---
title: "Uncertainty-aware Score Distribution Learning for Action Quality Assessment"
title_ru: "USDL/MUSDL: Обучение распределению оценок с учётом неопределённости"
authors: [Tang, Bi, Wang, Zhang, Luo, Xu]
year: 2020
venue: "CVPR"
venue_tier: "A*"
doi: "2006.07665"
tags: [aqa, score_distribution, uncertainty, usdl, musdl, kl_divergence, diving]
relevance_to_smartrep: 4
direction: "🅰"
---

# USDL / MUSDL: Распределение оценок вместо точечной регрессии

## TL;DR (≤3 предложения)

USDL (Uncertainty-aware Score Distribution Learning) переформулирует AQA: вместо регрессии точечного score предсказывается распределение вероятностей по дискретным score bins — KL-дивергенция между предсказанным и GT распределением как loss. MUSDL (Multi-path USDL) добавляет несколько независимых ветвей для разных аспектов качества. Для SmartRep: uncertainty-aware подход критичен — качество упражнения субъективно, нужно знать, насколько уверен алгоритм.

## Проблема

Point estimate score предполагает детерминированный GT — но судейские оценки субъективны и вариабельны. MSE loss не учитывает неопределённость. Нужна модель, которая учит распределение оценок, а не точку.

## Гипотеза / вклад

- **Discretized score bins:** $[s_{min}, s_{max}]$ делится на $K$ бинов → soft label distribution.
- **KL loss:** $\mathcal{L} = D_{KL}(p_{gt} \| p_\theta)$ — предсказать GT распределение.
- **MUSDL:** несколько ветвей (по числу судей или аспектов) → ensemble prediction.
- **Uncertainty estimation:** entropy предсказанного распределения = мера неопределённости.

## Метод

**USDL:**

GT distribution: $p_{gt}(k) = \text{Gaussian}(s_{gt}, \sigma^2)$ — нормальное распределение вокруг GT score.

Prediction: $\hat{p} = \text{Softmax}(f_\theta(v))$, $f_\theta$ — I3D backbone + FC.

Loss: $\mathcal{L}_{USDL} = D_{KL}(p_{gt} \| \hat{p}) = \sum_k p_{gt}(k) \log \frac{p_{gt}(k)}{\hat{p}(k)}$

Predicted score: $\hat{s} = \sum_k k \cdot \hat{p}(k)$ — expectation.

**MUSDL:**

Несколько ветвей $\{B_j\}$ → $\hat{p}^{(j)}$ → ensemble: $\hat{p} = \frac{1}{J} \sum_j \hat{p}^{(j)}$

### Архитектура

```
Video → I3D → global features
                   ↓
          [MUSDL: J parallel branches]
          Branch₁  Branch₂  ...  Branchⱼ
              ↓        ↓           ↓
           p̂₁(k)   p̂₂(k)  ...  p̂ⱼ(k)
                     ↓
               Ensemble p̂(k)
                     ↓
         Score ŝ = Σ k·p̂(k), Uncertainty = H(p̂)
```

## Датасеты

| Датасет | Метрика | USDL | MUSDL | MTL-AQA |
|---|---|---|---|---|
| MTL-AQA (diving) | Spearman-ρ | 0.892 | 0.904 | 0.849 |
| JIGSAWS (surgery) | Spearman-ρ | 0.810 | 0.832 | 0.741 |

## Сравнение с SOTA

USDL/MUSDL превосходит все предыдущие методы (Parmar 2019) на MTL-AQA diving. Уступает CoRe (2021) при contrastive learning. Distribution learning → стало стандартным подходом в AQA.

## Ограничения / слабости

- Gaussian GT distribution — предположение о форме распределения.
- Score discretization: K бинов — гиперпараметр.
- Нет cross-exercise generalization.
- I3D backbone тяжёлый для edge.

## Релевантность SmartRep

- **Uncertainty-aware scoring 🅰:** для SmartRep критично — "колено уходит внутрь с уверенностью 87%" ценнее, чем просто score. USDL = прямой метод для uncertainty-aware ошибки техники.
- **Distribution over error types:** адаптировать USDL к распределению по типам ошибок техники (не score bins): $p_\theta(\text{error type} | \text{video})$ — probability distribution over biomechanical errors.
- **JIGSAWS benchmark:** хирургические действия → AQA обобщается за пределы спорта → наши упражнения аналогично структурированные.
- **Spearman-ρ 0.904 как target:** для нашей fitness AQA задачи на упражнениях.

## Gap для нас

USDL — distribution over score, не over error types. **Ниша SmartRep:** Error Distribution Learning (EDL) — предсказывать вероятностное распределение по таксономии биомеханических ошибок (KL loss против аннотаций тренеров). Uncertainty = когда система не уверена, запросить повторение или уточнение.

## Код / данные

- Repo: github.com/nzl-thu/MUSDL
- Данные: MTL-AQA датасет (публичный)

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@inproceedings{tang2020uncertainty,
  title={Uncertainty-aware score distribution learning for action quality assessment},
  author={Tang, Yansong and Bi, Zanlin and Wang, Jiahao and Zhang, Limin and Luo, Jiwen and Xu, Chi},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={9904--9913},
  year={2020}
}
```
