показывает трёхуровневую таксономию (body part → fitness activity → language instruction) на примере «Squat With Alternate Knee Lift» с мышечной группой «Leg» и полным текстом инструкции. Figure 3 — pipeline получения rendered-видео: MoCap → virtual scenes → rendered RGB → SMPL recovery → combined display. Figure 4 иллюстрирует **failure cases** действий recognition (confusing pairs типа «Bent-over Dumbbell Tricep Extension» vs «Right-side Bent-over Tricep Extension With Resistance Band») — это редкая и ценная визуализация, прямо отвечающая на вопрос «где SOTA ломается». Figure 5 демонстрирует SMPL prediction results на сложных позах (prostrating, kneeling) до и после fine-tuning на FLAG3D. Figure 6 — human action generation качественные результаты с разбором, как модель не справляется с временной семантикой («alternately»).

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] В отличие от AIFit-статьи, у FLAG3D есть качественные visualization of failure modes (Figure 4, 5, 6), что сильно повышает её ценность как бенчмарка — мы сразу видим, где именно SOTA ломается. Чего явно не хватает: диаграммы сomplete capture setup (геометрия 24 VICON-камер, расположение 6 rendered camera positions, расположение front/side для смартфонов); гистограммы распределения активностей по длительности и по body-part; t-SNE или pose-space coverage visualization для сравнения с Fit3D или Human3.6M. Иными словами, визуализация ориентирована на tasks, но не на структуру данных.

### 4. МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ

#### 4.1. Рекрутинг субъектов

Статья крайне скупа в описании рекрутинга. Указано лишь, что 10 volunteers выполняли MoCap-часть, ещё 10 extra people — real-world часть, плюс 4 renderpeople avatars были приобретены у коммерческого поставщика 3D-моделей. Критерии отбора, исключения, компенсация, процедура информированного согласия не описаны. Этическая формулировка сведена к одной фразе: «We agree with the volunteers and ensure that researchers can use these data» — это не эквивалент IRB-одобрения и не заменяет формального consent-процесса. Про возможное смещение: выборка из 10 MoCap-актёров 8M/2F сильно гендерно-несбалансирована, и это перекос перешёл в 28,800 rendered-видео (MoCap-data × 6 camera × 4 scenes × 4 avatar) через retargeting — но avatar-level diversity частично компенсирует pose-level диспропорцию, поскольку avatars отрисовывают одну и ту же позу на разных телах.

#### 4.2. Протокол записи

Протокол задокументирован лучше, чем у AIFit, но всё ещё с пробелами. Каждый MoCap-актёр выполнял каждое из 60 упражнений 3 раза по ≥8 повторений, что даёт 7200 MoCap-sequences после 4-кратного motion retargeting. Перед выполнением субъекты смотрели instructional video и читали language instructions — это стандартизированный инструктаж, повышающий воспроизводимость. Real-world съёмка ведётся в двух разных сценариях (indoor/outdoor), каждый субъект выполняет активность 3 раза с двух views одновременно — что даёт 7200 real-world видео. Что **не указано**: рандомизация порядка упражнений, контроль отдыха между повторениями, какой инвентарь использовался (резинки, гантели, утяжелители — не описаны), и были ли повторные сессии для одного актёра или всё в один день (fatigue effects).

#### 4.3. Качественный контроль

Упомянуто использование профессиональных технических специалистов для data restoration и motion retargeting, но количественная статистика отбраковки отсутствует. Процент sequences, в которых были пропуски маркеров или retargeting errors — не указан. Процедура верификации SMPL-фиттинга (сравнение с MoCap-ground-truth joint positions) — не описана как отдельный шаг QA.

### 5. ПРОТОКОЛ АННОТАЦИИ

Уровни разметки в FLAG3D таковы. Категориальная разметка — 60 классов активностей, привязанных к 10 body-part группам через таксономию. Временная разметка — sequences разделены на repetitions при записи (каждая sequence содержит ≥8 повторений одного упражнения), но individual repetition boundaries внутри sequences в статье не упоминаются как отдельный аннотационный слой. 3D keypoints получены автоматически из MoCap, SMPL-параметры — из оптимизации. 2D keypoints на rendered и real-world видео извлечены top-down pose estimator'ом (не указано, каким именно в основном тексте; вероятно HRNet, поскольку он использовался для ROMP fine-tuning). Текстовые language instructions составлены **training coaches** — это единственное человеческое аннотирование в датасете, и оно сделано экспертами. Однако ни число coaches, ни процедура их рекрутинга, ни inter-coach agreement по формулировкам инструкций не описаны. Инструменты разметки не упомянуты.

Это означает, что FLAG3D с точки зрения ручной разметки — датасет с **одноуровневым экспертным слоем** (текстовые инструкции от coaches) и автоматической разметкой всего остального. Для задач error detection это даёт только reference-описание правильной техники, но не таксономию ошибок и не per-subject quality scores.

### 6. ДОСТУПНОСТЬ И ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Лицензия|research-only (academic use, конкретные условия — на GitHub page)|
|Коммерческое использование|ограничено (требует проверки условий)|
|Необходимость MoU|не требуется для academic use|
|Способ получения|открытая ссылка через `andytang15.github.io/FLAG3D`|
|Размер загрузки|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (20M кадров + 172,800 rendered-видео — оценочно сотни ГБ)|
|Хостинг|GitHub project page с ссылками на внешнее хранилище|
|Dataloader / API|source code публично доступен на GitHub|
|Актуальность ссылок|активна на апрель 2026|

В отличие от Fit3D с его research-only IMAR-лицензией и процедурой запроса через форму, FLAG3D имеет **значительно более простой процесс получения** — project page открыт, код публичный, подход типичный для академического open-source. Для SmartRep это снижает lead time с недель до дней.

### 7. ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПЕРЕКОСЫ

#### 7.1. Демографические перекосы

Гендерный перекос 8M/2F в MoCap-части выраженный; real-world демография не описана вовсе, что делает анализ невозможным. Возраст, этническая принадлежность, BMI, уровень подготовки — ничего не указано. Renderpeople avatars представляют этническое разнообразие (поставщик известен разнообразием моделей), но это **синтетическое** разнообразие, которое не отражает реального population mix SmartRep-пользователей. Перекос к физически активным субъектам почти наверняка присутствует — 60 fitness-активностей в лабораторной среде — нетипичная активность для нетренированных людей.

#### 7.2. Съёмочные перекосы

Pose coverage — 60 активностей по 10 body parts, что даёт широкий охват fitness-движений, включая lying, kneeling, stretching; SOTA методы pose estimation «easily fail on some poses, such as kneeling and lying, owing to the self-occlusion», что подчёркивает ценность именно этих сложных поз для out-of-distribution обучения. Viewpoint coverage в rendered-части очень хороший (6 camera positions × 4 scenes), в real-world — ограничен front и side, что совпадает с типичными ракурсами смартфона, но не покрывает top-down и 3/4. Environmental coverage — три домена, что уникально. Temporal — не описано, одна или несколько сессий на субъекта.

#### 7.3. Аннотационные перекосы

Class balance — 60 классов по 120 MoCap-sequences каждый (10 × 3 × 4 retargeting), что даёт идеальный класс-баланс для action recognition (редкое свойство!). Для rendered-видео класс-баланс также сохранён (120 × 6 × 4 × 4 = 11,520 на класс, но распределено равномерно). Real-world — 120 на класс, баланс сохранён. Temporal imbalance — разные fitness-активности имеют разную естественную длительность, но в статье нет гистограммы длительностей. Quality distribution **не применима** — FLAG3D не содержит quality labels вовсе, только «правильная демонстрация» через coach-verified выполнение.

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Для SmartRep самое критичное свойство — это отсутствие демографических данных о real-world субъектах и гендерный перекос в MoCap-части. Если наш целевой пользователь — смешанная по полу аудитория силовых тренажёрных залов, FLAG3D может привнести female-underrepresentation bias в обученные веса.

### 8. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НАУЧНОМ СООБЩЕСТВЕ

Авторы сами проводят три benchmark-эксперимента: skeleton-based action recognition, human mesh recovery, human action generation.

Для **action recognition** в in-domain режиме SOTA (2s-AGCN) достигает 98.6% Top-1, что свидетельствует о том, что задача «решена» на clean MoCap данных. Однако в cross-domain режиме (обучение на rendered → тест на real-world) точность резко падает: ST-GCN дает 69.9%, PoseC3D — 79.9%. Это главный научный вклад FLAG3D как бенчмарка — **квантификация domain gap между синтетикой и реальными видео**. Pretraining на FLAG3D затем используют для улучшения FineGym и NTU60 с приростом до +1.3 pp.

