# 3_motion_temporal — временные модели над позами

## Scope
Архитектуры, обрабатывающие последовательности поз или видеокадров, для задач распознавания действий, AQA, понимания движений.

## Подтемы
- **skeleton_gcn** — graph convolutions на скелетах
- **video_transformers** — attention-based video models
- **motion_representation** — обучаемые представления движений
- **rep_counting** — подсчёт и сегментация повторений
- **temporal_cnn** — 3D / (2+1)D CNN для видео

## Must-read

### Skeleton-based GCN
- **ST-GCN** (Yan et al., AAAI 2018) — foundational spatial-temporal GCN.
- **2s-AGCN** (Shi et al., CVPR 2019) — adaptive graphs, two-stream.
- **CTR-GCN** (Chen et al., ICCV 2021) — channel-wise topology refinement.
- **InfoGCN** (Chi et al., CVPR 2022) — information bottleneck for skeleton.
- **PoseConv3D** (Duan et al., CVPR 2022) — 3D CNN over pose heatmaps.

### Video transformers
- **TimeSformer** (Bertasius et al., ICML 2021) — space-time attention.
- **ViViT** (Arnab et al., ICCV 2021) — video vision transformer.
- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) — masked autoencoder pretraining.
- **VideoMAEv2** (Wang et al., CVPR 2023) — scaling to billion parameters.
- **VideoSwin** (Liu et al., CVPR 2022) — hierarchical video transformer.

### Motion representation
- **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) — unified pretraining for motion.
- **MotionCLIP** (Tevet et al., ECCV 2022) — motion-language alignment.
- **TEMOS** (Petrovich et al., ECCV 2022) — text-to-motion.
- **HumanMAC** (Chen et al., ICCV 2023) — masked motion completion.

### Repetition counting / phase segmentation
- **RepNet** (Dwibedi et al., CVPR 2020) — Google, rep counting in the wild.
- **TransRAC** (Hu et al., CVPR 2022) — repetition action counting with transformer.
- **PoseRAC** (Yao et al., 2023).
- **CountPR** (Zhang et al., AAAI 2023) — point-level repetition.

## Ключевые поиски
- `skeleton action recognition` на arXiv 2023–2025
- `video transformer edge inference`
- `repetition counting exercise`

## Gap для SmartRep
- Video transformers тяжёлые (100M+ params) — **как дистиллировать** motion-знания в edge-модель?
- Phase segmentation в силовых упражнениях (эксцентрика/концентрика/пауза) **почти не исследована** — все работы про танцы или гимнастику.
- Rep counting SOTA — RepNet/TransRAC — работает на периодических общих движениях, но **не умеет выделять «неверный» повтор** в контексте техники.
