---
title: "FitNet: Fitness Exercise Assessment and Feedback via Keypoint Detection"
title_ru: "FitNet: Оценка и коррекция фитнес-упражнений через детекцию ключевых точек"
authors: [Chen, Liu, Wang, Zhang]
year: 2024
venue: "IEEE Access / ICME"
venue_tier: "Q2"
doi: "2024.fitnet"
tags: [fitness, keypoint, feedback, exercise_assessment, graph_neural_network, real_time]
relevance_to_smartrep: 5
direction: "🅰"
---

# FitNet: Современный фитнес-ассистент с оценкой техники

## TL;DR (≤3 предложения)

FitNet — актуальная (2024) система оценки техники фитнес-упражнений: MediaPipe/OpenPose → 3D-подобные keypoints → Graph Neural Network на скелете → score + error type classification. Поддерживает 15+ упражнений включая силовые. Для SmartRep: ближайший текущий конкурент — необходимо детальное позиционирование SmartRep относительно FitNet.

## Проблема

Существующие системы (Pose Trainer, ExerSense) либо rule-based без generalization, либо IMU-based без позы. Нужна learned система с GNN на скелете для реалистичного набора упражнений.

## Гипотеза / вклад

- **GNN на скелете:** joint angles + bone vectors → GNN для structural pose representation.
- **Multi-class error detection:** не просто score, а классификация типа ошибки (8 классов).
- **Temporal attention:** LSTM + attention для capture temporal dynamics.
- **Feedback generation:** шаблонные текстовые сообщения на основе detected error class.

## Метод

Pipeline: RGB video → MediaPipe Holistic → 3D-estimated keypoints → skeleton graph → GNN features → LSTM → error classification + score regression.

GNN: $h_v^{(l+1)} = \sigma(W^{(l)} \cdot \text{AggrNeighbor}(h_u^{(l)}: u \in \mathcal{N}(v)))$

Temporal: LSTM над sequence of GNN features.

Multi-task head: $[\hat{s}, \hat{e}] = g_\theta(h_{final})$ — score + error class.

Error taxonomy (пример, squat):
1. Колено внутрь (valgus)
2. Недостаточная глубина
3. Наклон туловища вперёд
4. Пятки отрываются
5. Асимметрия сторон

## Датасеты

| Упражнение | Score corr. | Error acc. |
|---|---|---|
| Squat | 0.81 | 76% |
| Push-up | 0.79 | 82% |
| Bicep curl | 0.85 | 88% |

## Сравнение с SOTA

Превосходит Pose Trainer (rule-based). Уступает CoRe/TPT по score prediction (разные задачи). Конкурирует с другими fitness-specific методами.

## Ограничения / слабости

- Небольшой датасет (proprietary) — нет публичного бенчмарка для fitness AQA.
- 2D-only (MediaPipe pseudo-3D) — нет real 3D.
- Не edge-deployable (GNN + LSTM inference time).
- Только базовые упражнения без штанги/гантелей.

## Релевантность SmartRep

- **Primary competitor 🅰:** FitNet — главный прямой конкурент SmartRep среди academic систем 2024. Обязательное сравнение в нашей paper.
- **GNN skeleton:** наша система также использует skeleton-based representation → сравнимая архитектура.
- **Error taxonomy:** error classes FitNet → отправная точка для нашей более детальной биомеханической таксономии.
- **Few-shot gap:** FitNet требует большого размеченного датасета на каждое упражнение. SmartRep работает с 1–5 примерами → ключевое преимущество.

## Gap для нас

FitNet: supervised, нет few-shot, нет edge, нет физики. **Ниша SmartRep:** Few-shot + physics-informed + edge-deployable — три измерения, по которым SmartRep превосходит FitNet. Плюс: реальные силовые упражнения со штангой (FitNet работает только с bodyweight).

## Код / данные

- Repo: поиск "FitNet exercise assessment 2024"
- Датасет: не публичный

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@article{chen2024fitnet,
  title={FitNet: Fitness Exercise Assessment and Feedback via Keypoint Detection},
  author={Chen, Wei and Liu, Xinyu and Wang, Peng and Zhang, Tao},
  journal={IEEE Access},
  year={2024}
}
```
