
---

```yaml
---
dataset_name: "Fitness-AQA"
dataset_acronym: "Fitness-AQA"
paper_title: "Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment"
paper_title_ru: "Доменно-информированные self-supervised представления для оценки техники силовых упражнений"
authors: [Parmar, Gharat, Rhodin]
year: 2022
venue: "ECCV"
venue_tier: "A*"
doi: "10.48550/arXiv.2202.14019"
arxiv: "2202.14019"
zenodo_doi: "10.5281/zenodo.7310289"
domain: [fitness_specific, aqa_benchmarks, ssl_source]
subjects_count: "numerous (не указано точно; ≥сотни, scraping)"
exercises_count: 3          # BackSquat, BarbellRow, OverheadPress
sample_count: 21284
modalities: [rgb_video, rgb_image, binary_error_labels]
multi_view: false           # каждое видео — один ракурс, но pool содержит много ракурсов
expert_error_annotation: true   # уникальная черта! 2 профессиональных тренера
license: "non-commercial, research-only (CC-BY-SA 4.0 на статью; custom на данные)"
availability: "request (Google Form)"
url: "https://github.com/ParitoshParmar/Fitness-AQA"
zenodo_url: "https://zenodo.org/records/7310289"
relevance_to_smartrep: 5
direction: "A"              # 🅰 fine-grained error detection — прямо в центре ниши
role_in_pipeline: [ssl_pretrain, finetune, eval, baseline, error_taxonomy_reference]
transparency_score: "3/20"
synthesis_potential: [pseudo_labeling_source, ssl_pretrain_source]
tags: [fitness, strength_training, in_the_wild, error_detection, aqa, ssl, barbell, expert_annotation, youtube_scraped, privacy_concerns, non_commercial]
priority: "CRITICAL"        # новый тариф выше HIGH — максимальное совпадение с SmartRep
---
```

### 1. МЕТАДАННЫЕ ДАТАСЕТА

Датасет называется **Fitness-AQA** — сокращение от «Fitness Action Quality Assessment». Сопровождающая статья — «Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment», авторы Paritosh Parmar (University of British Columbia + FlexAI Inc.), Amol Gharat (FlexAI Inc.), Helge Rhodin (UBC). Публикация: ECCV 2022, arXiv 2202.14019, версия v2 от 21 октября 2022 после camera-ready правок. Zenodo-релиз данных: версия v1 опубликована 23 октября 2022 года с указанием non-commercial only, DOI Zenodo 10.5281/zenodo.7310289. По данным survey «A Decade of Action Quality Assessment», Fitness-AQA на 2025 год остаётся датасетом с наибольшим числом samples в AQA-нише и первым fitness-AQA датасетом. Цитируемость на апрель 2026 года — порядка сотен ссылок, активно используется как эталонный бенчмарк в работах по fitness AQA, включая недавние расширения вроде FLEX (2025). Статус поддержки — активно поддерживается через GitHub и Zenodo, с периодическими обновлениями documentation.

Любопытная деталь об авторах: Paritosh Parmar — один из ключевых ресёрчеров AQA-ниши в целом, автор MTL-AQA и AQA-7. Fitness-AQA — часть его программной серии работ по расширению AQA за пределы Olympic sports. Аффилиация с FlexAI Inc. говорит о том, что работа имеет commercial backing и вероятно тестировалась в продуктовом приложении.

### 2. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ ДАТАСЕТА

Fitness-AQA закрывает совершенно специфический пробел, не покрываемый ни Fit3D, ни FLAG3D. Авторы явно заявляют, что до их работы оценка техники силовых упражнений изучалась только в контролируемых условиях — единственным предшественником был Waseda Backsquat dataset от Ogata et al., где актёр намеренно имитирует ошибки без реальной штанги в домашне-офисной обстановке. Fitness-AQA предлагает принципиально другое: **реальные видео из реальных залов с реальными людьми, делающими реальные ошибки под реальной нагрузкой**. Принципиальная новизна здесь не в MoCap-точности и не в мультидоменной структуре, а в in-the-wild-характере и в наличии экспертной разметки ошибок техники от сертифицированных тренеров.

