
---

```yaml
---
dataset_name: "Fit3D"
dataset_acronym: "Fit3D"
paper_title: "AIFit: Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training"
paper_title_ru: "AIFit: Автоматические 3D-модели человеко-интерпретируемой обратной связи для фитнес-тренировок"
authors: [Fieraru, Zanfir, Pirlea, Olaru, Sminchisescu]
year: 2021
venue: "CVPR"
venue_tier: "A*"
doi: "10.1109/CVPR46437.2021.00979"
domain: [fitness_specific, pose_3d, aqa_benchmarks]
subjects_count: 13          # в статье; на сайте fit3d.imar.ro заявлено расширение
exercises_count: 37         # 37 в статье, 47 в последующих ссылках — см. комментарий в §1
modalities: [rgb, mocap, smpl_x, ghum, 3d_scan]
multi_view: true
expert_error_annotation: false   # есть reference-instructor, но нет таксономии ошибок
license: "research-only (IMAR custom)"
availability: "request"
url: "https://fit3d.imar.ro/"
relevance_to_smartrep: 4
direction: "ABC"            # ценен для всех трёх направлений, но неравномерно
role_in_pipeline: [pretrain, eval, synthesis_source, baseline]
transparency_score: "5/20"
synthesis_potential: [smpl_rerender, mocap_retarget_amass, pseudo_labeling_source]
tags: [fitness, strength_training, pose_estimation, aqa, mocap, multi_view, smpl, priv_license, research_only]
priority: "HIGH"
---
```

### 1. МЕТАДАННЫЕ ДАТАСЕТА

Полное название — **Fit3D**, сопровождающая статья — «AIFit: Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training». Авторы: Mihai Fieraru, Mihai Zanfir, Silviu-Cristian Pirlea, Vlad Olaru, Cristian Sminchisescu. Аффилиации: Institute of Mathematics of the Romanian Academy (IMAR); Cristian Sminchisescu также аффилирован с Lund University.

Публикация: CVPR 2021, страницы 9919–9928. Venue tier — A* (CORE). Количество цитирований по состоянию на апрель 2026 — порядка нескольких сотен по Semantic Scholar (точную цифру статья в открытом доступе не фиксирует). DOI/arXiv: CVPR 2021 proceedings, IEEE Xplore 10.1109/CVPR46437.2021.00979.

Отдельное замечание о версиях: в статье заявлено 13 субъектов и 37 упражнений с ~3 миллионами изображений, тогда как на официальном сайте fit3d.imar.ro значатся 1032 multi-view sequences и 1,246,487 3D-скелетов с GHUM & SMPL-X параметрами — это означает, что датасет был дополнен после 2021 года, и для актуальных экспериментов нужно опираться на сайт, а не на статью. Статус поддержки — активно развивается, но не через академические релизы с DOI. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ: это первая тревожная примета для транспарентности — расширение датасета без отдельной версии публикации означает, что воспроизводимость экспериментов 2021 года сегодня нетривиальна.]

### 2. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ДАТАСЕТА

Fit3D закрывает специфический пробел в литературе: до него не существовало крупномасштабного датасета, сочетающего фитнес-домен с точным MoCap ground truth и multi-view RGB. Авторы явно противопоставляют его предыдущим работам, которые либо опирались на IMU/Kinect данные и ограничивались базовыми движениями (walking, step exercises), либо работали на 2D-позе без временного анализа. Принципиальная новизна — сочетание трёх свойств одновременно: фитнес-домен (а не общий pose), MoCap-точность (а не оценочные 3D-позы) и multi-view покрытие (а не одна камера). Гипотеза авторов о «правильном» датасете: для автоматической обратной связи по технике нужны и богатые 3D-данные (для извлечения angular features), и reference-демонстрации от сертифицированного инструктора — последнее принципиально, потому что статистический коуч сравнивает исполнение trainee именно с этим reference.

### 3. ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

#### 3.1. Общая статистика (по данным статьи 2021 г.)

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Общее число субъектов|13 (в том числе 1 лицензированный инструктор, 1 advanced, остальные — trainees различного уровня)|
|Распределение по полу|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Распределение по возрасту|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Антропометрия (рост/вес)|рост 1.55–1.9 м, вес 60–110 кг|
|Уровень подготовки|смешанный (fit / less trained), явной шкалы нет|
|Число классов упражнений|37 (simple + compound: push-up, squat, burpees, clean-and-press, dumbbell biceps curls, lateral raise и др.)|
|Общее число изображений|2,964,236 (2,278,572 train/val + 685,664 test)|
|Общее число 3D-скелетов|2,964,236 (по одному на RGB-кадр), ≥1.2M после обновления|
|Средняя длина клипа|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (указано лишь «минимум 5 повторений на упражнение»)|
|Train / val / test split|10 субъектов vs 3 субъекта (subject-level split); все упражнения присутствуют в обоих подмножествах|
|Таймстемпы повторений|2964 аннотированных ручной разметкой|