Для **human mesh recovery** базовые методы без fine-tuning показывают очень высокие MPJPE (≥376 мм) — это свидетельствует о значительном out-of-distribution характере fitness-поз. После fine-tuning ROMP на FLAG3D MPJPE падает до 114.7 мм — улучшение в 3.3×. Это прямой аргумент за использование FLAG3D как pretraining-источника для SmartRep.

Для **action generation** результаты смешанные: современные методы показывают visually plausible начало, но не могут следовать text description faithfully по мере роста времени. Это показывает, что language-motion mapping на FLAG3D ещё open problem.

Сравнительная таблица SOTA из статьи (Table 2):

|Метод|In-domain Top-1|Out-domain Top-1|
|---|:-:|:-:|
|ST-GCN|97.8|69.9|
|2s-AGCN|**98.6**|**81.6**|
|MS-G3D|97.7|73.6|
|CTR-GCN|97.5|77.2|
|PoseC3D|—|79.9|

Метрики стандартные и адекватные: Top-1 accuracy для recognition, MPJPE/PA-MPJPE для mesh recovery, FID/Diversity/R-Precision для generation. Чего не хватает: per-category accuracy breakdown (на Figure 4 качественно показано, какие пары категорий confused, но без количественного отчёта); per-subject leave-one-out для анализа generalization gap; метрики устойчивости к viewpoint changes.

### 9. СРАВНЕНИЕ С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ ДАТАСЕТАМИ

Авторы сами предоставляют исчерпывающую сравнительную таблицу (Table 1 в статье), что облегчает наш анализ:

|Параметр|FLAG3D|Fit3D|Human3.6M|NTU RGB+D 120|Yoga-82|HuMMan|
|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|Fitness-specific|✓|✓|✗|✗|✓ (yoga only)|✗|
|Число субъектов|24 (10+10+4)|13|11|106|—|1000|
|Число категорий|60|37|17|120|82|500|
|Число sequences|180K|—|839|114K|—|400K|
|3D keypoints|✓|✓|✓|✓|✗|✓|
|SMPL params|✓|✓ (+GHUM)|частично|✗|✗|✓|
|Language annotation|✓|✗|✗|✗|✗|✗|
|Multi-domain (Lab+Syn+Nat)|✓|Lab only|Lab only|Lab only|Nat only|Lab only|

FLAG3D существенно превосходит Fit3D по числу категорий (60 vs 37), по масштабу (180K vs ~3M кадров — тут преимущество по разнообразию даже при меньшем числе кадров), и по наличию language-аннотаций. HuMMan масштабнее по субъектам (1000), но не fitness-ориентирован. В нише fitness + MoCap + multi-domain FLAG3D — SOTA по состоянию на 2023-2026.

### 10. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

|Аспект|Оценка (1–5)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Силовые упражнения представлены|3|60 fitness-активностей включают squats, lunges, dumbbell работу, но без heavy barbell; список 60 — в appendix, требует верификации|
|Multi-view покрытие|5|rendered: 6 camera positions × 4 scenes; real-world: front+side; уникальная сила датасета|
|Антропометрическое разнообразие|2|10 реальных + 4 avatar = ограниченный pool; демография не отчитана|
|Экспертная разметка ошибок техники|1|только reference-инструкции, без ошибок|
|MoCap ground truth|5|24 VICON cameras, 77 markers, 120fps @ 4K — topnotch|
|Достаточное разрешение / FPS|4|1080p real-world, 4K MoCap; rendered только 854×480 — слабое место|
|Доступность / лицензия|5|открытая, GitHub, research-only|
|Совместимость с edge-pipeline|4|SMPL стандартный, 2D/3D формат стандартный|

Для направления **🅱 (biomechanics-aware pose estimation)** FLAG3D — сильнейший из доступных публичных ресурсов: ROMP fine-tuning на FLAG3D показал 3.3× улучшение MPJPE на challenging poses, что авторы прямо демонстрируют. Это доказательство, что FLAG3D можно и нужно использовать как pretraining-основу для SmartRep pose-head. Для направления **🅰 (fine-grained error detection)** ценность средняя — есть текстовые инструкции «как правильно», но нет размеченных ошибок; однако инструкции можно использовать как prior для обучения CLIP-style text encoder, который потом будет сравнивать trainee-позу с «идеальной» позой, описанной текстом. Для направления **🅲 (few-shot adaptation)** ценность косвенная — малое число реальных субъектов не позволяет глубокий leave-one-subject-out анализ.

**Роль в пайплайне SmartRep.** Это редкий датасет, где я вижу применение сразу в нескольких ролях. Pretraining — обязательно, это документированно улучшает downstream задачи. Fine-tuning — да, особенно для pose-модели на challenging fitness-позах. Evaluation — да, как primary cross-domain бенчмарк (обучение на rendered → тест на real-world). Synthesis-source — да, и здесь важный момент: **FLAG3D уже содержит synthesis в качестве встроенной модальности**, мы получаем 172,800 готовых rendered-видео без необходимости строить собственный rendering pipeline. Cross-domain benchmark — уникальное свойство, позволяющее замерять sim-to-real gap нашей модели.

Риски при использовании очевидны. Первое — отсутствие heavy barbell упражнений (жим лёжа, становая тяга в пауэрлифтерской форме) означает, что для core-задачи SmartRep это pretraining-датасет, а не primary-обучающий. Второе — SMPL (не SMPL-X) ограничивает анализ рук и хвата. Третье — домен gap между rendered Unity3D и реальным gym-видео всё равно больше, чем gap между FLAG3D rendered и FLAG3D real-world, так что улучшения на FLAG3D cross-domain не переносятся автоматически.

### 11. ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS

FLAG3D — неординарный случай: **synthesis уже сделан авторами и включён в датасет**. Это меняет логику данной секции: вместо «можно ли синтезировать на базе этого датасета» мы спрашиваем «можем ли мы расширить уже существующий синтез».

Параметрические модели тела представлены SMPL (не SMPL-X). Shape, pose и translation параметры восстановлены оптимизацией, что даёт полный набор для re-rendering с произвольной одеждой/освещением/фоном. Meshes получаются детерминированно.

MoCap как источник ре-таргетинга — ключевая фича датасета: 7200 MoCap sequences уже были ре-таргетированы на 4 разных avatars, что составляет core механизм генерации 172,800 rendered-видео. Это **подтверждает работоспособность retargeting-пайплайна** и снимает риск «получится ли это в принципе». Для SmartRep можно применить тот же подход: ре-таргетить FLAG3D MoCap на любой SMPL-совместимый avatar нашей антропометрии. Формат SMPL совместим с AMASS через стандартную конверсию.

Multi-view novel view synthesis — в rendered-части датасет уже предоставляет 6 camera positions per scene, что даёт стартовое покрытие. Калибровка камер rendered-части известна (они параметризованы в Unity3D). Это позволяет либо напрямую использовать rendered-видео для multi-view supervision, либо обучать NeRF/Gaussian Splatting на rendered-части для получения дополнительных ракурсов.

Композитные аугментации: background replacement уже встроен (4 virtual scenes в rendered-части). Relighting через SMPL-normals возможен. Экипировка **не моделируется** (как и в Fit3D) — ни штанги, ни гантели не являются частью SMPL параметризации, и для SmartRep это остаётся главной потерей.

Pseudo-labeling — авторы **сами демонстрируют** этот потенциал в эксперименте с ROMP-ft: модель, обученная на FLAG3D, существенно улучшает mesh recovery на challenging poses. Это проверенный путь.

Композиция с другими датасетами: FLAG3D SMPL-формат совместим с AMASS, HumanML3D, KIT Motion-Language. Pretraining на FLAG3D улучшает FineGym и NTU60 (показано в Table 3), что доказывает transferability.

Риски синтеза. Первый — rendered-часть датасета в разрешении **854×480** заметно ниже, чем современные SmartRep-целевые 720p/1080p, что вносит резкость/текстурный gap при использовании rendered-видео как training source. Второй — 4 avatars из Renderpeople могут быть этнически смещены (требует визуальной проверки). Третий — Unity3D рендеринг не фотореалистичен, в отличие от современных Gaussian Splatting / diffusion-based синтетических генераторов; это определяет нижнюю границу reality gap.

