
````markdown
Ты — научный рецензент с экспертизой в области computer vision, human pose estimation, 
action quality assessment (AQA) и создания benchmark-датасетов. Проведи глубокий 
структурированный анализ приложенной статьи о датасете для проекта SmartRep — системы 
анализа техники силовых упражнений из видео на edge-устройствах.

## Контекст моего исследования (для оценки релевантности)

Я разрабатываю SmartRep — систему автоматической оценки техники силовых упражнений 
(жим лёжа, приседания, становая тяга, подтягивания, тяга в наклоне и т.д.) из 
монокулярного видео с возможностью развёртывания на мобильных и edge-устройствах. 
Цель: предоставлять пользователю feedback о конкретных ошибках техники в реальном 
времени.

### Научные направления (кандидатные проблемы)
- 🅰 Fine-grained error detection: классификация конкретных ошибок техники 
  (рука уходит внутрь, спина округляется, колени заваливаются) — не просто 
  «правильно/неправильно», а локализация и типизация ошибки.
- 🅱 Biomechanics-aware pose estimation: учёт физических ограничений суставов, 
  межзвеньевых связей, нагрузок при анализе техники. Стандартные модели 
  (HRNet, ViTPose) обучены на распределениях типа COCO и плохо переносятся 
  на «скрюченные» позы в жиме и приседе.
- 🅲 Few-shot / SSL adaptation: адаптация под специфичного пользователя 
  (антропометрия, индивидуальный стиль движения) с минимальной разметкой.

### Критерии оценки датасета для SmartRep
1. **Содержание**: силовые упражнения (free weights, resistance training) — 
   критично. Йога, танцы, гимнастика — менее релевантно. Bodyweight training 
   (приседания без штанги) — промежуточно.
2. **Ground truth**: MoCap / multi-view / IMU — предпочтительно. Ручная разметка 
   одним аннотатором — слабая позиция.
3. **Ракурсы**: фронт + бок + 3/4 одновременно — идеально. Один ракурс — ограничение.
4. **Антропометрическое разнообразие**: разные роста, вес, пол, раса, уровень 
   подготовки. Часто датасеты смещены к молодым атлетичным мужчинам — это bias.
5. **Разметка ошибок техники**: наличие экспертной (тренерской) разметки 
   конкретных ошибок — редкая и самая ценная характеристика.
6. **Разрешение и FPS**: ≥720p, ≥30 FPS — стандарт для анализа движения. 
   Низкие разрешения допустимы, если это edge-benchmark.
7. **Лицензия**: CC-BY / CC-BY-NC / research-only / требует MoU — влияет на 
   практическую применимость.
8. **Доступность**: открытая ссылка vs. запрос авторам vs. только по договору.

### Ключевые референсные датасеты (для сравнения)
- Fit3D — fitness + MoCap, но ограниченный набор упражнений
- FLAG3D — language-annotated fitness, 60 activities
- Fitness-AQA — quality assessment для фитнеса
- Human3.6M / 3DPW / AMASS — общий pose, не fitness
- NTU RGB+D / FineGym — action recognition, не техника
- MTL-AQA / AQA-7 / FineDiving — AQA, но спорт, не силовые

---

## Структура анализа

### 1. МЕТАДАННЫЕ ДАТАСЕТА

- Полное название датасета и акроним
- Название сопровождающей статьи (dataset paper)
- Авторы (все) и аффилиации
- Год релиза, venue публикации, tier (Q1/Q2/A*/A/workshop/preprint)
- DOI / arXiv ID
- Количество цитирований (если известно)
- Версии датасета (если обновлялся) и статус поддержки (активно развивается / 
  заморожен / deprecated)

---

### 2. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ДАТАСЕТА

В 3–5 предложениях:
- Какую задачу / пробел в литературе призван закрыть датасет?
- Какие датасеты он замещает или дополняет?
- В чём принципиальная новизна по сравнению с предшествующими? (размер, 
  модальности, разметка, домен)
- Какую гипотезу о «правильном» датасете защищают авторы?