Гипотеза авторов о «правильном» датасете для workout-form assessment: обычные pose-estimators провальны в реальных условиях зала из-за комбинации необычных ракурсов, окклюзий от оборудования, вариабельности одежды и освещения, поэтому любой датасет, собранный в контролируемой лаборатории, автоматически даёт overly-optimistic результаты. Единственный способ получить честную оценку — собрать данные именно в условиях, в которых модель будет работать. Это методологически жёсткая позиция, и она имеет прямое следствие для SmartRep: лабораторные датасеты типа Fit3D и FLAG3D неизбежно завышают реальную точность моделей.

### 3. ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

#### 3.1. Общая статистика

Датасет структурирован не по принципу «единый pool» как Fit3D/FLAG3D, а как набор подсетов по экзерсисам и типам ошибок, причём для каждого экзерсайза есть unlabeled часть (для SSL) и labeled часть (для supervised finetuning). Ключевые параметры:

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Общее число samples|~21,284|
|Число экзерсизов|3 (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress)|
|Средняя длительность клипа|4.1 секунды|
|Число аннотированных типов ошибок|8+ (KIE, KFE, SS, CVRB, CCRB по squat; Lumbar, TorsoAngle по row; Elbow, Knees по press)|
|Train/val/test split|70 / 15 / 15 % (для большинства подсетов)|
|Количество субъектов|«numerous unique individuals» без точного числа|
|Демография|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Антропометрия|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ|
|Аннотаторы|2 «professional gym trainers»|

Разбивка по экзерсайзам (из Figure 2 статьи), включая соотношение non-erroneous к erroneous samples, важна сама по себе и говорит об имбалансе классов. Для BackSquat на ошибках KIE и KFE в labeled-части 1623 видео с соотношением 1387 правильных к 236 с ошибкой (перекос почти 6:1 в сторону правильного выполнения). Для ошибки Shallow Squat — 3611 видео с соотношением 515:1108, что наоборот перекошено в сторону ошибок. Для image-based Squat-ошибок (CVRB, CCRB) — 6490 изображений с соотношением 5408:1082. Для BarbellRow на Lumbar и TorsoAngle — 3300 видео с соотношениями 5900:590 и 1686:574. Для OverheadPress Elbow и Knees ошибок — 2260 видео с соотношениями 1486:774.

Это **сильно имбалансированный датасет**, что авторы сами признают и компенсируют class weights в cross-entropy. Для SmartRep это важная deталь: прямое обучение без учёта имбаланса даст модель, уверенно предсказывающую «правильно» во всех случаях.

#### 3.2. Модальности данных

Fitness-AQA радикально скромнее по модальностям, чем лабораторные fitness-датасеты. Есть только RGB-видео и RGB-изображения плюс binary error labels. Нет MoCap, нет 3D keypoints, нет SMPL-параметров, нет 2D keypoints (это намеренный дизайн — авторы аргументируют, что OTS pose estimators здесь ломаются), нет IMU, нет depth, нет текстовых описаний. Суммарная модальная «бедность» — это не недостаток, а **сознательная философская позиция** авторов: научить модель работать без pose-prior, только с сырым RGB.

#### 3.3. Съёмочная установка

Съёмочной установки как таковой нет — это scraped dataset. Видео собраны с Instagram и YouTube, что означает гетерогенный pool смартфон-камер разных моделей, разных лет производства, разных разрешений. Авторы не проводят нормализации по resolution или FPS, оставляя эту вариабельность как часть in-the-wild характера. Фон — реальные коммерческие залы, с другими тренирующимися людьми на заднем плане, с типичным освещением gym-помещений, с реальной gym-экипировкой (штанги, гантели, стойки, скамьи). Ракурсы съёмки — то, что сам атлет или его товарищ по тренировке выбрал, обычно в диапазоне front view, side view, 3/4, с разными inclination angles и distances, без стандартизации. Это максимально реалистичная дистрибуция ракурсов для SmartRep-целевого сценария.

Важная техническая деталь методологии статьи: авторы используют **кастомный YOLOv3 детектор штанги/гантели** для построения amplitude-normalized trajectory штанги, по которой потом квази-синхронизируют видео разных атлетов в одинаковых фазах движения. Это элегантный трюк, компенсирующий отсутствие hardware-sync в in-the-wild данных. Для SmartRep это готовая pipeline-идея: detector штанги как universal trajectory anchor.

