---
title: "Action Quality Assessment Across Multiple Actions"
title_ru: "Оценка качества действий по нескольким видам: начало эры глубокого обучения в AQA"
authors: [Parmar, Morris]
year: 2017
venue: "CVPR Workshop / WACV 2019"
venue_tier: "A"
doi: "1904.04346"
tags: [aqa, action_quality, c3d, regression, diving, gymnastics, score_prediction]
relevance_to_smartrep: 4
direction: "🅰"
---

# Parmar & Morris 2017: Первый deep learning AQA pipeline

## TL;DR (≤3 предложения)

Parmar & Morris сформулировали Action Quality Assessment (AQA) как задачу регрессии score из видео: C3D backbone + регрессионная голова предсказывают итоговый судейский балл. Создан датасет AQA-7 (7 видов спорта: прыжки в воду, гимнастика и др.). Для SmartRep: отправная точка всей области AQA — показывает baseline performance и формулирует задачу.

## Проблема

До 2017 года оценка качества движения — субъективная экспертная задача. Нет формализованных методов автоматической оценки. Нужна задача-формулировка и первые deep learning baselines.

## Гипотеза / вклад

- **AQA как регрессия:** видео → число (score), supervised learning на судейских оценках.
- **C3D backbone:** 3D Conv сети как feature extractor для temporal action patterns.
- **AQA-7 датасет:** 7 видов спорта, 1189 видео с судейскими оценками.
- **Корреляция, а не точность:** Spearman rank correlation как основная метрика (судьи ранжируют, не абсолютно оценивают).

## Метод

Pipeline: видеоклип → C3D (предобученный на Sports-1M) → spatial average pooling → FC layer → predicted score $\hat{s}$.

Loss: $\mathcal{L}_{MSE} = (s - \hat{s})^2$, иногда + Spearman rank loss.

Альтернатива: pose-based (OpenPose 2D скелет → LSTM) — хуже C3D.

### Архитектура

```
Video clip (T×H×W×3)
        ↓
C3D backbone (Sports-1M pretrained)
        ↓
fc6, fc7 features → 4096-dim
        ↓
FC regression head → score ŝ
        ↓
Loss: MSE(s, ŝ)   Metric: Spearman-ρ
```

## Датасеты

| Датасет | Вид спорта | Примеров | Spearman-ρ |
|---|---|---|---|
| AQA-7 | Прыжки в воду | 370 | 0.65 |
| AQA-7 | Спортивная гимнастика | 176 | 0.52 |
| AQA-7 | Синхронные прыжки | 128 | 0.72 |
| MIT Diving | Прыжки | 159 | 0.67 |

## Сравнение с SOTA

Первая deep AQA работа → все последующие методы (USDL, CoRe, TPT) используют как baseline. C3D уступает I3D (более новая архитектура). Pose-based уступает видеосети.

## Ограничения / слабости

- C3D устарел — слабый spatiotemporal representation.
- Только point estimate score — нет uncertainty.
- Нет интерпретируемости: почему такой score?
- Только соревновательные виды спорта, не fitness exercises.
- Small datasets — нельзя обобщить на новые упражнения.

## Релевантность SmartRep

- **Baseline формулировка 🅰:** AQA как supervised score regression — прямая задача для нашего направления 🅰. Parmar & Morris = нижний baseline, который SmartRep должен превзойти.
- **Spearman-ρ как метрика:** ранговая корреляция между нашим score и экспертными оценками — primary метрика для AQA задачи SmartRep.
- **C3D → I3D → современные:** Эволюция backbone для AQA показывает, что архитектура сильно влияет. Наш edge model нужен lightweight backbone с comparable discriminative power.
- **AQA-7 benchmark:** данные публичны → дополнительный benchmark для validating нашего метода.

## Gap для нас

Parmar 2017 — supervised, требует видео с судейскими оценками для каждого упражнения. **Ниша SmartRep:** few-shot AQA — оценить качество приседания/тяги с 1–5 примерами от тренера, не с тысячами размеченных видео. Contrastive+few-shot = главное улучшение над Parmar baseline.

## Код / данные

- AQA-7 датасет: github.com/ParitoshParmar/AQA-Net
- C3D features: публично доступны

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@inproceedings{parmar2019action,
  title={Action quality assessment across multiple actions},
  author={Parmar, Paritosh and Morris, Brendan Tran},
  booktitle={2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}
```
