# 5_few_shot_adaptation — few-shot, meta-learning, TTA [🅱]

## Scope
Методы, позволяющие адаптировать обученную модель к новым упражнениям / новым пользователям по минимальной разметке (3-5 эталонных повторов).

## Подтемы
- **meta_learning** — classical meta-learning (MAML, ProtoNet, Reptile)
- **few_shot_action** — few-shot action recognition (TRX, OTAM)
- **test_time_adapt** — TTA методы (TENT, MEMO, SHOT)
- **prompt_tuning** — prompt/adapter-based adaptation (CoOp, VPT)

## Must-read

### Meta-learning базовое
- **ProtoNet** (Snell et al., NeurIPS 2017) — prototypical networks.
- **MAML** (Finn et al., ICML 2017) — model-agnostic meta-learning.
- **Reptile** (Nichol et al., 2018) — first-order meta-learning.
- **Matching Networks** (Vinyals et al., NeurIPS 2016).

### Few-shot action recognition
- **OTAM** (Cao et al., CVPR 2020) — ordered temporal alignment.
- **TRX** (Perrett et al., CVPR 2021) — temporal-relational cross-transformers.
- **HyRSM** (Wang et al., CVPR 2022) — hybrid relation module.
- **MoLo** (Wang et al., CVPR 2023) — motion-based long-short memory.
- **CPM** (Huang et al., ECCV 2022) — cross-attention for pose matching.

### Test-time adaptation
- **TENT** (Wang et al., ICLR 2021) — entropy minimization at test time.
- **SHOT** (Liang et al., ICML 2020) — source hypothesis transfer.
- **MEMO** (Zhang et al., NeurIPS 2022) — marginal entropy для augmented.
- **EATA** (Niu et al., ICML 2022) — efficient TTA.
- **CoTTA** (Wang et al., CVPR 2022) — continual TTA.

### Prompt / adapter tuning
- **CoOp** (Zhou et al., IJCV 2022) — context optimization для CLIP.
- **CoCoOp** (Zhou et al., CVPR 2022) — conditional context optimization.
- **VPT** (Jia et al., ECCV 2022) — visual prompt tuning.
- **Action-CLIP** (Wang et al., arXiv 2021) — video-language alignment.

## Ключевые поиски
- `few-shot action recognition` 2023-2025
- `test-time adaptation video`
- `prompt tuning action`
- `meta learning pose`

## Gap для SmartRep (🅱)
- Few-shot adaptation для **фитнес-упражнений** — практически нет работ.
- Как адаптировать модель к **новому пользователю** (антропометрия + стиль движения) с 1 эталонным видео — открытый вопрос.
- Существующие few-shot action методы работают на Kinetics/SSv2, **не проверены на fine-grained motion quality** задачах.
- Комбинация prompt-tuning + pose encoders — неисследованная ниша.

## Возможная формулировка проблемы (для 🅱)
> Обучить базовую модель на библиотеке упражнений и обеспечить адаптацию к новому упражнению за ≤5 эталонных повторов пользователя с точностью классификации ошибок техники F1 ≥0.75, сохраняя edge-совместимость (≤30 мс latency), без retraining модели на сервере.