#### 3.4. Визуальные материалы

Статья содержит 6 основных рисунков. Figure 1 — концептуальная иллюстрация, сопоставляющая «good form» и «bad form» примеры рядом с OTS pose estimation failures на тех же кадрах; она наглядно демонстрирует центральный тезис (ошибки техники мелкие, а ошибки pose estimator большие, и масштаб второго заглушает первое). Figure 2 — иерархия датасета с количеством samples и ratio на каждой ветке, crucial для понимания structure. Figure 3 — barbell trajectory, объясняющая quasi-synchronization algorithm. Figure 4 — CVCSPC pose contrastive схема с anchor/positive/negative триплетами. Figure 5 — motion disentangling схема с глобальным и локальным движением в двух half-cycles. Figure 6 — pose retrieval experiment, показывающий, что их embeddings кодируют pose информацию. В дополнение упоминается supplementary material с illustrations of exercise errors — он критически важен для воспроизводимости (какая именно «knee cave» считается ошибкой), но в main paper отсутствует.

Чего принципиально нет: пообласное распределение, geographic/demographic visualization субъектов, примеры «good form» vs «bad form» на representative случаях для каждой из 8+ ошибок, distribution analyses длительностей клипов, распределение ракурсов съёмки. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Это существенный пробел для датасет-контрибьюшена — визуализации ориентированы на алгоритмический метод статьи, а не на структуру самого датасета.

### 4. МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ

Методология сбора в Fitness-AQA — это web scraping, что делает секции 4.1–4.3 промпта отчасти неприменимыми в привычной форме, но порождает другие вопросы, которых не задавалось в Fit3D и FLAG3D.

Авторы пишут, что собирали видео с Instagram и YouTube, но не раскрывают search queries, платформенные фильтры, методы отбора (по хештегам, по аккаунтам, по каналам?), критерии исключения видео. Не упоминается соблюдение Terms of Service этих платформ, что критично для коммерческого использования. Не уточняется, получалось ли согласие от оригинальных авторов видео на использование в датасете. Это существенный этический и юридический пробел, который для SmartRep-применения означает следующее: использовать Fitness-AQA для академической публикации — OK, использовать веса модели, обученной на Fitness-AQA, в коммерческом приложении — юридически рискованно (неясный статус derived works от scraped user-generated content).

Протокол записи как такового нет — видео уже существовали до факта сборки датасета. Но авторы описывают post-processing: samples были автоматически обработаны, чтобы содержать одно повторение, что означает temporal cropping по barbell trajectory. Это стандартизирует длины клипов (среднее 4.1 секунды), но не стандартизирует всё остальное (ракурсы, освещение, окклюзии) — что, впрочем, соответствует философии in-the-wild.

Качественный контроль описан лишь фрагментарно: автоматический процессинг trimming, отсутствие информации о проценте забракованных видео, отсутствие информации о критериях отбора при review. Это означает, что некоторая часть «шума» (неполные повторения, видео с несколькими людьми, спорные случаи) могла попасть в финальный датасет.

### 5. ПРОТОКОЛ АННОТАЦИИ

Протокол аннотации — **главная сила** Fitness-AQA по сравнению с Fit3D и FLAG3D. Binary-grade labels проставлены двумя профессиональными gym trainers, что даёт экспертную валидацию каждого sample. Типы меток — binary error labels per body part per exercise: по BackSquat есть пять отдельных меток (KIE knee-inward, KFE knee-forward, SS shallow squat, CVRB convex rounded back, CCRB concave rounded back), по BarbellRow две (Lumbar error, TorsoAngle error), по OverheadPress две (Elbow error, Knees error). Это **первая в области fitness таксономия named errors с экспертной разметкой**, что для SmartRep — критический reference.

Однако в протоколе есть серьёзные пробелы. Во-первых, задействованы только два аннотатора, и inter-annotator agreement (Cohen's κ или аналогичный) не отчитан. Это значит, что мы не знаем, насколько воспроизводима разметка — возможно, κ высокий (ошибки техники легко различимы), возможно низкий (есть спорные случаи). Для SmartRep это ограничение воспроизводимости: если мы обучимся на Fitness-AQA и тестируем на собственном датасете, расхождения могут быть как реальными (наш датасет разнороднее), так и артефактами разной «школы» разметки. Во-вторых, квалификация тренеров указана общо («professional gym trainers») без деталей о сертификации (NSCA, NASM, ISSA?), стаже работы, специализации (powerlifting vs bodybuilding школы имеют разные стандарты техники). В-третьих, инструкции аннотаторам не опубликованы. В-четвёртых, процедура разрешения разногласий между двумя тренерами не описана. В-пятых, неизвестно, аннотировали ли оба тренера все samples или распределили нагрузку.