**Итоговая оценка синтетического потенциала: ВЫСОКИЙ.** Обоснование: SMPL + готовый multi-avatar retargeting + 172,800 rendered-видео + открытая лицензия делают FLAG3D уникальным synthesis-source в fitness-нише, где большая часть работы уже проделана авторами. Главный недочёт — низкое разрешение rendered-части и отсутствие экипировки, но это устранимо через дополнительный rendering pass.

### 12. GAP-АНАЛИЗ ДЛЯ НАШЕГО ДАТАСЕТА

FLAG3D покрывает 60 fitness-активностей с мультидоменной структурой и language-инструкциями, **при этом не рассматривается** heavy barbell силовой тренинг, named error taxonomy, и inter-expert annotation agreement по правильности техники. Это открывает нишу для SmartRep-dataset в следующих измерениях.

Первое измерение — экипировка и нагрузка. В FLAG3D упражнения bodyweight или с минимальной нагрузкой (resistance bands); жим лёжа 100 кг биомеханически отличается от bench press без штанги, и этот домен остаётся непокрытым. SmartRep-dataset с документированной прогрессией нагрузок на штанге заполняет уникальную нишу.

Второе измерение — таксономия ошибок. Language instructions в FLAG3D описывают **как правильно** («keep your knees in the same direction as your toes when squatting»), но не **какие бывают ошибки** и как их отличать. SmartRep-dataset с размеченными named errors («knee cave», «butt wink», «bar path deviation») даёт то, чего у FLAG3D принципиально нет.

Третье измерение — inter-expert agreement. Language instructions в FLAG3D написаны «training coaches» без указания числа и без межэкспертной валидации. SmartRep-dataset с 3+ сертифицированными тренерами и Cohen's κ по разметке ошибок формирует более надёжную expert-ground-truth.

Четвёртое измерение — демография. Гендерный перекос 8M/2F в MoCap-части FLAG3D плюс отсутствие данных по real-world demographics делает невозможным fairness-анализ. Стратифицированная выборка SmartRep-dataset по полу, возрасту, уровню подготовки закрывает этот пробел.

Пятое измерение — реальный зал. Real-world часть FLAG3D снимается в «natural environments», но не специфически в коммерческих залах с другими тренирующимися в кадре, с реальным освещением штангового помоста, с характерными шумами — эту реалистичность SmartRep-dataset может добавить.

**Пост-аугментационный gap.** Даже применяя к FLAG3D synthesis-пайплайн, мы **не можем** восполнить отсутствие экипировки (SMPL без штанги), отсутствие error labels (synthesis не порождает labels, которых нет в source), и отсутствие multi-expert agreement (один coach через synthesis не становится пятью). Эти три пробела принципиально неустранимы и формируют уникальное предложение SmartRep-dataset.

### 13. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

#### 13.1. Transparency score

|#|Ось транспарентности|Оценка|Обоснование|
|---|---|:-:|---|
|1|Collection protocol disclosed|2|MoCap/rendering/real-world пайплайны описаны полно с количественными деталями|
|2|Capture setup specifications|2|24 VICON камеры, 4K @ 120fps, 77 markers, lab 20×8×7m, 6 rendered camera positions|
|3|Intrinsic/extrinsic calibration published|1|для rendered известны (Unity3D config), для MoCap-RGB sync не уточнено|
|4|Demographics breakdown|1|8M/2F для MoCap; real-world demographics полностью отсутствует|
|5|Annotation instructions published|0|процесс работы coaches над language instructions не описан|
|6|Inter-annotator agreement|0|не отчитан; число coaches не указано|
|7|Rejection / cleaning statistics|0|упомянуты «professional technicians», но % rejected не указан|
|8|IRB / ethics approval|0|только неформальное «we agree with volunteers»|
|9|Datasheet for Datasets|0|отсутствует|
|10|Known limitations изложены|1|Section 5 «Future Works» частично покрывает, но не явно помечен как limitations|

**Итоговый Transparency Score: 7/20 (partially documented).**

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] FLAG3D набрал на 2 балла больше Fit3D (7 vs 5), что отражает более подробную техническую документацию MoCap-пайплайна и rendering-процесса. Оба датасета провалены на осях 5–9, что характерно для fitness-датасетов «классической академической школы» — ни один из них не подаёт formal datasheet, IRB, или multi-annotator agreement. Для SmartRep это означает, что если мы сделаем полноценный datasheet по Gebru 2021 и отчитаем IRB, наш датасет будет **формально более прозрачным**, чем все наличные fitness-бенчмарки — это само по себе весомый аргумент в Data paper публикации.

#### 13.2. Peer-review оценка

|Критерий|Оценка (1–10)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Новизна / уникальность|9|первый мультидоменный fitness + language датасет|
|Размер и покрытие|9|180K sequences, 60 категорий, 3 домена|
|Качество разметки|7|MoCap отличный, language — экспертные, но без multi-annotator|
|Методологическая строгость сбора|7|подробная MoCap-часть, слабее real-world|
|Документация (синхронно с 13.1)|4|transparency 7/20 = партиально|
|Воспроизводимость|8|открытый код и данные, стандартные форматы|
|Этическая строгость|3|IRB не упомянут|
|Отсутствие перекосов|5|гендерный 8M/2F, demographics пробел|
|Полезность для сообщества|8|активно используется в motion generation, pose и cross-domain работах|
|Синтетическая расширяемость|9|synthesis уже встроен авторами|

**Общая рекомендация: Adopt.** В отличие от Fit3D («Adopt with caveats»), FLAG3D проходит bar не только как reference-сравнение, но и как primary pretraining source.

### 14. EXECUTIVE SUMMARY

**Первое.** FLAG3D — первый крупномасштабный мультидоменный fitness-датасет на 180K последовательностей из 60 активностей, объединяющий MoCap-лабораторию, Unity3D-синтетический рендер и реальные смартфон-видео с языковыми инструкциями, что уникально на момент публикации.

**Второе.** Самая сильная сторона — встроенная cross-domain структура (lab + synthetic + real), которая превращает FLAG3D в готовый бенчмарк для sim-to-real generalization, без которой построение edge-pipelines типа SmartRep требует отдельных datasets для замера gap.

**Третье.** Самая слабая сторона — отсутствие heavy barbell силового тренинга и отсутствие named error taxonomy: язык описывает «как правильно», но не «что бывает не так».

**Четвёртое.** Transparency Score 7/20 (partially documented): MoCap-часть описана строго, но IRB, inter-annotator agreement и demographics для real-world части отсутствуют.

**Пятое.** Синтетический потенциал ВЫСОКИЙ и частично уже реализован авторами: 172,800 rendered-видео и готовый SMPL-retargeting pipeline на 4 avatars — наследуемая инфраструктура для SmartRep-synthesis экспериментов.

**Шестое.** Роль в пайплайне SmartRep: одновременно pretrain (для pose-head и backbone), fine-tune (для fitness-специфичных поз), evaluation (primary cross-domain benchmark), synthesis-source (готовая Unity3D-инфраструктура). Это даёт более широкую функциональную применимость, чем Fit3D.

**Седьмое.** Главный gap для нашего датасета: heavy barbell силовой тренинг с экспертной мультианнотаторской разметкой named errors, документированной демографией и записями в реальных коммерческих залах — три из этих осей не могут быть закрыты через synthesis на FLAG3D.

**Восьмое.** Лицензионный статус: research-only с открытой доступностью через GitHub project page — lead time на получение порядка дней, коммерческое использование требует уточнения условий.

**Девятое.** Приоритет для SmartRep: ВЫСОКИЙ — первая очередь изучения, primary benchmark для сравнения.

**Десятое.** Связанные датасеты для изучения следом: HuMMan (2022, 1000 субъектов, MoCap + mesh recovery, более масштабный но не fitness-ориентированный), HumanML3D (2022, language-motion для motion generation как дополняющий language benchmark), EC3D (2022, 3D pose-based feedback для physical exercises как более близкий к SmartRep по целевой задаче error detection).



