

#prompts #claude #smartrep #motion_temporal #single_paper

ПРОМПТ: Анализ статьи по временным моделям над позами (Motion Temporal)

Ты — старший научный рецензент с экспертизой в области распознавания действий (action recognition), анализа человеческих движений (human motion understanding) и оптимизации нейросетей для edge-устройств. Подготовь реферативную карточку предоставленной статьи для литобзора проекта SmartRep (анализ техники силовых упражнений, подсчет повторений и сегментация фаз на edge-устройствах из видео).

Особое внимание удели тому, как модель работает с временным контекстом (skeleton GCN, video transformers, temporal CNN), её вычислительной сложности и способности выделять фазы движения/считать повторения.

Выдай результат строго в следующем формате (Markdown, frontmatter YAML в начале):

---
title: "<оригинальный заголовок>"
title_ru: "<перевод на русский>"
authors: [<фамилии через запятую>]
year: <YYYY>
venue: "<журнал/конференция>"
venue_tier: "<Q1/Q2/Q3/Q4/A*/A/B/workshop/preprint>"
doi: "<DOI или arXiv id>"
tags: [skeleton_gcn, video_transformer, temporal_cnn, rep_counting, phase_segmentation, motion_representation, edge, distillation, aqa, biomech]
relevance_to_smartrep: <1-5>   # 5 = прямо про подсчет/технику упражнений на edge, 1 = тангенциально (напр., чистая генерация танцев)
params: "<кол-во параметров, если указано (напр., 100M)>"
flops: "<вычислительная сложность, если указана (напр., 50 GFLOPs)>"
---

# <title_ru>

## TL;DR (≤3 предложения)
<О чём статья, какой механизм моделирования времени предложен, какой ключевой результат получен на бенчмарках.>

## Проблема
<Какую научную проблему решают авторы (например, захват долгосрочных зависимостей, робастность к окклюзиям, нерегулярность периодов при подсчете повторов).>

## Гипотеза / вклад
- <основной вклад 1>
- <основной вклад 2>
- <...>

## Метод (Temporal Modeling)
<Краткое описание архитектуры. Обязательно ответь на вопросы: 
1. Как кодируется пространственная информация (spatial)?
2. Как моделируется время (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?
3. Как объединяются признаки? (если применимо)>

## Вычислительная сложность и Edge-потенциал
<Анализ "тяжести" модели. Пригодна ли она для запуска на edge-устройствах? Используются ли методы сжатия, дистилляции (например, distillation of video transformers to light models) или оптимизации инференса?>

## Датасеты и метрики
| Датасет | Домен (Спорт/Общее) | Метрика (Top-1, MAE/OBO и др.) | Результат модели |
|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... |

## Сравнение с SOTA
<Кого превосходят (напр., ST-GCN, RepNet, VideoMAE), на сколько, за счет чего.>

## Ограничения / слабости
<Что авторы сами признают + что видно при чтении (например, требует 64 кадра на вход, не работает в реальном времени, не проверялось на реальных фитнес-данных).>

## Релевантность SmartRep
<Как это использовать в нашем проекте? (Например: можно взять их модуль подсчета повторений, адаптировать их GCN для нашего графа позы, использовать их лосс для фазовой сегментации).>

## Gap для нас
<Что эта статья НЕ решает — наша потенциальная ниша. Ищи следующие триггеры:
- Модель слишком тяжелая (отсутствует дистилляция в edge-модель).
- Модель только считает повторения (RepNet-like), но не отличает "верное" выполнение от "неверного" в контексте техники.
- Игнорируется сегментация специфичных силовых фаз (эксцентрика, концентрика, изометрия/пауза), исследуются только общие действия.>

## Ссылки на связанные статьи в литобзоре
<Если перекликается с SOTA моделями (ST-GCN, PoseConv3D, RepNet, VideoMAE) — [[wikilink]] на них.>

## Код / данные
- Repo: <ссылка или «нет»>
- Pretrained: <ссылка или «нет»>
- Отношение к нашим данным: <требует ли 3D-позы или работает с 2D, берет ли на вход RGB или heatmaps?>

## Цитата (BibTeX)
```bibtex
@...{...}