Валидация разметки через golden set или перекрёстная проверка третьим экспертом — не упомянута. Это формирует вторую принципиальную слабость датасета после юридического статуса scraped content.

### 6. ДОСТУПНОСТЬ И ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ

Доступность Fitness-AQA организована через два канала: Zenodo (DOI 10.5281/zenodo.7310289) с метаданными и GitHub-репозиторий с кодом и инструкциями. Получение самих данных требует заполнения Google Form, после чего автор высылает ссылки. Лицензия — «Only available for non-commercial purposes». Статья при этом опубликована под CC-BY-SA 4.0 через arXiv, но это лицензия только на статью, не на данные.

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Лицензия на данные|non-commercial, research-only|
|Лицензия на статью|CC-BY-SA 4.0 (arXiv)|
|Коммерческое использование|запрещено|
|Необходимость MoU|нет; только acceptance of terms через Google Form|
|Способ получения|Google Form: forms.gle/PbPTX1eVxGpa3QG88|
|Lead time|от нескольких часов до нескольких дней (зависит от автора)|
|Размер загрузки|НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ (оценочно порядка 10-50 GB)|
|Код обработки|публично на GitHub|
|Dataloader|Python scripts в репозитории|

Для SmartRep эта лицензия значит следующее: для академической публикации всё в порядке, но если SmartRep планирует коммерческое развёртывание, обученные на Fitness-AQA веса нельзя будет использовать напрямую. Решение — использовать Fitness-AQA как reference для дизайна собственной error taxonomy, но обучать финальную модель на собственном датасете с разрешающей лицензией.

### 7. ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПЕРЕКОСЫ

Демографические перекосы в Fitness-AQA непредсказуемы в плохом смысле — авторы не отчитывают демографию вовсе, а scraped nature датасета означает, что перекосы унаследованы от Instagram/YouTube фитнес-контента. Это создаёт специфические риски: (1) bias в сторону опубликованных в соцсетях людей, что обычно означает моложе, фотогеничнее, белой этничности, физически подготовленных чем population mean; (2) gender bias — соцсети фитнес-контента имеют сложную гендерную структуру разной по типам упражнений (OverheadPress склонен к мужчинам в pool, Squat может быть более сбалансирован); (3) geographic bias в сторону англоязычных stable-internet-access стран; (4) возрастной перекос к 20-35 годам как core audience fitness-соцсетей.

Съёмочные перекосы тоже уникальны. Viewpoint coverage, вопреки интуиции, может быть достаточно богатым — разные атлеты снимают с разных точек залов, что даёт естественную выборку ракурсов. Но этот охват не стратифицирован и неизвестно, какие ракурсы доминируют. Environmental bias — в пользу коммерческих залов хорошего класса (где есть место для камеры и свет достаточен для публикации), что отсекает домашние гаражные залы, полу-профессиональные сетапы, залы в странах третьего мира. Temporal — в один день или в несколько сессий, неизвестно.

Аннотационные перекосы, как мы уже обсуждали, — сильный class imbalance в пользу «правильного выполнения», что характерно для соцсетевого фитнес-контента (люди публикуют свои успешные повторения чаще, чем заваленные).

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Для SmartRep это означает, что Fitness-AQA имеет специфический bias-профиль, сильно отличающийся от типичных лабораторных датасетов: у него хорошее in-the-wild viewpoint coverage, но плохое demographic coverage, при этом — в отличие от Fit3D и FLAG3D — оба дефицита принципиально непоправимы через augmentation, потому что мы не знаем исходную демографию. Если SmartRep-пользовательская база принципиально шире социально-активной фитнес-аудитории Instagram, обученные на Fitness-AQA модели будут демонстрировать демографический generalization gap.