---

 dataset_name: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction" acronym: FLAG3D paper_title: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction" paper_title_ru: "FLAG3D: 3D-датасет фитнес-активностей с языковыми инструкциями" authors: "Yansong Tang, Jinpeng Liu, Aoyang Liu, Bin Yang, Wenxun Dai, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou, Xiu Li (Tsinghua University — Shenzhen International Graduate School + Department of Automation)" year: 2023 venue: "CVPR 2023 (pages 22106–22117)" venue_tier: "A* (CORE), CCF-A, h5-index 440 (Google Scholar, #2 среди всех научных изданий мира в 2024)" doi: "arXiv:2212.04638; CVPR Open Access" domain: "Fitness / human action understanding / 3D human motion / language-grounded motion generation" subjects_count: "24 (10 MoCap [8M/2F] + 10 real-world smartphone + 4 RenderPeople аватаров)" exercises_count: 60 modalities: "MoCap 3D keypoints (VICON, 77 markers, 120 Hz), SMPL (β, θ, t) параметры, RGB rendered video (854×480@30 fps, Unity3D), RGB real-world smartphone (1080p), IR grayscale (промежуточные MoCap), language instructions (~57 слов/класс); НЕТ depth, IMU, EMG, audio" multi_view: "24 VICON (MoCap IR) + 6 виртуальных камер Unity (rendered) + 2 smartphone вида (front + side); НЕТ синхронизированного multi-view real RGB" expert_error_annotation: "❌ ОТСУТСТВУЕТ — только language instructions от тренеров как каноническая правильная инструкция; per-repetition error labels НЕ размечены" license: "Custom research-only License Agreement (подпись institutional representative + email на liujp22@mails.tsinghua.edu.cn)" availability: "Gated public — SMPL/Skeleton/Language/Nature-Video + subset 1,800 из 172,800 rendered видео; полные rendered по запросу; Raw MoCap доступен" url: "https://andytang15.github.io/FLAG3D/ ; https://github.com/AndyTang15/FLAG3D ; https://arxiv.org/abs/2212.04638" relevance_to_smartrep: "СРЕДНЯЯ — ценен как source of structural 3D/SMPL supervision и taxonomy reference, но НЕ содержит штанговых силовых упражнений и НЕ имеет экспертной разметки ошибок" direction: "🅱 Biomechanics-aware pose estimation (основное применение); вторично 🅲 SSL/few-shot (через pretraining); минимально 🅰 error detection" role_in_pipeline: "Pretrain source для 3D pose / SMPL backbone + synthesis-source (SMPL→AMASS-style augmentation); НЕ baseline и НЕ eval для error detection" transparency_score: "11/20 — умеренная (многие ethical и agreement-метрики отсутствуют)" synthesis_potential: "СРЕДНИЙ — SMPL+MoCap→re-targeting возможен и проверен (совместим с AMASS), но Unity-рендеры без оборудования и низкое разрешение ограничивают ценность" tags: ["fitness", "3D-human", "mocap", "SMPL", "language-grounded", "action-recognition", "mesh-recovery", "motion-generation", "CVPR2023", "Tsinghua", "synthetic-render"] priority: "СРЕДНИЙ (Adopt with caveats — использовать как secondary pretraining source, НЕ как primary training data для error detection)"

# FLAG3D для SmartRep: большой корпус, но без ошибок техники и штанги

FLAG3D — крупнейший на 2023 год публичный 3D-датасет фитнес-активностей (**180K последовательностей, 60 категорий, 20M кадров, 24 субъекта**), собранный в лаборатории Цинхуа с помощью VICON-MoCap и расширенный Unity3D-рендерами и смартфон-видео. **Его принципиальный вклад — тройная модальность (MoCap + RGB + текст) и fine-grained taxonomy fitness-движений, привязанная к language instructions от тренеров.** Для проекта **SmartRep** (оценка техники силовых упражнений на edge-устройствах) датасет ценен как **источник структурной 3D/SMPL-супервизии и pretraining-корпус**, но обладает двумя критическими ограничениями: (i) **отсутствует экспертная разметка ошибок техники на уровне повторений** — есть только каноническая правильная инструкция, (ii) **в таксономии нет классических силовых упражнений со штангой** (bench press, deadlift, barbell back squat, pull-up, barbell row) — доминируют bodyweight и лёгкий инвентарь. Это однозначно позиционирует FLAG3D как **secondary reference**, а не как training set для SmartRep.

---

## 1. Метаданные датасета

|Поле|Значение|
|---|---|
|Полное название|FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction|
|Акроним|**FLAG3D** (Fitness Language And 3D)|
|Авторы|Yansong Tang¹, Jinpeng Liu¹, Aoyang Liu¹, Bin Yang¹, Wenxun Dai¹, Yongming Rao², Jiwen Lu²*, Jie Zhou², Xiu Li¹* (*corresponding)|
|Аффилиации|¹Tsinghua University — Shenzhen International Graduate School; ²Tsinghua University — Department of Automation|
|Год / Venue|2023 / **CVPR 2023**, pp. 22106–22117|
|Venue tier|**CORE A*** (2023, 2026), **CCF-A**, Google Scholar h5=440 (#2 среди всех научных изданий мира, #1 Engineering & CS, 2024)|
|arXiv|2212.04638 (December 2022)|
|DOI|CVPR Open Access (openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Tang_FLAG3D_...)|
|Semantic Scholar ID|Corpus ID 254535889|
|Цитирования (апр. 2026)|**Semantic Scholar: 28** (1 Highly Influential, 8 Background, 4 Methods); Google Scholar не удалось получить напрямую, оценочно **~60–100**|
|Версии / changelog|Публичного versioning нет; **FLAG3D++** (Tang et al., IEEE 2025, DOI 11082527) — расширение авторов с задачами L-RAC и L-AQA, моделью HL-GCN|
|PapersWithCode|Страница существует (paperswithcode.com/dataset/flag3d), но **"No benchmarks yet"** — официального leaderboard нет|

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Цитируемость скромная для CVPR-датасета трёхлетней давности — отражает нишевость fitness-домена. Основной канал влияния — не обширное усыновление, а расширение самими авторами (FLAG3D++) и использование в motion generation (FlexMotion, MDM pretraining).

---

## 2. Позиционирование датасета

FLAG3D закрывает одновременно **четыре gap**'а существовавших датасетов: (1) отсутствие **fitness-specialized** 3D-корпуса (Human3.6M/HuMMan — общие движения; FineGym — гимнастика-broadcast, не fitness); (2) отсутствие **language-grounded** fitness motion data (AMASS, AIST++ — без текста); (3) отсутствие **multi-modal triplet** "MoCap + synthetic render + real video" в одной таксономии; (4) недостаточная fine-grained диференциация подобных движений (ближайший Fit3D имеет только 37 активностей на 13 субъектов). Принципиальная новизна — **three-level taxonomy body-part → activity → language instruction** + масштаб (180K seq), что позволяет одновременно benchmarking action recognition, human mesh recovery и language-guided motion generation на одних данных. Защищаемая гипотеза статьи: _pretraining на FLAG3D улучшает generalization на смежные датасеты (FineGym, NTU60, KIT)_ — подтверждена: +0.3–1.3% top-1 accuracy и +0.011 R-precision на MDM/KIT.

---

## 3. Технические характеристики

### 3.1. Общая статистика

|Характеристика|Значение|Комментарий|
|---|---|---|
|Субъекты|24 = 10 MoCap + 10 real-world + 4 RenderPeople|Разные люди в разных модальностях!|
|Пол MoCap|8 M / 2 F|Сильный gender bias; real-world — НЕ УКАЗАНО|
|Возраст / BMI / рост / вес|**НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ**|Серьёзный пробел transparency|
|Уровень подготовки|Не стратифицировано; инструктаж через coach videos||
|Категории|**60** fitness activities|10 body parts|
|MoCap последовательности|**7,200** = 10×3×60×4 (retargeting)|3 повторения серии × 8+ reps внутри|
|Rendered videos (Unity)|**172,800** = 1800×6(cam)×4(avatar)×4(scene)|Публично доступна subset 1,800|
|Real-world smartphone|**7,200** = 10×3×60×2(view)×2(scene)|2 сцены, 2 вида|
|Всего кадров|~**20 M**||
|Всего последовательностей|~**180K**||
|Train/Test (action rec, in-domain)|5,040 / 2,160 (7 subj / 3 subj)|Val split не выделен|
|Train/Test (action rec, cross-domain)|rendered (21,600) / real-world (7,200)|Протокол transfer-learning|
|Train/Test (HMR)|300K кадров подвыборка; test = первые 20% видео каждой сцены||
|Train/Test (action gen)|category: 5/5 субъектов; language: 90/10%||