---

### 3. ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

#### 3.1. Общая статистика

| Параметр | Значение |
|----------|----------|
| Общее число субъектов | |
| Распределение по полу | |
| Распределение по возрасту | |
| Антропометрия (рост/вес/BMI) | |
| Уровень подготовки (novice/intermediate/expert) | |
| Число классов упражнений / действий | |
| Общее число видео / клипов | |
| Общее число кадров | |
| Общая длительность записи | |
| Средняя длина клипа | |
| Train / val / test split | |

#### 3.2. Модальности данных

Для каждой модальности укажи наличие, разрешение, частоту, формат:

| Модальность | Наличие | Разрешение / частота | Формат | Количество |
|-------------|---------|----------------------|--------|------------|
| RGB video | | | | |
| Depth (Kinect / другая) | | | | |
| IR | | | | |
| 2D pose / keypoints | | | | |
| 3D pose (MoCap) | | | | |
| SMPL / SMPL-X параметры | | | | |
| IMU данные | | | | |
| EMG / physiological | | | | |
| Текстовые описания / labels | | | | |
| Аудио | | | | |

#### 3.3. Съёмочная установка

- Сколько камер? Их расположение относительно субъекта (фронт, бок, top-down, 
  произвольные)?
- Синхронизированы ли камеры? Как (hardware sync, software, timestamp)?
- Калибровка: intrinsic + extrinsic? Включены ли параметры в датасет?
- Фон: controlled (green screen, лаборатория) / semi-controlled / in-the-wild?
- Освещение: постоянное / переменное?
- MoCap-система: какая (Vicon, OptiTrack, Xsens, IMU-only)? Сколько маркеров? 
  Какова заявленная точность?

#### 3.4. Визуальные материалы из статьи

**КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:** Используй рисунки из статьи как основу для описания 
устройства датасета.

**Если рисунки ЕСТЬ:**
Для каждого ключевого рисунка:
- Номер и название
- Что изображено (съёмочная установка, примеры кадров, распределения, статистика)
- Какую характеристику датасета иллюстрирует
- Качество визуализации
  
Особенно обрати внимание на рисунки:
- Диаграмма сбора (capture setup) — расположение камер, MoCap
- Примеры кадров по классам действий
- Распределения (pose space coverage, длины клипов, демография)
- Примеры аннотаций (skeleton overlay, segmentation masks, quality scores)

**Если рисунков нет или они слабы:**
- Отметь как серьёзный недостаток
- Составь mermaid-диаграмму или ASCII-схему capture setup на основе текста
- Предложи, какие визуализации следовало бы добавить

---

### 4. МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ

Это ключевой раздел для датасет-пейпера — оцени строгость методологии.

#### 4.1. Рекрутинг субъектов
- Как рекрутировали? (студенты университета / профессиональные атлеты / 
  crowdsourcing / тренировочные залы)
- Были ли критерии отбора / исключения?
- Компенсация участникам?
- Процедура информированного согласия (IRB / ethics board approval)?
- Возможное смещение (selection bias) — какое и насколько критично?

#### 4.2. Протокол записи
- Инструктаж субъектов: свободное исполнение / фиксированные инструкции / 
  следование экспертной демонстрации?
- Сколько повторений на упражнение?
- Контроль нагрузки (для силовых): была ли штанга / вес? Какой?
- Рандомизация порядка упражнений?
- Варьирование условий (ракурс, скорость, стиль)?

#### 4.3. Качественный контроль
- Отбраковывались ли записи с артефактами?
- Процедура верификации MoCap (ручная коррекция, auto-cleaning)?
- Процент забракованных / исправленных данных (если указан)?

---

### 5. ПРОТОКОЛ АННОТАЦИИ

#### 5.1. Типы меток
Перечисли все уровни разметки:
- Категориальные: класс упражнения / действия
- Временные: фазовая сегментация (эксцентрика/концентрика/пауза), 
  подсчёт повторений, начало/конец
- Пространственные: bounding boxes, сегментационные маски
- Pose: 2D/3D keypoints
- Quality / AQA: численные оценки, ранжирование, ошибки техники
- Текстовые: описания на естественном языке, теги ошибок

#### 5.2. Процедура разметки
- Автоматическая (MoCap) / ручная / гибридная?
