# 4_self_supervised_motion — SSL для видео и поз [🅰]

## Scope
Self-supervised и unsupervised методы обучения представлений движений — без разметки ошибок техники, только на эталонных записях.

## Подтемы
- **masked_modeling** — MAE-семейство для видео и поз
- **contrastive** — contrastive learning temporal
- **periodicity** — обучение через периодичность повторов
- **one_class_anomaly** — anomaly detection как AQA без разметки

## Must-read

### Masked modeling
- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) — 90% masking ratio для видео.
- **VideoMAEv2** (Wang et al., CVPR 2023) — миллиарды параметров.
- **MAE-ST** (Feichtenhofer et al., NeurIPS 2022) — spatiotemporal MAE.
- **MaskFeat** (Wei et al., CVPR 2022) — feature prediction pretraining.
- **SkeletonMAE** (Wu et al., ICME 2023) — masked autoencoder для скелетов.
- **MAMP** (Mao et al., ICCV 2023) — masked motion pretraining.

### Contrastive
- **SimCLR** (Chen et al., ICML 2020) — foundation.
- **CVRL** (Qian et al., CVPR 2021) — contrastive video.
- **Skeleton Contrastive** (Li et al., CVPR 2021).
- **TCLR** (Dave et al., CVIU 2022) — temporal contrastive.
- **AimCLR** (Guo et al., AAAI 2022) — skeleton contrastive с augmentations.

### Periodicity / cycle consistency
- **RepNet** (Dwibedi et al., CVPR 2020) — прямое обучение на periodicity.
- **TransRAC** (Hu et al., CVPR 2022).
- **Context-aware Cycle Consistency** (Wang et al., ICCV 2021).

### One-class / anomaly (специально для AQA без разметки)
- **DeepSVDD** (Ruff et al., ICML 2018) — одноклассовая классификация.
- **PaDiM** (Defard et al., ICPR 2020) — патч-ориентированное AD.
- **PatchCore** (Roth et al., CVPR 2022) — SOTA для industrial AD.
- **TSAD-C** (для временных рядов, Zhang et al., 2023).

## Ключевые поиски
- `self-supervised video representation` 2024-2025
- `skeleton self-supervised learning`
- `one-class action quality assessment`
- `anomaly detection human motion`

## Gap для SmartRep (🅰)
- One-class AQA — **практически не исследовано**. Большинство AQA — supervised regression.
- SSL для motion, перенесённый на **edge** — мало работ (VideoMAE слишком тяжёлый).
- Как объединить SSL pretraining + edge distillation + one-class AQA в единый pipeline — открытая ниша.
- Periodicity-aware anomaly detection (неправильный повтор отличается от правильных) — почти нет работ.

## Возможная формулировка проблемы (для 🅰)
> Обучить компактную модель (≤5 GFLOPs, ≤30 мс на Snapdragon) оценивать качество повтора упражнения, используя только видео эталонного выполнения, без разметки ошибок, через комбинацию self-supervised pretraining и reconstruction-based anomaly score, с AUROC ≥0.85 на бенчмарке Fitness-AQA.