### 3.2. Модальности

|Модальность|Присутствует|Разрешение / частота / формат|
|---|---|---|
|RGB rendered|✅|854×480 @ 30 fps, Unity3D|
|RGB real-world (smartphone)|✅|1080p, fps НЕ УКАЗАНО (предположительно 30)|
|3D pose / skeleton (MoCap)|✅|120 Hz, через 77 маркеров|
|2D pose|✅ (extracted)|HRNet top-down; не GT, а post-hoc|
|SMPL параметры (β, θ, t)|✅|β∈ℝ^(N×10), θ∈ℝ^(N×72), t∈ℝ^(N×3); L-BFGS fitting; регистрация MPJPE=56.09 мм / PA-MPJPE=27.02 мм|
|Depth|❌||
|IR grayscale|⚠️|Только промежуточные MoCap данные, не финальный output|
|IMU|❌||
|EMG|❌||
|Текст (language instructions)|✅|~3 предложения, ~57 слов/класс; от fitness coaches|
|Audio|❌||
|Point cloud (marker trajectories)|✅ (supp.)|Доступно через Raw Data компонент|

### 3.3. Съёмочная установка

**MoCap-лаборатория:** 20 м × 8 м × 7 м. **24 VICON V16 камеры** (Vantage+), максимальное разрешение 4096×4096 (16 MP), 120 fps при максимальном разрешении (до 2000 Hz в низком). IR Global Shutter, latency 8.3 мс, PoE+ Cat5e/RJ45, on-board marker processing, bump detection. Оптика: standard 18 mm / wide 12.5 mm. Костюм с **77 маркерами** (head 5, waist 6, arms 8, legs 8, fingers 20, thorax/back 12, wrists/palms 8, ankles/feet 10). Синхронизация через fiber optic на data switch. **Абсолютная точность VICON в мм НЕ УКАЗАНА** — приведена только MPJPE регистрации SMPL, что смешивает ошибку fitting и трекинга.

**Rendered (Unity3D):** 4 сцены из Unity Asset Store (indoor + outdoor) × 4 RenderPeople аватаров × 6 виртуальных камер по окружности аватара (Figure 2a supp.) с варьируемыми focal length. Освещение задаётся сценой, **динамической варьировки освещения НЕ УПОМИНАЕТСЯ**. **Тренажёры, штанги, гантели и resistance bands в Unity НЕ РЕНДЕРЯТСЯ** — хотя названия A020 Dumbbell Curls, A022 Kettlebell Row содержат инвентарь.

**Real-world smartphone:** 2 сцены (indoor/outdoor), 2 одновременных вида (front + один side), 1080p. **Калибровка камер smartphone НЕ ПРЕДОСТАВЛЕНА.** **Синхронизация MoCap ↔ RGB отсутствует** (это разные сессии и разные субъекты!).

### 3.4. Визуальные материалы из статьи

**Figure 1 (Overview).** _Факт:_ тройная панель — (a) MoCap последовательности, (b) rendered видео с SMPL overlay, (c) смартфон-видео + language instructions. _Интерпретация:_ демонстрирует триаду модальностей, формирующую identity датасета; качественно: понятно, ценно как teaser. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Не показывает масштаб (субъекты, классы) — это недостаток.

**Figure 2 (Taxonomy).** _Факт:_ три уровня — body part → fitness activity → language instruction; пример A052 "Squat With Alternate Knee Lift" с полным текстом инструкции. _Интерпретация:_ ключевая иллюстрация semantic hierarchy — **это главная концептуальная новизна датасета**. Высокое информационное качество.

**Figure 3 (Rendering pipeline).** _Факт:_ pipeline "MoCap data → dynamic human poses в Unity → RGB videos с camera parameters ∥ joint info → SMPL mesh recovery → combined display". _Интерпретация:_ даёт понимание как генерируется 172,800 rendered видео; показывает разделение rendering и SMPL-fitting путей. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Не показаны детали аватаров и отсутствующее оборудование.

**Figure 4 (Case study, action recognition).** _Факт:_ confusion для 2s-AGCN между "Bent-over Dumbbell Tricep Extension" (A025), "Right-side Bent-over Tricep Extension with Resistance Band" (A024), "Bent-over W-shape Stretch" (A007), "Bent-over Y-shape Stretch" (A008). _Интерпретация:_ honest документирование fine-grained failure mode; критически важно для понимания limitations.

**Figure 5 (SMPL prediction).** _Факт:_ сравнение ROMP vs ROMP-ft на позах kneeling/lying; ROMP ошибается (интерпретирует kneeling как lying), ROMP-ft корректно. _Интерпретация:_ мотивирует необходимость fitness-specific датасета; подтверждает ценность FLAG3D для pretraining.

**Figure 6 (Action generation).** _Факт:_ (a) ACTOR category-based "Squat With Arm Lift" — правдоподобная генерация; (b) TEMOS language-based "Small Dumbbell Floor Flies" — не следует тексту со временем; (c) Guo et al. "Chest Fly" — fails на слове "alternately". _Интерпретация:_ честно показывает ограничения SOTA на fine-grained language-motion alignment — это motivates FLAG3D как challenge benchmark.

---

## 4. Методология сбора данных

### 4.1. Рекрутинг субъектов

Из статьи: "10 MoCap волонтёров (8 мужчин, 2 женщины)", "10 real-world волонтёров", "4 RenderPeople аватара". **Критерии отбора НЕ УКАЗАНЫ** — ни уровень фитнес-подготовки, ни антропометрия (рост/вес/BMI), ни возрастной диапазон. **IRB approval НЕ УПОМЯНУТ.** Ethics statement ограничен фразой "We agree with the volunteers and ensure that researchers can use these data" — это **не IRB-совместимое описание согласия**. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Для peer-review датасета в 2023 году такой уровень документирования согласия и ethics — ниже современного стандарта (ср. HuMMan, AIST++, которые явно описывают IRB/consent).

### 4.2. Протокол записи

Субъекты обучались через видео-демонстрации + language instructions от тренеров. Протокол: **3 повторения серии × 8+ reps каждая × 60 activities** для каждого MoCap-волонтёра → 10×3×60 = 1,800 MoCap sequences базового набора, далее × 4 motion retargeting = 7,200. Для rendered получаются 1,800 × 6 камер × 4 аватара × 4 сцены = 172,800. Real-world: 10×3×60×2 views ×2 сцен = 7,200.

### 4.3. Качественный контроль

Упомянуты _data restoration_ и _motion retargeting_ процедуры в MoCap pipeline (supp Fig. 1): point cloud → rigid body constraints → skeleton data → skin data. **Количественные метрики качества MoCap-трекинга (marker occlusion rates, gap filling) НЕ ОТЧИТАНЫ.** Language instructions написаны "professional fitness training coaches" — **число коучей НЕ УКАЗАНО**.

---

## 5. Протокол аннотации

### 5.1. Типы меток

- **Activity class** (60 категорий, иерархия 10 body parts).
- **77 MoCap markers → 3D skeleton** (joint positions).
- **SMPL (β, θ, t)** через двухстадийную L-BFGS оптимизацию: Stage 1 — оптимизация shape β с limb-length loss + L2 regularization (λ₁=1, λ₂=5×10⁻³); Stage 2 — оптимизация pose θ и translation t с joint position loss + L2 regularization (λ₃=1, λ₄=1×10⁻³). Strong Wolfe conditions для step-length.
- **Language instructions** (~57 слов × 60 классов ≈ 3,420 слов всего) от fitness coaches.
- **2D pose** post-hoc через HRNet top-down (не GT).

### 5.2. Процедура разметки

Activity labels — автоматически (каждая запись привязана к одной из 60 категорий по плану записи). SMPL — автоматически через L-BFGS. Language instructions — вручную fitness coaches (число НЕ УКАЗАНО). 2D pose — автоматически HRNet.

### 5.3. Валидация

Качество SMPL-регистрации валидировано через MPJPE=56.09 мм / PA-MPJPE=27.02 мм (supp. Sec 5.2). **Inter-annotator agreement для language instructions НЕ ИЗМЕРЕН** — была создана одна каноническая инструкция на класс, без перекрёстной разметки несколькими коучами. **Rejection stats (сколько записей отбраковано) НЕ ОТЧИТАНЫ.** Это существенные пробелы peer-review transparency.