- Кто аннотаторы? Их квалификация (обычные работники / студенты / сертифицированные 
  тренеры / физиотерапевты)?
- Сколько аннотаторов на образец? Межаннотаторское согласие 
  (Cohen's κ, IoU, MPJPE)?
- Инструкции аннотаторам — опубликованы ли? Насколько детальны?
- Инструменты разметки (CVAT, VGG, проприетарные)?
- Процедура разрешения конфликтов (majority vote / expert arbitration)?
- Время на разметку одного образца (если указано)?

#### 5.3. Валидация разметки
- Golden set / test probe?
- Перекрёстная проверка экспертом?
- Статистика ошибок разметки (если проводился аудит)?

---

### 6. ДОСТУПНОСТЬ И ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ

| Параметр | Значение |
|----------|----------|
| Лицензия (CC-BY / CC-BY-NC / custom / research-only) | |
| Коммерческое использование разрешено? | |
| Необходимость подписания MoU / data use agreement | |
| Способ получения (прямая ссылка / регистрация / запрос авторам) | |
| Размер загрузки (GB/TB) | |
| Хостинг (институциональный сервер / Zenodo / HuggingFace / GitHub) | |
| Задокументирован ли процесс загрузки? | |
| Есть ли API или dataloader на PyTorch / TF? | |
| Актуальность ссылок (проверь, если возможно) | |

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Оцени практическую применимость: сколько времени реально 
потратить на получение и запуск датасета?

---

### 7. ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПЕРЕКОСЫ (BIASES)

#### 7.1. Демографические перекосы
- Gender imbalance
- Ethnic / geographic homogeneity
- Возрастной диапазон
- Антропометрический охват (BMI spread)
- Физическая подготовленность (bias к фитнес-энтузиастам / профи)

#### 7.2. Съёмочные перекосы
- Pose coverage: покрывает ли датасет распределение целевых поз? 
  Какие позы недопредставлены?
- Viewpoint coverage: какие ракурсы доминируют?
- Environmental: только лаборатория / только залы / смесь?
- Temporal: запись в один день / несколько сессий (fatigue effects)?

#### 7.3. Аннотационные перекосы
- Class imbalance: распределение меток
- Temporal imbalance: длина клипов по классам
- Quality label distribution: есть ли перекос к «хорошим» / «плохим» 
  исполнениям?

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Какие перекосы критичны для SmartRep (особенно 
антропометрическое и viewpoint покрытие)?

---

### 8. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НАУЧНОМ СООБЩЕСТВЕ

#### 8.1. Модели, обученные на датасете
- Перечисли известные SOTA-модели и их результаты
- Существует ли официальный leaderboard? Где?
- Воспроизведи таблицу сравнения методов в формате:

| Метод | Год | Архитектура | Метрика_1 | Метрика_2 | Примечание |
|-------|-----|-------------|-----------|-----------|------------|
| | | | | | |

#### 8.2. Метрики оценки
- Стандартные метрики, принятые в сообществе для этого датасета
- Адекватны ли они заявленной задаче?
- Какие метрики отсутствуют, но следовало бы использовать? 
  (например, per-class accuracy для оценки bias)

#### 8.3. Типичные ошибки SOTA на этом датасете
- На каких подклассах / условиях методы проваливаются?
- Есть ли известные «hard cases» / challenge subsets?
- Опубликованы ли failure mode analyses?