#### 3.2. Модальности данных

|Модальность|Наличие|Разрешение / частота|Формат|Количество|
|---|---|---|---|---|
|RGB video|✓|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (4 камеры)|видеофреймы|~3M кадров|
|Depth|✗|—|—|—|
|3D pose (MoCap)|✓|VICON, 12 motion cameras|skeleton + маркеры|2.96M скелетов|
|SMPL-X / GHUM параметры|✓ (GHUM-fit по маркерам)|—|параметры body model|по одному на кадр|
|3D-сканы субъектов|✓|—|mesh|по одному на субъекта|
|IMU / EMG|✗|—|—|—|
|Текстовые аннотации|✗ в самих данных, но грамматика фидбэка задана|—|—|—|
|Аудио|✗|—|—|—|

#### 3.3. Съёмочная установка

12 motion-камер VICON, синхронизированных с 4 RGB-камерами; субъекты носят отражающие маркеры, закреплённые на коже или плотно прилегающей одежде. Используется спортивный инвентарь — 2 гантели, штанга, резиновая лента, низкая безногая скамья для облегчения упражнений со штангой. Калибровка в методе упоминается косвенно — авторы пишут, что при multi-view реконструкции применяют преобразование «assuming known camera parameters», то есть intrinsic и extrinsic известны, но их публикация в рамках датасета в статье явно не декларируется. Фон — контролируемая VICON-лаборатория (но не green screen, это важно для синтеза). Освещение постоянное, условия студийные. Заявленная точность VICON системой в статье не указывается (это общее знание: суб-миллиметровая точность маркеров при хорошей калибровке, типично 0.5–2 мм для body-скелета).

#### 3.4. Визуальные материалы из статьи

Статья содержит 7 рисунков. Для нашего анализа ключевые:

**Figure 1** — «AIFit overview» — blok-схема всей системы: видео → (a) 3D pose reconstruction → (b) repetition segmentation → (c) exercise modelling (active/passive features) → (d) statistical coach → (e) natural language feedback. Иллюстрирует не сам датасет, а pipeline, но показывает, как Fit3D включён в замкнутый loop оценки техники.

**Figure 2** — иллюстрация алгоритма сегментации повторений с примерами аффинных матриц. К датасету отношения почти не имеет.

**Figure 3** — «Exercise Modelling» — показывает разделение на active и passive feature sets через max-margin binary cut по energy. Интересно тем, что демонстрирует, как авторы извлекают smt-похожее на экспертную разметку автоматически, не привлекая тренеров.

**Figure 4** — пример измеренных различий между trainee и инструктором: угол наклона спины при squat и синхронизация рук при lateral raise. Это единственная визуализация, показывающая реальные данные Fit3D и их диагностическую ценность.

**Figure 6** — natural language feedback на реальных видео со смартфона, снятых вне лаборатории. Демонстрирует перенос out-of-distribution, но это уже про AIFit-систему, а не про Fit3D.

**Figure 7** — accuracy feedback при разных δ critic threshold.

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Ключевого рисунка **capture setup diagram** — расположение 12 VICON-камер + 4 RGB-камер относительно субъекта, геометрия зоны съёмки, углы камер — в статье **нет**. Это серьёзный недостаток для практического воспроизведения и особенно критичный для SmartRep, где нам нужно понимать, какие ракурсы в датасете доминируют. Также отсутствуют: распределения по классам упражнений (гистограмма длительностей), демографические распределения, pose space coverage (например, t-SNE 3D-поз).

Вот как схематически можно было бы представить capture setup (реконструкция из текста):