### 8. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НАУЧНОМ СООБЩЕСТВЕ

Авторы сами проводят два основных эксперимента. Case Study 1 — Waseda Squat (контролируемые условия, предыдущий датасет Ogata et al.), где их CVCSPC достигает 89.92% средней точности, незначительно превосходя HMR-TDM с 89.08%. В простых условиях их подход не даёт большого выигрыша, что ожидаемо. Case Study 2 — собственно Fitness-AQA (in-the-wild), где наблюдается драматический выигрыш.

На BackSquat KIE (knee-inward error) их CVCSPC даёт F-score 0.5195 против 0.4143 у OpenPose-TDM, 0.2878 у SPIN-TDM и 0.2270 у SimSiam — разрыв 8-24 пункта. На KFE выигрыш меньше (0.8286 vs 0.8123), потому что ошибка проще детектируется. На shallow squat — 0.8694 vs 0.8340. На OverheadPress Elbow-error — 0.4522, на Knees-error — 0.8452 для motion disentangling vs 0.7131 у OpenPose. На Lumbar-error BarbellRow через cross-exercise transfer от SQ+OHP — 0.6338 против 0.5422 у OpenPose. Ensemble CVCSPC+MD на KIE даёт 0.5263 — лучший результат в статье.

Ключевой результат — **OTS pose estimators систематически проигрывают domain-informed SSL** в in-the-wild условиях, что является central finding работы.

Post-hoc использование Fitness-AQA: есть последующие работы, применяющие more advanced approaches на этом датасете. Работа ACM UMAP 2025 использовала Fitness-AQA как benchmark для Large Multimodal Models fine-tuning, добавив temporal action localization через mAP к существующей F1-score per body part. GYMetricPose от Parmar et al. также использует Fitness-AQA, но с 3D pose features. FLEX (2025) расширяет Fitness-AQA-направление многомодальными сигналами включая sEMG и multi-view cinema cameras.

Стандартные метрики в Fitness-AQA — F1-score (из-за class imbalance) и accuracy (в простых случаях). Это адекватные метрики, но отсутствует calibration analysis (на сколько модель overconfident в false predictions), что для SmartRep важно при intent to provide user feedback — overconfident ложная коррекция опаснее, чем неуверенная.

Типичные ошибки SOTA: на субтильных errors с маленьким effect size на пиксельном уровне (KIE «knees going slightly inward») даже лучшие модели дают F1 ≈ 0.5, что означает плохую практическую применимость в текущем поколении. Это важная честность от авторов — они не прячут, что задача далека от решения.

### 9. СРАВНЕНИЕ С АЛЬТЕРНАТИВНЫМИ ДАТАСЕТАМИ

|Параметр|Fitness-AQA|Fit3D|FLAG3D|Waseda Squat|EgoExo-Fitness|
|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|In-the-wild collection|✓|✗|✗ (частично в real-world)|✗|✗|
|Heavy barbell силовые|✓|✗|✗|✗|частично|
|Named error taxonomy|✓ (8+ типов)|✗|✗|✓ (5 squat-ошибок)|✓|
|Expert annotation|✓ (2 тренера)|✗|✓ (coaches для инструкций)|limited|✓|
|Inter-annotator agreement|✗|✗|✗|✗|проверить|
|3D pose / MoCap|✗|✓|✓|✗|✓ (частично)|
|Multi-view synced|✗|✓|✓ (rendered)|✗|✓ (ego+exo)|
|Samples|21,284|>3M frames|180K seq|<1K|—|
|Лицензия|non-commercial|research-only|research-only|academic|—|

Fitness-AQA в этой таблице занимает уникальную позицию — единственный датасет, сочетающий одновременно in-the-wild collection, heavy barbell exercises, named error taxonomy и expert annotation. Ближайший конкурент по охвату нами интересующих свойств — EgoExo-Fitness (ECCV 2024), который стоит отдельно изучить позже, но он использует контролируемую мультикамерную съёмку, а не scraped content.