---

### 9. СРАВНЕНИЕ С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ ДАТАСЕТАМИ

Построй сравнительную таблицу с 3–5 ближайшими датасетами:

| Параметр | Анализируемый | Fit3D | FLAG3D | Human3.6M | <другой> |
|----------|---------------|-------|--------|-----------|----------|
| Fitness-specific | | ✓/✗ | | | |
| Число субъектов | | 29 | | | |
| Число упражнений | | 47 | | | |
| MoCap GT | | ✓ | | | |
| Multi-view | | ✓ | | | |
| Технические ошибки размечены | | ✗ | | | |
| Лицензия | | research-only | | | |

---

### 10. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

Оцени по шкале 1–5 каждый аспект:

| Аспект | Оценка (1–5) | Комментарий |
|--------|:------------:|-------------|
| Силовые упражнения представлены | | Какие именно? |
| Multi-view покрытие | | Фронт+бок+3/4? |
| Антропометрическое разнообразие | | BMI spread, диверсификация |
| Экспертная разметка ошибок техники | | Ключевая редкая характеристика |
| MoCap / IMU ground truth | | Для валидации pose моделей |
| Достаточное разрешение (≥720p) | | |
| Достаточная частота (≥30 FPS) | | |
| Доступность / лицензия | | Реально ли получить? |
| Совместимость с edge-pipeline | | Размер, формат, dataloaders |

**Для какого из направлений 🅰/🅱/🅲 датасет наиболее ценен?**

**Роль датасета в пайплайне SmartRep:**
- Для предобучения? (веса на схожем домене)
- Для fine-tuning? (адаптация к фитнесу)
- Для evaluation? (бенчмарк для сравнения)
- Для baseline training? (обучение референсных моделей)
- Для pseudo-labeling? (источник pose GT для нашего сырого видео)

**Конкретные риски при использовании:**
- Domain gap с целевым применением
- Юридические / этические ограничения
- Технические (несовместимые форматы, отсутствие dataloader-ов)

---

### 11. ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS  [НОВОЕ]

Этот раздел оценивает, насколько датасет можно **расширить** синтетическими 
данными, а не только использовать «как есть». Для небольших датасетов с богатой 
модальной структурой (MoCap, multi-view) это часто превращает маргинально 
полезный ресурс в ключевой.

#### 11.1. Параметрические модели тела
- Присутствуют ли SMPL / SMPL-X / SMPL-H параметры (β shape, θ pose)?
- Если да — какая версия, gendered/neutral, насколько точно фитированы?
- Возможно ли ре-рендеринг через SMPL renderer + произвольный текстуринг 
  (одежда, освещение) для domain randomization?
- Есть ли meshes / vertices в готовом виде?

#### 11.2. MoCap как источник ре-таргетинга
- Формат MoCap: BVH / C3D / custom? Совместимость с AMASS-форматом?
- Можно ли ре-таргетить MoCap на альтернативные скелеты (например, на 
  антропометрически разнообразные модели) для расширения субъектного 
  разнообразия?
- Пригоден ли датасет для drive-ania синтетических аватаров в игровых движках 
  (Unity / Unreal / Blender) с целью генерации синтетического видео в 
  контролируемых условиях (освещение, фон, экипировка)?

#### 11.3. Multi-view novel view synthesis
- Сколько камер и насколько плотное покрытие углов?
- Есть ли калибровка, достаточная для NeRF / Gaussian Splatting на уровне 
  субъекта?
- Реалистично ли синтезировать промежуточные ракурсы для покрытия углов, 
  отсутствующих в реальной съёмке?

#### 11.4. Композитные аугментации
- Есть ли segmentation masks / alpha mattes для background replacement?
- Green screen записи → свободная замена фона (спортзал vs. лаборатория)?
- Depth / normals → relighting?
- Домен-рандомизация: какие аспекты варьируемы (одежда, экипировка, фон, 
  освещение)?

#### 11.5. Pseudo-labeling для внешних данных
- Можно ли натренировать на датасете 2D/3D pose-модель, которая далее будет 
  производить pseudo-labels для сырого in-the-wild видео (например, 
  YouTube-фитнес-видео)?
- Достаточно ли MoCap GT, чтобы доверять такой модели как «экспертному 
  разметчику» для последующего самообучения SSL?
- Есть ли уже готовые pretrained веса на этом датасете для такой задачи?

#### 11.6. Композиция с другими датасетами
- Совместим ли датасет с AMASS (можно ли добавить в общий pool MoCap)?
- Совместимы ли форматы аннотаций с Fit3D / FLAG3D для multi-dataset training?
- Есть ли уже опубликованные работы, которые объединяют этот датасет с 
  другими?