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Lab["VICON Lab"]
        direction TB
        S["Subject<br/>(markers + gym attire)"]
        Equip["Equipment:<br/>2 dumbbells, barbell,<br/>rubber band, low table"]
        S -.uses.-> Equip
    end
    MC1["VICON MoCap<br/>12 cameras"] --> S
    MC2["..."] --> S
    R1["RGB cam 1"] --> S
    R2["RGB cam 2"] --> S
    R3["RGB cam 3"] --> S
    R4["RGB cam 4"] --> S
    MC1 -.hw sync.-> R1
    S --> GT1["Raw markers"]
    GT1 --> GT2["3D skeleton<br/>(2.96M poses)"]
    GT1 --> GT3["GHUM/SMPL-X<br/>params (fit)"]
```

### 4. МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ

#### 4.1. Рекрутинг субъектов

Как рекрутировали 13 субъектов — в статье явно не указано. Критерии отбора / исключения не описаны. Компенсация — не указано. IRB / ethics board approval — не упомянуто, но это может быть следствием practice того времени: CVPR 2021 не требовал ethics statement обязательно. Явное смещение: один лицензированный фитнес-инструктор (играет роль reference) и один «advanced» — это означает, что эталон в датасете задан узким образом (конкретный человек, конкретная школа техники), а остальные 11 — trainees разного уровня. Для SmartRep это создаёт риск: вся «правильная техника» в датасете определяется одним человеком.

#### 4.2. Протокол записи

Инструктаж субъектов: в статье говорится лишь, что «каждого субъекта просили выполнить каждое упражнение минимум 5 раз». Была ли демонстрация со стороны инструктора перед trainees, рандомизация порядка упражнений, контроль за нагрузкой (какой вес на штанге, сколько повторений на отказ) — ничего не указано. Штанга, гантели, резиновая лента упомянуты как инвентарь, но конкретные веса не документированы. Для силовых упражнений это критический пробел: техника жима 40 кг и 120 кг биомеханически различна.

#### 4.3. Качественный контроль

Отбраковка записей с артефактами — не указано. Верификация MoCap (ручная коррекция vs auto-cleaning) — не указано. Процент забракованных/исправленных данных — не указано.

### 5. ПРОТОКОЛ АННОТАЦИИ

#### 5.1. Типы меток

В Fit3D присутствуют следующие уровни разметки: класс упражнения (категориальный), 2964 таймстемпа границ повторений (временная), 3D-скелеты (автоматически из MoCap), GHUM/SMPL-X параметры (автоматически через фиттинг body model). **Квалитативные метки ошибок техники отсутствуют** — вместо них авторы использовали статистический коуч, который выводит ошибки автоматически, сравнивая signature trainee с signature инструктора через active/passive features. То есть вместо экспертной разметки ошибок у нас есть **имплицитная** «разметка» через reference-инструктора плюс автоматический алгоритм.

#### 5.2. Процедура разметки

3D-позы — автоматически из VICON через фиттинг GHUM. Таймстемпы повторений — ручная разметка (2964 штуки), но сколько аннотаторов, кто они, как разрешались разногласия — не указано. Межаннотаторское согласие не отчитано. Инструкции аннотаторам не опубликованы. Инструменты разметки не упомянуты. Время на разметку — не указано.

#### 5.3. Валидация разметки

Golden set, перекрёстная проверка экспертом, статистика ошибок разметки — всё это в статье отсутствует.

### 6. ДОСТУПНОСТЬ И ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Лицензия|custom research-only (IMAR terms)|
|Коммерческое использование|запрещено|
|Необходимость запроса|требуется запрос доступа через официальный сайт каждого датасета IMAR|
|Способ получения|форма на fit3d.imar.ro + письмо авторам|
|Размер загрузки|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (оценочно десятки-сотни ГБ из-за ~3M RGB-кадров)|
|Хостинг|институциональный сервер IMAR|
|Задокументирован ли процесс загрузки|частично — через GitHub `sminchisescu-research/imar_vision_datasets_tools`|
|API / dataloader|официальный репозиторий imar_vision_datasets_tools с Jupyter-нотбуками для визуализации и валидации формата, но полноценного PyTorch Dataset-wrapper в readme не заявлено|
|Актуальность ссылок|активна (апрель 2026): fit3d.imar.ro работает|

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Практическая применимость: realistic lead time на получение доступа — от нескольких дней до нескольких недель, поскольку это запрос через форму к живому researcher. Лицензия исключает коммерческое использование — это блокирует прямое использование весов, обученных на Fit3D, в продуктовом SmartRep, хотя не блокирует использование датасета для сравнения в академической публикации.