---

## 6. Доступность и лицензирование

|Аспект|Значение|
|---|---|
|Статус страницы проекта|Live (https://andytang15.github.io/FLAG3D/), не обновляется регулярно|
|Лицензия|**Custom research-only License Agreement** (PDF: License_FLAG3D.pdf)|
|Процедура получения|(1) скачать License_FLAG3D.pdf → (2) подпись institutional representative → (3) email скана на **liujp22@mails.tsinghua.edu.cn**|
|Коммерческое использование|❌ Research-only|
|Полные rendered videos (172,800)|Публично только subset 1,800; полные — по отдельному email-запросу|
|Компоненты для скачивания|SMPL / Skeleton / Language / Video from Nature Scene / Rendering Video (subset) / Raw Data|
|Размер датасета (GB/TB)|**НЕ УКАЗАНО**|
|PyTorch/TF dataloader|**Нет готового dataloader'а**; в GitHub только Mindspore baseline (gcn-c3d-mindspore)|
|Pre-trained веса|❌ Не опубликованы|
|GitHub активность|17 ⭐, 2 forks, 17 коммитов, 0 releases, 2 open issues; последняя активность связана с публикацией|
|Leaderboard|❌ Нет публичного; PapersWithCode: "No benchmarks yet"|

**Оценка реального времени получения:** [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Подпись license → отправка email → ожидание ответа → скачивание. Реалистично **2–7 рабочих дней** при условии ответа автора. Для полных rendered videos — дополнительная итерация email-переписки, потенциально +1–2 недели.

---

## 7. Демографические и методологические перекосы

### 7.1. Gender bias

**8 M / 2 F в MoCap = 80/20%** — критичный перекос, особенно для shape β в SMPL. Для real-world и render pools — **пол НЕ УКАЗАН**. Возраст/рост/вес/BMI — **полностью НЕ УКАЗАНО**. Для fitness-приложений это особенно значимо: женская антропометрия (меньшая масса, отличные соотношения сегментов) плохо представлена, что ограничивает обобщение shape-dependent биомеханических моделей.

### 7.2. Съёмочные условия

**In-lab MoCap + synthetic Unity render** доминируют над **in-the-wild smartphone**. Real-world часть — только 7,200 видео (4% от 180K), в 2 сценах (indoor/outdoor), без синхронизации с MoCap GT. Это означает, что FLAG3D — **предимущественно лабораторный + синтетический** датасет, что создаёт значительный domain gap к реальным gym-видео (подтверждено самими авторами: in-domain 98.6% → out-domain 81.6% для 2s-AGCN).

### 7.3. Аннотационные перекосы (распределение по body parts)

Chest 6, Back 6, Shoulder 7, Arm 6, Neck 4, Abdomen 6, Waist 7, Hip 7, Leg 5, Whole body 6 = 60. **Более-менее сбалансировано** (4–7 классов на часть тела). Однако **концептуальный перекос**: многие классы — стретчинг/warm-up (W-shape/Y-shape bent-over stretches, nods, shrugs), а не силовые упражнения.

---

## 8. Использование в научном сообществе

### 8.1. Leaderboard и SOTA модели

**Action Recognition (Top-1, из оригинальной статьи):**

|Метод|In-domain|Out-domain|
|---|---|---|
|ST-GCN|97.8|69.9|
|**2s-AGCN**|**98.6**|**81.6** ← лидер in-dom + out-dom|
|MS-G3D|97.7|73.6|
|CTR-GCN|97.5|77.2|
|PoseC3D|—|79.9|

**Human Mesh Recovery (мм, ↓):**

|Метод|MPJPE|PA-MPJPE|
|---|---|---|
|VIBE|376.67|106.27|
|BEV|382.77|117.62|
|ROMP|379.44|100.48|
|**ROMP-ft** (finetuned на FLAG3D)|**114.73**|**62.29**|

**Action Generation:**

- ACTOR (category): FID 14.77, Acc 94.50, MultiMod 6.53.
- TEMOS (language): APE_root 0.61, AVE_root 0.66.
- Guo et al. (language): FID 15.12, R-precision 0.10, MultiMod 1.20.
- **FlexMotion (arXiv 2501.16778, 2025) — новый SOTA на FLAG3D:** R-Precision 0.795, FID 0.191 (с 20% frames), lowest foot skating.

**Последующие работы (2024–2026):**

- **FLAG3D++** (Tang et al., IEEE 2025) — расширение авторами: fine-grained temporal intervals, action quality annotations, новые задачи L-RAC (Language-guided Repetition Action Counting) и L-AQA (Language-guided AQA), модель HL-GCN.
- **EgoExo-Fitness** (ECCV 2024, arXiv:2406.08877) — использует FLAG3D-подобный language approach.
- **FLEX** (arXiv 2506.03198, 2025) — 38 subjects, 20 weight-loaded actions, 5 views, sEMG, expert knowledge-graph error annotations — ближе к SmartRep нише.
- **FlexMotion** (2025) — physics-aware motion generation benchmark.
- **MuJo** (2024) — multimodal HAR.
- **A Decade of AQA Survey** (IJCV 2025) — включает FLAG3D в обзор.

### 8.2. Метрики оценки

**Action recognition:** Top-1 accuracy (in-domain, out-domain). **Human mesh recovery:** MPJPE, PA-MPJPE (+ Protocol 1/2 для challenging). **Action generation (category):** FID, Accuracy, MultiModality. **Action generation (language):** FID, R-precision, MultiModality, APE (Average Position Error), AVE (Average Variance Error).

### 8.3. Известные failure modes

Явно документированы авторами и подтверждены в последующих работах:

- **Kneeling, lying, rolling up** — self-occlusion, ROMP интерпретирует kneeling как lying.
- **Jumping, crouching** — self-occlusion.
- **Fine-grained discrimination** — confusion между "Bent-over Dumbbell/Resistance Tricep Extension" и "Bent-over W/Y-shape Stretch".
- **Lying Shoulder Joint Downward vs. Upward Round** — требует strong temporal modeling.
- **Language-motion alignment** — TEMOS/Guo дрейфуют со временем, не могут соблюдать adverb "alternately".

---

## 9. Сравнение с альтернативными датасетами

|Датасет|Год/Venue|Subjects|Exercises/Classes|MoCap GT|Multi-view|**Expert error labels**|License|URL|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|**FLAG3D**|CVPR 2023|10+10+4|**60 fitness** (no barbell)|VICON 24 cam|24 IR + 6 Unity + 2 phone|❌ language instruction only|Custom research|andytang15.github.io/FLAG3D|
|**Fit3D** (AIFit paper)|CVPR 2021|13 (1 instr + 12)|37 fitness|VICON 12 cam + 4 RGB|4 RGB + 12 MoCap|⚠️ derived statistically, not expert|Research EULA (IMAR)|fit3d.imar.ro|
|**HuMMan**|ECCV 2022|**1,000**|500 general actions|Kinect (depth)|10 Kinect + 1 iPhone|❌|S-Lab License 1.0 (NC)|caizhongang.github.io/projects/HuMMan|
|**EC3D**|ACCV 2022|4 (3 train + 1 test)|**3** (squat, lunge, plank)|3D pose multi-cam|multi-cam|⚠️ **scripted** mistake labels|Open GitHub|github.com/Jacoo-Zhao/3D-Pose-Based-Feedback|
|**Fitness-AQA** ★|ECCV 2022|web (Instagram/YouTube)|**3** strength (BackSquat, OHP, Row) + fine-grained sub-errors|❌ RGB only|1|✅ **два профессиональных тренера**|NC request form|github.com/ParitoshParmar/Fitness-AQA|
|**Yoga-82**|CVPRW 2020|web scrape|82 yoga poses|❌ images only|1|❌|NC, URL list|sites.google.com/view/yoga-82|
|**AIFit**|CVPR 2021|= Fit3D|= Fit3D|= Fit3D|= Fit3D|⚠️ same as Fit3D|= Fit3D|same as Fit3D|
|**FineGym**|CVPR 2020|gymnasts (broadcast)|4/15/530 hierarchy|❌|1 (broadcast)|❌ class labels only|Research|sdolivia.github.io/FineGym|
|**LOGO**|CVPR 2023|elite swimmers|actions + formations|❌|1|⚠️ AQA score + procedures|Research|github.com/shiyi-zh0408/LOGO|
|**Human3.6M**|TPAMI 2014|11 (5F/6M)|15 daily (no fitness)|VICON 10 cam|4 RGB + 10 MoCap + ToF|❌|Academic EULA (unstable)|vision.imar.ro/human3.6m|
|**FLEX**|arXiv 2025|38|20 weight-loaded|❌ RGB + sEMG|5|✅ **expert knowledge-graph**|НЕ УКАЗАНО|arXiv 2506.03198|

**Ключевой вывод сравнения:** **никакой существующий датасет не объединяет одновременно (a) strength-training exercises со снарядами, (b) MoCap/multi-view 3D, (c) per-repetition expert-coach error labels.** FLAG3D имеет (a частично — без штанги) + (b), но не (c). Fitness-AQA имеет (a) + (c), но не (b). EC3D имеет (b) + (c), но только 4 субъекта и 3 упражнения со _сценарно_ выполняемыми ошибками. FLEX (2025) — концурент, приближающийся к полному покрытию, но без MoCap ground truth.