#### 11.7. Риски и ограничения синтеза

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Оцени:
- Domain gap real→synthetic: насколько синтетический рендер будет отличаться 
  от реального видео с фактурой одежды, тенью, motion blur?
- Риск «утечки» MoCap-смещений: если оригинальный датасет смещён к молодым 
  атлетам, синтетические аугментации унаследуют эти смещения (ре-таргетинг 
  на «других» аватаров не добавляет реального движенческого разнообразия).
- Потеря информации об экипировке: штанга, гантели, пояса критичны для 
  SmartRep, а в SMPL-синтезе они отсутствуют.

**Итоговая оценка синтетического потенциала:** ВЫСОКИЙ / СРЕДНИЙ / НИЗКИЙ / 
ОТСУТСТВУЕТ + 1–2 предложения обоснования.

---

### 12. GAP-АНАЛИЗ ДЛЯ НАШЕГО ДАТАСЕТА  [ИЗМЕНЕНО: бывшая секция 11]

Самая важная часть. Сформулируй максимально конкретно:

**Что этот датасет НЕ покрывает и что могло бы стать вкладом нашего датасета?**

Оси для анализа gap:
1. **Упражнения**: какие силовые упражнения отсутствуют? (жим, присед, 
   становая, подтягивания, тяга в наклоне, армейский жим, разведения)
2. **Ошибки техники**: размечены ли конкретные типы ошибок? Если нет — 
   это наш вклад.
3. **Антропометрия**: есть ли представленность тех типажей, с которыми 
   модель будет работать (не только молодые спортсмены)?
4. **Условия съёмки**: реальные залы vs. лаборатория?
5. **Экипировка**: штанги, гантели, тренажёры присутствуют?
6. **Разметка от тренеров-экспертов**: есть ли она, и насколько 
   квалифицированы эксперты?
7. **Пост-аугментационный gap**: если учесть потенциал синтеза из секции 11, 
   какие пробелы всё равно остаются неустранимыми? (например, синтез не 
   способен закрыть отсутствие экспертной разметки ошибок техники)

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Сформулируй в стиле: «… при этом не рассматривается X, 
что открывает нишу для SmartRep-dataset: Y».

---

### 13. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА (DATASET PAPER PEER-REVIEW)  [ИЗМЕНЕНО: бывшая секция 12]

#### 13.1. Transparency score  [НОВОЕ]

Оцени полноту документирования датасета по 10 осям. Каждая ось: 
0 (отсутствует) / 1 (частично) / 2 (полно и верифицируемо).

Критерии опираются на фреймворк **Datasheets for Datasets** (Gebru et al., 
CACM 2021), расширенный спецификой pose/AQA-датасетов.

| # | Ось транспарентности | Оценка (0/1/2) | Обоснование |
|---|----------------------|:--------------:|-------------|
| 1 | Collection protocol disclosed (рекрутинг, инструктаж, порядок записи) | | |
| 2 | Capture setup specifications (камеры, MoCap, синхронизация, точность) | | |
| 3 | Intrinsic/extrinsic калибровка камер опубликована | | |
| 4 | Demographics breakdown (пол/возраст/BMI/этнос) | | |
| 5 | Annotation instructions опубликованы и детализированы | | |
| 6 | Inter-annotator agreement отчитан (κ, IoU, MPJPE и т.п.) | | |
| 7 | Rejection / cleaning статистика указана (% отбракованных, причины) | | |
| 8 | IRB / ethics approval явно упомянут | | |
| 9 | Datasheet for Datasets (Gebru et al. 2021) или эквивалент приложен | | |
| 10 | Known limitations / failure modes честно изложены авторами | | |

**Итоговый Transparency Score:** Σ / 20

**Интерпретация:**
- 17–20: fully transparent (publication-grade documentation, можно 
  воспроизвести и критически оценить)
- 12–16: adequately documented (большинство критических вопросов отвечены, 
  есть несколько пробелов)
- 7–11: partially documented (существенные пробелы, use with caveats — 
  при публикации результатов нужна осторожность и прямая переписка с 
  авторами)
- 0–6: opaque (датасет фактически «чёрный ящик», результаты на нём с трудом 
  интерпретируемы, научная ценность под вопросом)

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Отдельно отметь, какие именно оси провалены и как это 
влияет на применимость к SmartRep. Например, отсутствие опубликованной 
калибровки камер блокирует multi-view экспериментирование; отсутствие 
inter-annotator agreement по ошибкам техники делает экспертную разметку 
непригодной для обучения error-detection моделей.