### 7. ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПЕРЕКОСЫ

#### 7.1. Демографические перекосы

Выборка 13 человек заведомо мала для статистической репрезентативности. Распределение по полу, возрасту, этносу в статье не приведено. Антропометрический диапазон рост 1.55–1.9 м / вес 60–110 кг покрывает широкий спектр, но внутри 13 субъектов распределение почти наверняка неравномерное. Физическая подготовленность смещена к людям, готовым делать 37 фитнес-упражнений — это исключает пожилых, людей с травмами, сильно нетренированных.

#### 7.2. Съёмочные перекосы

Pose coverage — 37 упражнений, включая yoga, push-ups, barbells, dumbbells — покрывает типичные гимнастические и силовые позы, но не включает тяжёлые компаундные движения типа становой тяги со значительным весом или низкий присед пауэрлифтерского типа. Viewpoint coverage — 4 камеры, конкретная геометрия не раскрыта, поэтому неясно, покрыты ли все 360° или камеры стоят в одной плоскости. Environmental — только VICON-лаборатория; «реальные» видео на Figure 6 показаны только для демонстрации inference, но не входят в Fit3D. Temporal — как организованы сессии (один день / несколько дней, fatigue effects), не указано.

#### 7.3. Аннотационные перекосы

Class imbalance между simple и compound exercises, между барбелл-тренировками и yoga — не отчитан. Длины клипов по классам — не отчитаны. Перекос «хорошее/плохое» исполнение: один инструктор-reference против 11 trainees, при этом все 11 считаются «потенциально содержащими ошибки». Это означает, что объём «правильного» эталона в датасете **в разы меньше** объёма «ошибочных» исполнений.

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Для SmartRep критичны два перекоса: отсутствие становой тяги / тяжёлых компаундных со штангой и отсутствие информации о viewpoint-геометрии камер. Первое означает, что Fit3D покрывает «фитнес», но не «силовой тренинг» в строгом понимании. Второе означает, что нельзя надёжно использовать Fit3D для обучения моделей, устойчивых к произвольному ракурсу съёмки смартфоном.

### 8. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НАУЧНОМ СООБЩЕСТВЕ

#### 8.1. Модели, обученные на датасете

В самой статье авторы обучают MubyNet (fine-tune с Human3.6M) и сравнивают со SPIN:

|Метод|Год|Тип|MPJPE SV (мм) ↓|MPJPE MV (мм) ↓|Примечание|
|---|---|---|---|---|---|
|SPIN|2019|regression + optim|89.5|67.6|без fine-tune|
|MubyNet|2018|multi-task DNN|90.4|71.9|без fine-tune|
|**MubyNet-FT**|2021|same, FT on Fit3D|**52.4**|**45.4**|fine-tuned 5 эпох|

Post-hoc, в 2022–2025 гг. Fit3D использовали как evaluation benchmark для обобщения pose-моделей: Fit3D используется в эвалюации методов 3D pose estimation (AugLift и подобные) как датасет с «значительными self-occlusions»; также упоминается в работах по canonicalization 2D-3D pose mappings как complementary domain к Human3.6M и MPI-INF-3DHP.

Официального leaderboard со строгим ранжированием методов на Fit3D нет. Большинство работ используют его как secondary benchmark. Организаторы выпустили evaluation server для Fitness Exercises Reconstruction challenge, но широкого adoption он не получил.

#### 8.2. Метрики оценки

Стандартные метрики в статье: MPJPE (с/без Procrustes), IoU для repetition segmentation, OBO и MAE для repetition counting, accuracy при разных critic thresholds для feedback correctness. MPJPE адекватна для pose, IoU для сегментации адекватна. Что **отсутствует** и следовало бы: per-exercise breakdown MPJPE (чтобы увидеть, на каких упражнениях модели проваливаются), per-subject breakdown (для анализа generalization gap), метрика устойчивости к occlusions (Fit3D явно позиционируется как датасет с self-occlusions, но специальный hard subset не выделен).

#### 8.3. Типичные ошибки SOTA на этом датасете

Авторы сами показывают: fine-tuned MubyNet достигает 52.4 мм MPJPE single-view без Procrustes, что существенно хуже аналогичной метрики на Human3.6M. Это означает, что фитнес-позы действительно находятся вне распределения обычных pose-датасетов. Failure mode analysis не опубликован — какие именно позы (squat-bottom, push-up-lockout, overhead press) проваливаются больше, из статьи не видно.

### 9. СРАВНЕНИЕ С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ ДАТАСЕТАМИ

|Параметр|Fit3D|Human3.6M|FLAG3D|Fitness-AQA|AHA-3D|
