# 1_datasets — датасеты

## Scope
Датасеты для pose estimation, action recognition, AQA, fitness-specific задач, MoCap-валидации.

## Подтемы
- **pose_3d** — 3D monocular / MoCap (Human3.6M, 3DPW, MPI-INF-3DHP)
- **motion_generic** — AMASS, HumanML3D, NTU RGB+D
- **fitness_specific** — Fit3D, Fitness-AQA, FLAG3D, FineGym
- **aqa_benchmarks** — MTL-AQA, AQA-7, FineDiving

## Must-read (стартовый список)

### Fitness-specific (🔥 критично)
- **Fit3D** (Fieraru et al., 2021, ECCV) — 29 участников × 47 упражнений, MoCap ground truth. Единственный публичный датасет с одновременно и видео, и точным MoCap для fitness.
- **FLAG3D** (Tang et al., CVPR 2023) — language-annotated 3D fitness dataset, 60 activities × 22K video sequences.
- **Fitness-AQA** (Parmar et al., 2022) — оценка качества фитнес-упражнений.

### Pose / motion
- **Human3.6M** (Ionescu et al., TPAMI 2014) — 11 actors, 17 scenarios, MoCap. Стандартный бенчмарк monocular 3D pose.
- **3DPW** (von Marcard et al., ECCV 2018) — in-the-wild с IMU ground truth.
- **AMASS** (Mahmood et al., ICCV 2019) — агрегированный MoCap-архив.
- **MPI-INF-3DHP** (Mehta et al., 3DV 2017) — spontaneous motion, green screen + outdoor.

### Action recognition
- **NTU RGB+D 120** (Liu et al., TPAMI 2020) — 120 action classes, depth + skeleton.
- **FineGym** (Shao et al., CVPR 2020) — 530 fine-grained gymnastics actions.
- **Kinetics-700** (Carreira et al., 2019) — 700 human action classes.


### AQA
- **MTL-AQA** (Parmar & Morris, CVPR 2019) — diving, multi-task.
- **AQA-7** (Parmar & Morris, WACV 2019) — 7 sports.
- **FineDiving** (Xu et al., CVPR 2022) — fine-grained diving с размеченными фазами.

## Ключевые поиски
- arXiv: `"fitness dataset" OR "exercise dataset" pose`
- Papers With Code: Human Pose Estimation / Action Quality Assessment leaderboards
- Google Scholar: cite_forward от Fit3D и FLAG3D

## Что искать в каждой статье
- Количество субъектов, упражнений, кадров
- Наличие MoCap / IMU / экспертных разметок
- Лицензия (критично: CC-BY / research-only / нужно письмо автору)
- Какие модели на нём обучались (для бейзлайнов)

## Gap для SmartRep
Fit3D — единственный полный вариант; для корректной научной работы нужен **собственный датасет** силовых упражнений (жим, присед, тяга, подтягивание) с:
- разными ракурсами (фронт / бок / 3/4)
- разными антропометрическими типажами
- размеченными ошибками техники (экспертная валидация от тренеров)
- синхронизированным IMU или multi-view ground truth

Этот датасет сам по себе — публикуемый вклад (Data paper в Scientific Data / Nature Data).
