---
title: "Yoga-82: A New Dataset for Fine-grained Classification of Yoga Poses"
title_ru: "Yoga-82: Датасет для тонкозернистой классификации поз йоги и коррекции техники"
authors: [Verma, Kumawat, Nakashima, Raman]
year: 2020
venue: "CVPR Workshop"
venue_tier: "workshop"
doi: "2004.10362"
tags: [dataset, yoga, pose_classification, fine_grained, correction, skeletal]
relevance_to_smartrep: 3
direction: "🅰"
---

# Yoga-82: Fine-grained датасет поз йоги

## TL;DR (≤3 предложения)

Yoga-82 — датасет из 28,000 изображений с 82 позами йоги, организованными в 3-уровневую иерархию по типу движения и частям тела. Fine-grained задача: различить похожие позы (Warrior I vs Warrior II) по тонким различиям в суставных углах. Для SmartRep: иерархическая классификация поз + коррекция через разницу с эталоном — шаблон для error classification в силовых упражнениях.

## Проблема

Позы йоги визуально похожи, но биомеханически различны. Тонкие ошибки (небольшое отклонение угла) меняют задействованные мышцы и риск травмы. Нужен fine-grained датасет и метод различения.

## Гипотеза / вклад

- **82 класса:** существенно больше предыдущих датасетов йоги (~20 классов).
- **3-уровневая иерархия:** Top (категория движения) → Middle (позиция тела) → Leaf (конкретная поза).
- **Baseline:** ResNet-50 + hierarchical classification loss.
- **Pose correction:** сравнение с эталонной позой → cosine similarity суставных углов.

## Метод

Классификация: ResNet-50 → features → hierarchical softmax ($L_1, L_2, L_3$).

Pose correction: 
- Reference pose $r$: средний скелет правильного класса.
- Query pose $q$: скелет пользователя.
- Error metric: $E_j = |\theta_j^q - \theta_j^r|$ для каждого сустава $j$.
- Feedback: если $E_j > \epsilon_j$ → "Угол [сустав] отклонён на $E_j$°".

## Датасеты

| Параметр | Значение |
|---|---|
| Изображений | 28,000 |
| Классов | 82 |
| Уровней иерархии | 3 |
| Источник | Google Images, YouTube |
| Top-1 accuracy (ResNet) | 68.4% |

## Сравнение с SOTA

Yoga-82 → стимулировал серию работ по yoga pose recognition. Конкурирующие системы (Yoga-43, Leeds Sports Pose) имеют меньше классов.

## Ограничения / слабости

- Статические изображения, не видео.
- Нет temporal dynamics.
- Только йога — другая биомеханика vs силовые упражнения.
- Нет quality score — только classification.

## Релевантность SmartRep

- **Иерархическая error taxonomy 🅰:** структура Yoga-82 (3 уровня) → шаблон для нашей error taxonomy силовых упражнений: тип → фаза → конкретная ошибка.
- **Angle-based correction:** $E_j = |\theta_j^q - \theta_j^r|$ — прямая метрика для joint-level feedback в SmartRep.
- **Reference pose library:** концепция "эталонной позы" — аналогично нашим exemplars от тренера.
- **Fine-grained recognition:** различение похожих исполнений (хорошее vs небольшое valgus) = аналогичная fine-grained задача для упражнений.

## Gap для нас

Yoga-82: статические изображения, нет temporal, нет силовых. **Ниша SmartRep:** Dynamic Exercise Pose Library — библиотека эталонных temporally-грамотных поз для силовых упражнений с temporal phase separation. Reference = pose per phase (не просто статическая поза). SmartRep: dynamic reference matching вместо static pose matching.

## Код / данные

- Repo: github.com/sroy9/yoga-82
- Dataset: публично доступен

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@inproceedings{verma2020yoga,
  title={Yoga-82: A New Dataset for Fine-grained Classification of Yoga Poses},
  author={Verma, Manisha and Kumawat, Sudhakar and Nakashima, Yuta and Raman, Shanmuganathan},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops},
  year={2020}
}
```