|---|---|---|---|---|---|
|Fitness-specific|✓|✗|✓|✓|частично (сеньоры)|
|Число субъектов|13|11|НЕ УКАЗАНО|—|—|
|Число упражнений|37|17 сценариев|60 activities|фитнес-квалити|базовые движения|
|MoCap GT|✓ (VICON)|✓|✓ (частично)|✗|Kinect|
|Multi-view|✓ (4 RGB + 12 MoCap)|✓ (4 cam)|частично|✗|✗|
|Язык/текст аннотаций|✗|✗|✓ (language-annotated)|quality scores|labels|
|Технические ошибки размечены|✗ (автоматически через signature)|✗|✗|quality only|✗|
|SMPL-X параметры|✓ (+GHUM)|✓ (через MoSh)|✓|✗|✗|
|Лицензия|research-only|research-only|research-only|research-only|—|

### 10. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

|Аспект|Оценка (1–5)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Силовые упражнения представлены|3|есть push-up, squat, burpees, dumbbell работа; но нет тяжёлой штанги, становой, пауэрлифтерской работы|
|Multi-view покрытие|3|4 RGB-камеры, но геометрия не публикована; синхронизация подтверждена|
|Антропометрическое разнообразие|2|13 человек, пол/возраст/этнос не отчитаны; диапазон рост/вес приличный|
|Экспертная разметка ошибок техники|1|её нет; есть только reference-инструктор + автоматический signature|
|MoCap / IMU ground truth|5|VICON-точность, ~3M синхронизированных кадров|
|Разрешение / FPS|—|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Доступность / лицензия|3|research-only + запрос; пригодно для академии, не для продукта|
|Совместимость с edge-pipeline|3|размер большой, dataloaders частичные, но форматы стандартные|

Для направления **🅱 (biomechanics-aware pose estimation)** Fit3D наиболее ценен — это один из немногих публичных датасетов с точным 3D GT на фитнес-позах, и его можно использовать для fine-tune SOFIA/MambaVision-подобных backbone. Для **🅰 (fine-grained error detection)** ценность средняя — есть reference, но нет таксономии ошибок. Для **🅲 (few-shot adaptation)** ценность косвенная — subject-level split позволяет тестировать leave-one-subject-out, но 13 субъектов — малая выборка.

Роль в пайплайне SmartRep:

- **Pretrain/finetune** 3D pose-head: да, как second-stage fine-tuning после COCO/Human3.6M
- **Evaluation**: да, как fitness-specific бенчмарк наряду с FLAG3D
- **Baseline training**: да, воспроизвести AIFit-like signature метод как baseline для нашего error-detection pipeline
- **Pseudo-labeling**: умеренно — можно обучить pose-teacher на Fit3D и использовать его для разметки in-the-wild видео
- **Synthesis-source**: высокая ценность (см. §11)

Риски при использовании: (а) domain gap с силовым тренингом под нагрузкой; (б) research-only лицензия блокирует прямое использование обученных весов в продукте; (в) отсутствие информации о геометрии камер ограничивает использование multi-view supervision.

### 11. ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS

#### 11.1. Параметрические модели тела

Fit3D содержит **GHUM и SMPL-X параметры**, полученные фиттингом body model к MoCap-маркерам. Это даёт полный набор (β shape + θ pose) для ~3M кадров. Значит, возможно полноценное re-rendering через SMPL/GHUM renderer с произвольным текстурированием (одежда), освещением и фоном. Meshes получаются детерминированно из параметров.

#### 11.2. MoCap как источник ре-таргетинга

Формат MoCap — проприетарный JSON/NPZ через `imar_vision_datasets_tools`; прямой совместимости с AMASS-форматом (SMPL-H) статья не декларирует, но SMPL-X параметры позволяют ре-таргетинг на любые SMPL-family скелеты с потерями на уровне топологии рук/лица. Это означает, что MoCap Fit3D можно использовать для drive-ания синтетических аватаров в Blender / Unity / Unreal с целью генерации синтетического видео фитнес-упражнений под разными антропометриями (β shape variation), что частично решает проблему bias к конкретным 13 субъектам.

#### 11.3. Multi-view novel view synthesis

4 камеры — это минимальное покрытие для NeRF/Gaussian Splatting на уровне subject-level. Если камеры расположены по периметру (что вероятно для VICON-лаборатории), можно получить umsatz 360°, но плотность обучающих рёбер будет низкой, и NeRF-реконструкция будет страдать от артефактов в промежуточных ракурсах. Более практичный путь — использовать 4 реальных ракурса как supervision для multi-view consistency loss при обучении pose-модели, без попытки NeRF-синтеза.