#### 13.2. Peer-review оценка по критериям

| Критерий | Оценка (1–10) | Комментарий |
|----------|:-------------:|-------------|
| Новизна / уникальность | | |
| Размер и покрытие | | |
| Качество разметки | | |
| Методологическая строгость сбора | | |
| Документация (согласовать с Transparency Score из 13.1) | | |
| Воспроизводимость (могу ли я использовать?) | | |
| Этическая строгость (IRB, consent, privacy) | | |
| Отсутствие перекосов | | |
| Полезность для сообщества (adoption) | | |
| Синтетическая расширяемость (согласовать с секцией 11) | | |

**Общая рекомендация:** Adopt / Adopt with caveats / Reference only / Skip

---

### 14. EXECUTIVE SUMMARY  [ИЗМЕНЕНО: бывшая секция 13, расширена до 10 пунктов]

В конце — краткое резюме из 10 пунктов:
1. Датасет в одном предложении (что, для чего, уникальность)
2. Самая сильная сторона (что делает его незаменимым)
3. Самая слабая сторона (что дисквалифицирует или требует осторожности)
4. Transparency Score (из 13.1) и его значение для практики
5. Синтетический потенциал (из секции 11) — можно ли «дофармить» датасет 
   аугментациями
6. Роль в пайплайне SmartRep (pretrain / finetune / eval / baseline / 
   pseudo-label / synthesis-source / не использовать)
7. Главный gap, который оставляет для нашего датасета (конкретная ниша)
8. Лицензионный статус в одной фразе (реально ли использовать?)
9. Приоритет для SmartRep: ВЫСОКИЙ / СРЕДНИЙ / НИЗКИЙ / ОТКАЗ
10. Связанные датасеты, которые стоит изучить следом (2–3 штуки)

---

## Формат вывода

- Используй заголовки, таблицы, сравнительные матрицы
- Если информация отсутствует в статье — явно пиши «НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ»
- Не додумывай характеристики — если чего-то нет, так и отмечай
- Разделяй факты из статьи и свои оценки: маркируй субъективное как 
  [МОЙ КОММЕНТАРИЙ]
- При описании рисунков — сначала факт (что изображено), потом интерпретация
- Финальную YAML-frontmatter карточку (для Obsidian vault) добавь 
  в начале ответа в следующем формате:

---

```yaml
---
dataset_name: "<название>"
dataset_acronym: "<акроним>"
paper_title: "<название статьи>"
paper_title_ru: "<перевод>"
authors: [<фамилии>]
year: <YYYY>
venue: "<venue>"
venue_tier: "<Q1/A*/workshop/preprint>"
doi: "<DOI / arXiv id>"
domain: [fitness_specific | pose_3d | motion_generic | aqa_benchmarks | 
         action_recognition]
subjects_count: <N>
exercises_count: <N>
modalities: [rgb, mocap, imu, depth, text, smpl, ...]
multi_view: <true/false>
expert_error_annotation: <true/false>
license: "<CC-BY / research-only / custom>"
availability: "<open / request / mou>"
url: "<ссылка>"
relevance_to_smartrep: <1-5>
direction: "<A|B|C|ABC|—>"
role_in_pipeline: [pretrain | finetune | eval | baseline | pseudo_label | 
                   synthesis_source | skip]
transparency_score: "<N>/20"          # НОВОЕ: итог из секции 13.1
synthesis_potential: [smpl_rerender, mocap_retarget_amass, nerf_novel_view, 
                      background_swap, pseudo_labeling_source, none]  # НОВОЕ
tags: [fitness, strength_training, pose_estimation, aqa, mocap, multi_view, 
       expert_annotation, error_detection, commercial_friendly, edge]
priority: "<HIGH | MEDIUM | LOW | REJECT>"
---
```
````