---

## 10. Релевантность для SmartRep

### 10.1. Оценки по 9 аспектам (1–5)

|Аспект|Оценка|Комментарий|
|---|---|---|
|1. Покрытие силовых упражнений (bench/squat/DL/pull-up/row)|**1/5**|В 60 классах НЕТ классических силовых со штангой; ~8 классов с dumbbell/kettlebell/band; остальное bodyweight и стретчинг|
|2. Качество 3D pose GT|**5/5**|VICON 24-cam, 120 Hz, 77 маркеров — золотой стандарт|
|3. SMPL supervision (биомеханика)|**4/5**|β/θ/t доступны, регистрация PA-MPJPE 27 мм; но SMPL не биомеханическая (нет лопатки/детального позвоночника)|
|4. Multi-view для NeRF/3DGS|**1/5**|Multi-view только в Unity-рендере; real-world — без калибровки|
|5. In-the-wild generalization|**2/5**|Только 7,200 real-world видео (4%), 2 сцены; большой domain gap|
|6. Expert error annotation|**0/5**|ОТСУТСТВУЕТ — только canonical language instruction|
|7. Antropometric diversity|**2/5**|8M/2F MoCap, нет возраст/BMI, только 4 RenderPeople avatar'а|
|8. Language/semantic layer|**4/5**|60 × ~57 слов инструкций coach-level качества|
|9. Synthesis potential (AMASS-style augmentation)|**3/5**|SMPL совместим с AMASS/Fit3D; но Unity-рендеры без оборудования, формат файлов не документирован|

**Роль в пайплайне SmartRep:** **pretrain-source + synthesis-source** (pretrain backbone для 3D pose/SMPL на широком fitness corpus; использовать SMPL β/θ для augmentation скелетного канала). **НЕ baseline, НЕ eval, НЕ primary training** для error detection — ошибки не размечены. **НЕ для finetuning** на целевой задаче SmartRep — класс mismatch.

**Для какого направления наиболее ценен:**

- 🅰 **Fine-grained error detection — НИЗКАЯ ценность** (нет error labels).
- 🅱 **Biomechanics-aware pose estimation — ВЫСОКАЯ ценность** (SMPL GT + MoCap skeleton + 60 разнообразных поз с kneeling/lying).
- 🅲 **Few-shot/SSL adaptation — СРЕДНЯЯ ценность** (pretrain на FLAG3D → быстрее адаптация на 10–20 реальных примерах SmartRep).

### 10.2. Конкретные риски

- **Domain gap Unity→real gym:** 15–20% drop по action recognition, у SmartRep может быть ещё больше из-за отсутствия штанги на аватарах.
- **Class mismatch:** только ~13% классов FLAG3D пересекаются с target SmartRep упражнениями (и то условно — Svend Press ≠ barbell bench press).
- **Gender bias MoCap 80/20:** risk для shape-dependent биомеханики.
- **Нет оборудования в Unity:** при pseudo-labeling аватаров в gym-контексте появятся артефакты на зоне контакта кисти со штангой.
- **Gated access:** 2–7 рабочих дней задержки на получение.

---

## 11. Потенциал для data augmentation / synthesis

### 11.1. SMPL параметры

Доступны как отдельный компонент "SMPL" в списке Download; формат файлов (.npz/.pkl) **НЕ УКАЗАН в статье** — нужно проверить после получения доступа. Параметры β (10), θ (72), t (3) стандартные SMPL — совместимы со smplx/pytorch3d/PyMAF.

### 11.2. MoCap re-targeting

Формат raw MoCap **НЕ УКАЗАН** (предположительно VICON native .c3d/.vsk или .fbx для Unity). BVH/AMASS-совместимый .npz требует отдельной конверсии. На сайте: _"Raw data from MoCap software. You can work with it in rendering software like Unity."_ Совместимость с AMASS **возможна** после (a) axis convention conversion (Z-up → Y-up), (b) downsample 120→60 Hz, (c) hand param zero-padding для SMPL-H топологии. Прецедент: Sandbrink et al. (eLife 2024) объединяют FLAG3D с PCR-датасетом.

### 11.3. Novel view synthesis (NeRF/3DGS)

**Не подходит** для real-human NeRF: в MoCap-лаборатории только IR grayscale (не цветные multi-view RGB); real-world только 2 вида без калибровки. Для synthetic NeRF избыточно — Unity-рендеры уже дают 6 камер, но SMPL уже содержит 3D GT, так что NeRF не нужен.

### 11.4. Композитные аугментации

Unity3D pipeline позволяет **менять сцены, освещение, аватаров** — но авторы не выкладывают Unity-проект публично, только рендеренные видео. Полноценная композитная аугментация требует реимплементации pipeline. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Для SmartRep полезнее взять SMPL последовательности FLAG3D и отрендерить их в **собственном** Unity/Blender pipeline с добавлением штанг/гантелей.

### 11.5. Pseudo-labeling

Высокий потенциал: **FLAG3D SMPL GT → обучить ROMP/PARE/SMPLer-X backbone → применить к unlabeled SmartRep gym видео → получить pseudo SMPL labels**. ROMP-ft показывает MPJPE drop с 380→115 мм на challenging fitness cases — что подтверждает ценность.

### 11.6. Композиция с AMASS, Fit3D

Возможна и полезна. FLAG3D добавляет 60 fitness классов к общему motion corpus AMASS (~40 часов motion). Fit3D добавляет ещё 37 exercises на 13 субъектов (включая инструктора). Унифицированный SMPL-корпус **FLAG3D + Fit3D + AMASS** = мощная pretraining основа для биомеханического pose estimation.

### 11.7. Риски

- Domain gap real→synthetic (подтверждено авторами: 15–20% accuracy drop).
- Отсутствие экипировки (штанги/гантели) в SMPL-репрезентации (SMPL моделирует только тело, не внешние объекты).
- Формат файлов MoCap не документирован, требует email-запроса.
- Только 4 аватара RenderPeople в synthesized — низкая shape diversity.
- Нет синхронизированных real-RGB + MoCap пар — нельзя использовать для real-world domain supervision.

**Итоговая оценка synthesis potential: СРЕДНИЙ.** Обоснование: (+) готовые SMPL, 60 fitness-активностей, AMASS-compatible после конверсии, pretrain-effect доказан; (−) нет оборудования в рендере, формат файлов не документирован, нет synced real-RGB+MoCap, 4 аватара недостаточно для shape diversity.

---

## 12. Gap-анализ для нашего датасета SmartRep

|Ось|FLAG3D|Gap для SmartRep-dataset|
|---|---|---|
|**Упражнения**|60 fitness, bodyweight+легкий инвентарь, без штанги|FLAG3D не рассматривает **классические силовые со штангой и гантелями** (bench press, back squat, deadlift, pull-up, barbell row) — **ниша SmartRep:** 5 штанговых упражнений с вариациями широкий/узкий хват, high/low bar squat|
|**Ошибки техники**|Только canonical correct instruction|FLAG3D не размечает **per-rep техничиеские ошибки** (butt wink, knee valgus, bar path deviation, elbow flare, kipping в pull-up) — **ниша SmartRep:** taxonomy ошибок с multi-label разметкой по категориям (severity × anatomical region × phase)|
|**Антропометрия**|8M/2F MoCap, без BMI/возраст|FLAG3D не документирует **антропометрическое разнообразие** — **ниша SmartRep:** явный запись роста/веса/BMI/стажа тренировок для 20+ субъектов с баланс по полу и body types|
|**Условия съёмки**|Лаборатория + Unity + 2 сцены smartphone|FLAG3D не покрывает **реальные gym environments** (variable lighting, crowded frames, occlusion от оборудования, mirrors) — **ниша SmartRep:** in-the-wild capture в 3–5 различных залах + home gym|
|**Экипировка**|Отсутствует в Unity-рендере; частично в smartphone|FLAG3D не моделирует **спортивное оборудование** в 3D — **ниша SmartRep:** синхронная разметка bar path + plates + belt + chalk|
|**Экспертная разметка тренеров**|Language instruction написана 1 раз|FLAG3D не предоставляет **экспертные оценки техники на уровне повторения** — **ниша SmartRep:** 2–3 certified S&C coaches с inter-annotator agreement (Cohen κ, Krippendorff α)|
|**Пост-аугментационный gap**|Unity без оборудования, 4 аватара|FLAG3D не поддерживает **equipment-aware synthesis** — **ниша SmartRep:** Blender pipeline со SMPL + барбелл-физикой + variable gym assets|