#### 11.4. Композитные аугментации

Background replacement **проблематичен**: VICON-лаборатория — не green screen, и нет готовых segmentation masks или alpha mattes (в статье не упомянуто). Однако SMPL-X + camera params позволяют рендерить силуэт субъекта и делать mask-free compositing через per-pixel classification (тело vs фон) — это стандартная практика. Relighting через нормали SMPL-X возможен. Экипировка (штанга, гантели) **не моделируется** параметрически — это означает, что при synthesis-подходе придётся либо накладывать 3D-модели спортинвентаря отдельно, либо терять этот аспект полностью.

#### 11.5. Pseudo-labeling для внешних данных

Авторы **сами доказали** высокий pseudo-labeling потенциал: MubyNet-FT на Fit3D достигает 52.4 мм single-view MPJPE, что делает его приемлемым teacher для разметки unlabeled fitness-видео. Figure 6 в статье демонстрирует перенос на in-the-wild smartphone-видео без fine-tune. Это означает, что Fit3D — хороший источник pose-teacher для последующего SSL на YouTube-фитнес-видео.

#### 11.6. Композиция с другими датасетами

SMPL-X параметры формально совместимы с AMASS, но потребуется конверсия и проверка скелетной топологии. Совместимость с FLAG3D — в обоих есть фитнес-домен и частично MoCap, но форматы разные (IMAR tools vs FLAG3D tools). Объединённое обучение возможно, но потребует engineering-работы на уровне dataloaders.

#### 11.7. Риски синтеза

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Domain gap real→synthetic значителен: реальное видео в зале имеет motion blur, компрессионные артефакты, переменное освещение — всего этого в SMPL-X rerender нет. Риск утечки смещений: если 13 субъектов в Fit3D — преимущественно европейского происхождения, атлетичные, то ре-таргетинг MoCap на β-варианты других типажей создаст аватары, но не изменит **pattern движения** — это остаётся тем же «как делают эти 13 человек». Главная потеря — отсутствие штанги в SMPL-X: для SmartRep, где штанга биомеханически меняет технику, synthesis без экипировки даёт принципиально обеднённый сигнал.

**Итоговая оценка синтетического потенциала: СРЕДНИЙ-ВЫСОКИЙ.** Обоснование: SMPL-X + 4 камеры + доказанная pseudo-labeling способность делают Fit3D хорошим source-датасетом для расширения, но отсутствие экипировки и VICON-лабораторный фон ограничивают реалистичность результата для силового домена.

### 12. GAP-АНАЛИЗ ДЛЯ НАШЕГО ДАТАСЕТА

Fit3D покрывает фитнес-упражнения с точным MoCap, но **не покрывает силовой тренинг под значительной нагрузкой со штангой** — нет жима лёжа, становой тяги, пауэрлифтерского приседа. Это открывает нишу для SmartRep-dataset: **силовой тренинг со штангой и гантелями тяжёлого веса, с размеченными тренерами типами ошибок техники**.

Gap по осям:

1. **Упражнения**: Fit3D имеет push-up, squat (bodyweight), dumbbell curls — при этом **не рассматривается** жим лёжа, становая тяга, пауэрлифтерский присед, тяга в наклоне, армейский жим под нагрузкой. Наш вклад: силовая «большая пятёрка».
2. **Ошибки техники**: Fit3D автоматически извлекает signature-отклонения, но **не рассматривает** таксономию named errors (колени внутрь, спина округляется, потеря баланса, butt wink в приседе). Наш вклад: экспертная таксономия.
3. **Антропометрия**: 13 субъектов без публикации демографии — **не рассматривается** систематическое покрытие пол/возраст/этнос/подготовка. Наш вклад: стратифицированная выборка.
4. **Условия съёмки**: только VICON-лаборатория, нет реальных залов. Наш вклад: in-the-gym видео с естественным освещением, шумом, другими людьми в кадре.
5. **Экипировка**: штанга и гантели есть как инвентарь, но без систематизации по весам. Наш вклад: документированная прогрессия нагрузок.
6. **Экспертная разметка**: только 1 инструктор-reference, нет мульти-экспертного согласия. Наш вклад: 3+ сертифицированных тренера с Cohen's κ.

**Пост-аугментационный gap**: даже применяя к Fit3D SMPL-X rerender и ре-таргетинг, мы **не можем** закрыть отсутствие таксономии named errors (synthesis не производит labels, которых нет в source), отсутствие штанги (SMPL-X не имеет equipment-канала), отсутствие inter-annotator agreement (один инструктор не становится пятью через rerender). Эти пробелы принципиально неустранимы без нового сбора — что и формирует уникальность SmartRep-dataset.

### 13. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

#### 13.1. Transparency score

|#|Ось транспарентности|Оценка|Обоснование|
|---|---|:-:|---|
|1|Collection protocol disclosed|1|упомянуты VICON, 12 камер, 4 RGB, инвентарь, «минимум 5 повторений»; рекрутинг и инструктаж не описаны|
|2|Capture setup specifications|1|система VICON и число камер указаны, но модели камер, FPS, resolution, точность MoCap — не указаны|
|3|Intrinsic/extrinsic калибровка опубликована|1|косвенно упомянута («known camera parameters»), но явной публикации параметров в статье нет|
|4|Demographics breakdown|1|рост 1.55–1.9 м, вес 60–110 кг указаны; пол/возраст/этнос — нет|
|5|Annotation instructions опубликованы|0|инструкции к разметке 2964 таймстемпов не опубликованы|
|6|Inter-annotator agreement|0|не отчитан; неизвестно даже число аннотаторов|
|7|Rejection / cleaning статистика|0|ничего о проценте отбракованных данных|
|8|IRB / ethics approval явно упомянут|0|в статье не упоминается|
|9|Datasheet for Datasets (Gebru 2021) или эквивалент|0|отсутствует|
|10|Known limitations изложены|1|ограниченно упомянуты («distribution gap with Human3.6M»), но отдельной секции limitations нет|

**Итоговый Transparency Score: 5/20 (opaque)**

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Интерпретация: Fit3D формально opaque по Gebru-фреймворку. Это нормально для датасетов 2021 года — их строили до того, как datasheet практики стали стандартом. Но для нас как пользователей это означает: все важные детали (геометрия камер, протокол рекрутинга, IRB, inter-annotator agreement по таймстемпам) придётся уточнять прямой перепиской с авторами. Особенно критично отсутствие публикации calibration parameters — это ограничивает multi-view экспериментирование. И отсутствие IRB в 2026 году — серьёзный юридический риск при цитировании датасета в публикации, идущей на review в journals с строгими ethics требованиями (Nature, IEEE TPAMI); для CVPR/ICCV пока допустимо.

#### 13.2. Peer-review оценка

|Критерий|Оценка (1–10)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Новизна / уникальность|8|первый крупномасштабный fitness + MoCap|
|Размер и покрытие|7|~3M кадров, но только 13 субъектов|
|Качество разметки|7|VICON-точность для 3D; таймстемпы — weak|
|Методологическая строгость сбора|5|множество деталей не раскрыто|
|Документация (синхронизировано с 13.1)|3|transparency 5/20 означает низкую документированность|
|Воспроизводимость|6|код и datasets tools есть, но exp. настройки неполны|
|Этическая строгость|3|IRB не упомянут, consent не документирован|
|Отсутствие перекосов|4|13 субъектов, reference — один инструктор|
|Полезность для сообщества|9|активно используется как secondary benchmark|
|Синтетическая расширяемость|8|SMPL-X + multi-view + proven pseudo-label|

**Общая рекомендация: Adopt with caveats.** Fit3D — необходимая точка сравнения для любой работы по fitness pose, но использовать его как единственный benchmark недостаточно из-за ограничений репрезентативности и транспарентности.

### 14. EXECUTIVE SUMMARY

1. Fit3D — первый крупномасштабный fitness-датасет с точным VICON MoCap и multi-view RGB, поддерживающий 37 упражнений от 13 субъектов для задач 3D pose reconstruction, repetition segmentation и формирования обратной связи по технике.
2. **Самая сильная сторона** — сочетание ~3M синхронизированных RGB-MoCap кадров с GHUM/SMPL-X параметрами и reference-исполнением от лицензированного инструктора, что делает Fit3D самым богатым публичным источником точной 3D разметки для фитнес-домена.
3. **Самая слабая сторона** — отсутствие экспертной таксономии ошибок техники и смещение выборки к одному инструктору как единственному эталону «правильного» исполнения.
4. **Transparency Score 5/20** (opaque): большинство протокольных деталей (рекрутинг, IRB, inter-annotator agreement, калибровка камер) придётся уточнять через прямой контакт с авторами.
5. **Синтетический потенциал — средне-высокий**: SMPL-X параметры позволяют полноценный rerender и ре-таргетинг, но отсутствие экипировки (штанга, гантели как 3D-модели) ограничивает реалистичность синтеза для силового домена.
6. **Роль в пайплайне SmartRep**: pretrain + evaluation + synthesis-source + baseline. В качестве primary fine-tune датасета непригоден из-за лицензии (research-only).
7. **Главный gap для нашего датасета** — силовой тренинг со штангой под значительной нагрузкой с экспертной мульти-аннотаторской разметкой named errors (butt wink, knee cave, bar path deviation) и документированной демографией. Этот gap принципиально неустраним через synthesis на базе Fit3D.