---

## 13. Критическая оценка (peer-review)

### 13.1. Transparency Score

|Ось|0/1/2|Обоснование|
|---|---|---|
|Collection protocol|2|Детально описан: 10 MoCap × 3 × 60 × 4 retargeting и т.д.|
|Capture setup|2|24 VICON V16, 77 маркеров, резолюция, FPS — все приведены|
|Camera calibration|1|Unity-камеры: параметры известны; smartphone: калибровка не приведена|
|Demographics|0|Пол только MoCap (8M/2F); возраст/BMI/рост/вес — НЕ УКАЗАНО|
|Annotation instructions|1|Для language — описан источник (coaches); exact guidelines не приложены|
|Inter-annotator agreement|0|НЕ ИЗМЕРЕН|
|Rejection stats|0|Сколько записей отбраковано/переснято — НЕ ОТЧИТАНО|
|IRB approval|0|Не упомянут; только "we agree with volunteers"|
|Datasheet (Gebru)|0|Официальный datasheet отсутствует|
|Limitations section|1|Failure modes обсуждены в анализе ошибок, но отдельного Limitations секции нет|
|**ИТОГО**|**7/20**||

**Интерпретация 7/20:** попадает в диапазон **"0–6: серьёзные пробелы" / "7–11: умеренная прозрачность"**. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Это нижняя граница приемлемого для CVPR-датасета 2023 года — авторы уделили больше внимания технической стороне (что собрано и как) и меньше — этике, демографии, annotation quality. Правлю самооценку: **11/20** только при щедрой интерпретации (дали баллы за частичную калибровку, частичный limitations). Консервативная оценка — 7/20.

### 13.2. Peer-review оценка (1–10 по критериям)

|Критерий|Оценка|Комментарий|
|---|---|---|
|Новизна|**8/10**|Первый fitness-specialized 3D + language датасет такого масштаба; multi-modal triplet оригинален|
|Размер (scale)|**8/10**|180K seq, 20M кадров, 60 классов — крупно для fitness ниши|
|Качество разметки|**7/10**|MoCap 120 Hz 77 маркеров — отлично; SMPL PA-MPJPE 27 мм — хорошо; language — одна каноническая инструкция на класс, без IAA — недостаточно|
|Методология|**7/10**|L-BFGS fitting методологически корректен; собственный pipeline MoCap→Unity логичен; но отсутствует valid split и rejection stats|
|Документация|**5/10**|Проектная страница минималистична; GitHub содержит только Mindspore baseline; формат SMPL/MoCap не документирован (согласуется с transparency 7/20)|
|Воспроизводимость|**5/10**|Есть license gating, нет dataloader, нет pretrained weights, Unity pipeline не открыт|
|Этика|**3/10**|Нет IRB approval, consent form не опубликован, privacy считерации не обсуждены|
|Bias|**5/10**|Gender 80/20, нет BMI/age, только 4 synthetic avatars, лабораторные условия|
|Adoption (community uptake)|**6/10**|Semantic Scholar 28 цитирований, PapersWithCode есть, но "No benchmarks yet"; основные adopters — авторы (FLAG3D++), FlexMotion (SOTA 2025), EgoExo-Fitness, FLEX|
|Synthesis potential|**6/10**|Совместимость с AMASS возможна при конверсии, SMPL доступен, но без оборудования и с ограниченной аватар-диверсификацией|

**Общая рекомендация для SmartRep: ADOPT WITH CAVEATS.** FLAG3D использовать как **secondary pretraining source** и **taxonomy reference**, но **нельзя** использовать как primary training set или evaluation benchmark для error detection. Для главной задачи SmartRep (classification ошибок техники силовых со штангой) FLAG3D релевантен только косвенно.

---

## 14. Executive Summary

1. **Датасет в одном предложении:** FLAG3D — крупнейший публичный 3D-датасет фитнес-активностей (180K последовательностей, 60 классов, 20M кадров, 24 субъекта) от Tsinghua с тройной модальностью (VICON MoCap + Unity render + smartphone) и language instructions от тренеров, принятый на CVPR 2023.
    
2. **Самая сильная сторона:** **Структурная 3D-супервизия золотого стандарта** — VICON 24-камеры, 77 маркеров, 120 Hz + SMPL параметры с точностью регистрации PA-MPJPE 27 мм на 60 разнообразных fitness-движениях, включая сложные kneeling/lying позы.
    
3. **Самая слабая сторона:** **Полное отсутствие экспертной разметки ошибок техники на уровне повторений** — только одна каноническая правильная инструкция на класс, без per-rep labels и без inter-annotator agreement, что делает датасет неприменимым для прямого supervised error detection.
    
4. **Transparency Score:** **7/20** (консервативно) — "серьёзные пробелы": не указаны demographics (возраст, BMI), IRB, IAA, rejection stats, datasheet. При щедрой интерпретации 11/20 — умеренная прозрачность.
    
5. **Синтетический потенциал:** **СРЕДНИЙ** — SMPL совместим с AMASS/Fit3D после конверсии осей и частоты; pretrain-effect доказан (ROMP fine-tune даёт 3.3× drop MPJPE); НО Unity-рендер без оборудования, только 4 avatar shape, формат файлов не документирован, и нет синхронизированных real-RGB+MoCap пар.
    
6. **Роль в пайплайне SmartRep:** **pretrain-source для 3D pose/SMPL backbone** (направление 🅱) + **synthesis-source для skeleton augmentation** + **taxonomy reference** для наименования body parts и language-подхода. **НЕ training data для error classification, НЕ eval benchmark.**
    
7. **Главный gap для нашего датасета:** FLAG3D не покрывает (i) **классические силовые упражнения со штангой** (bench press, deadlift, back squat, pull-up, barbell row), (ii) **per-rep экспертную разметку ошибок техники от сертифицированных S&C-тренеров с IAA**, (iii) **реалистичные gym environments с оборудованием в кадре**. Это формирует тройную нишу SmartRep-dataset.
    
8. **Лицензионный статус:** **Custom research-only License Agreement** — требует подписи institutional representative и email на liujp22@mails.tsinghua.edu.cn. Реалистичное время получения 2–7 рабочих дней. Полные 172,800 rendered видео — по отдельному email-запросу.
    
9. **Приоритет: СРЕДНИЙ** — Adopt with caveats. Скачать для использования в качестве pretrain-source SMPL-backbone и taxonomy reference; НЕ вкладываться как в primary training/eval набор. Выделить ~1 неделю на получение доступа и разбор формата файлов.
    
10. **Связанные датасеты для изучения следом:**
    
    - **Fitness-AQA** (Parmar et al., ECCV 2022) — **ПРИОРИТЕТ #1**: единственный RGB-датасет силовых упражнений (squat, OHP, barbell row) с экспертной разметкой ошибок от двух профессиональных тренеров; прямой role-model для SmartRep error taxonomy.
    - **EC3D** (Zhao et al., ACCV 2022) — 3D pose + scripted-error labels для squat/lunge/plank; полезен как методологический шаблон для small-subject scripted protocols.
    - **FLEX** (arXiv 2506.03198, 2025) — очень свежий (38 subjects, 20 weight-loaded actions, 5 views, sEMG, expert knowledge-graph error annotations); наиближайший концурент SmartRep, обязательно проанализировать для позиционирования.

---

_Примечание к рецензии:_ FLAG3D — качественный, методологически аккуратный fitness 3D-датасет с умеренным цитированием в сообществе (28 Semantic Scholar citations, 1 highly influential) и уже существующим расширением авторов (FLAG3D++, 2025) с задачами L-RAC/L-AQA. Для SmartRep он представляет ценность не как готовый building block, а как **структурный источник 3D/SMPL-супервизии** и **семантический reference** — использовать в ограниченной, но чётко определённой роли в pipeline.