8. **Лицензионный статус**: research-only + запрос через форму, коммерческое использование запрещено.
9. **Приоритет для SmartRep: ВЫСОКИЙ** — как reference-бенчмарк и secondary source для обучения. Но не primary.
10. **Связанные датасеты для изучения следом**: FLAG3D (CVPR 2023, language-annotated 60 activities), Fitness-AQA (Parmar 2022, quality focus без pose), SportsPose (Ingwersen 2023, используется вместе с Fit3D в pose generalization работах).

---

## Мета-комментарий: как промпт показал себя на реальном материале

Теперь о том, что выяснилось при прогоне, и что стоит подправить в промпте.

**Transparency score работает хорошо и даёт неочевидный результат.** Fit3D, который все считают эталонным fitness-датасетом, набрал 5/20 — и это не bug метрики, а честный сигнал о состоянии области. Большинство датасетов дочекьюбовой эпохи (до 2021–2022) будут набирать 4–8/20 по этому фреймворку, потому что datasheet-практики появились в широком обиходе только после Gebru 2021. Для твоего литобзора это хорошая новость: ты сможешь построить сводку «Transparency Scores в области fitness-датасетов: медиана 6/20, что ниже стандартов general ML community» и использовать её как аргумент в пользу собственного датасета с полным datasheet-ом. Я бы ничего не менял в этой секции — она делает ровно то, что должна.

**Synthesis potential тоже сработал, но с нюансом.** Секция 11.3 про NeRF/Gaussian Splatting у Fit3D дала туманный ответ (4 камеры — минимум, неясно, хватит), а у датасетов с 1 камерой она будет пуста. Это означает, что подсекция 11.3 полезна только для сильно multi-view датасетов (Human3.6M, Fit3D, CMU Panoptic); для большинства датасетов она будет постоянно «не применимо». Это не ломает промпт, но стоит понимать, что подсекции 11.1 (SMPL) и 11.5 (pseudo-labeling) — универсальные и ценные, а 11.3 — нишевая. Можно оставить как есть: даже «не применимо» — полезная информация, она сигнализирует, что датасет не multi-view.

**Где промпт провис на этой конкретной статье.** Fit3D — не чистый датасет-пейпер: статья называется «AIFit», и ~50% текста посвящено системе (pipeline, repetition segmentation algorithm, natural language feedback grammar), а не самому датасету. Секции 4–5 промпта, требующие детальной методологии сбора и аннотации, получили много «НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ» — потому что авторы просто не уделили этому места, им было интереснее описывать AIFit. Это не дефект промпта, но практический урок: для гибридных «dataset+method» пейперов имеет смысл добавить **в самое начало промпта** дисклеймер: «Если статья гибридная (описывает и метод, и датасет), сфокусируйся только на дата-части, но отметь этот факт в §2». Иначе reader карточки может подумать, что Fit3D хуже документирован, чем есть на самом деле — возможно, методология сбора подробно описана в сопроводительных материалах сайта, а не в CVPR-версии.

**Секция 9 (сравнение с альтернативными датасетами) требует доступа к знанию о других датасетах.** Я сравнил Fit3D с Human3.6M, FLAG3D, Fitness-AQA, AHA-3D — но только потому, что они были в твоём must-read списке. Если анализируемая статья описывает датасет, о котором я ничего не знаю, и сопоставимых датасетов из must-read нет, эта секция станет проблемой. Возможное улучшение: добавить в промпт инструкцию «если прямые конкуренты неочевидны, проведи web search для поиска 2–3 ближайших датасетов». Но это усложнит рабочий процесс, и, возможно, лучше оставить как есть — ты сам лучше поймёшь, когда стоит дать промпту подсказку.

**Executive Summary разросся до 10 пунктов и стал немного избыточным.** Пункты 4 (Transparency) и 5 (Synthesis) — ценные, но 2 и 3 (сильная/слабая стороны) и 7 (gap) частично повторяют их в более общей формулировке. Можно оставить как есть для полноты карточки, но если захочешь сделать совсем лаконичную версию — 7 пунктов из исходного варианта достаточно.

**Общий вердикт.** Промпт отрабатывает. Новые секции (11 и 13.1) интегрировались без швов и дали именно тот тип информации, который они должны были дать. Единственная проблема, которая проявилась — гибридный характер самой статьи, а не промпта. Я бы попробовал его теперь на чисто-датасетной статье (например, FLAG3D CVPR 2023, где структура пейпера явно data-centric) — там секции 4–5 должны наполниться полноценнее, и мы увидим, как промпт ведёт себя на «своей территории». Если хочешь, могу прогнать.