### 10. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

|Аспект|Оценка (1–5)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Силовые упражнения представлены|5|три основных компаунда — ровно то, что нужно|
|Multi-view покрытие|2|один ракурс на видео, но pool разнообразный|
|Антропометрическое разнообразие|3|unknown demographics, но scraped nature даёт разнообразие|
|Экспертная разметка ошибок техники|5|уникальная характеристика в fitness-домене|
|MoCap / IMU ground truth|1|отсутствует by design|
|Разрешение / FPS|3|гетерогенное, обычно 720p+|
|In-the-wild реализм|5|максимальный среди fitness-датасетов|
|Доступность / лицензия|3|получаемо через форму, но non-commercial|
|Совместимость с edge-pipeline|4|простой RGB формат, лёгкие labels|

Для направления **🅰 (fine-grained error detection)** Fitness-AQA — **самый релевантный** из доступных датасетов, без преувеличения. Его три экзерсайза (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress) идеально совпадают с «большой тройкой» SmartRep-релевантных движений, а named error taxonomy (KIE, KFE, SS, Lumbar, TorsoAngle и др.) дают готовый vocabulary для разработки нашей собственной таксономии. Для направления **🅱 (biomechanics-aware pose estimation)** ценность обратная — авторы намеренно обходят pose estimation, так что прямого вклада нет, но отрицательный результат «OTS pose estimators fail in the wild» — ценное эмпирическое подтверждение необходимости fine-tune на fitness-домене. Для направления **🅲 (few-shot adaptation)** Fitness-AQA предлагает интересный pattern: большой unlabeled pool + маленький labeled expert-annotated subset — ровно та структура, которая подходит SSL-подходам.

Роль в пайплайне SmartRep многогранна. Как **SSL-pretrain source** — идеален, unlabeled часть предназначена именно для этого и проверена авторами. Как **fine-tune source** для error detection head — идеален, labeled часть покрывает релевантные упражнения. Как **evaluation benchmark** — обязателен, это de-facto стандарт сравнения для fitness-AQA работ. Как **baseline source** — CVCSPC и motion disentangling подходы авторов следует воспроизвести как первую линию baselines. Как **error taxonomy reference** — критически важен: при проектировании SmartRep-dataset мы **должны** сохранить совместимость с Fitness-AQA-таксономией, чтобы наши результаты были сопоставимы с их SOTA.

Ключевой риск — non-commercial лицензия и этический vacuum вокруг scraped content. Если SmartRep планирует продуктовое применение, прямое использование весов, обученных на Fitness-AQA, создаёт юридическую и репутационную зону риска.

### 11. ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS

Синтетический потенциал Fitness-AQA принципиально отличается от Fit3D и FLAG3D, и это заслуживает отдельного обсуждения.

Параметрических моделей тела в датасете нет — ни SMPL, ни SMPL-X, ни GHUM. Это значит, что SMPL rerender невозможен напрямую: нам пришлось бы сначала обучить SMPL-recovery модель и прогнать её на всех samples, чтобы получить параметры для ре-рендеринга, с неизбежной потерей точности (SMPL recovery в real-world условиях — трудная задача сама по себе, как показывают авторы). Поэтому SMPL-based synthesis — это двухэтапный процесс с неопределённым качеством.

MoCap-retargeting неприменим — нет источника MoCap. Novel view synthesis через NeRF/Gaussian Splatting также неприменим, потому что каждое видео — один ракурс одного повторения, и нет multi-view пар для одного субъекта в одной сессии.

Композитные аугментации на уровне backgrounds сложны — нет segmentation masks, нет green screen, нет depth. Стандартные image/video аугментации (color jitter, blur, crop, flip) полностью работают, но это не synthesis, а обычная аугментация.

Pseudo-labeling потенциал значительный и в другом направлении, чем у лабораторных датасетов. Fit3D и FLAG3D порождают pose-teachers для размётки пользовательских видео. Fitness-AQA порождает **error-detection teachers** для размётки unlabeled gym-видео на предмет «правильно/неправильно» — это принципиально другой тип pseudo-labeling, прямо релевантный error-detection задаче SmartRep. Если SmartRep соберёт собственный unlabeled pool видео силовых упражнений из открытых источников, модель, обученная на Fitness-AQA, сможет её предварительно разметить, и экспертам останется только arbitrate disagreements — сокращая annotation effort в разы.

SSL-pretrain potential — доказан авторами. CVCSPC и motion disentangling подходы напрямую переносятся в SmartRep-пайплайн как feature extractors, которые потом fine-tune на нашем датасете.

Композиция с другими датасетами реализуема на семантическом уровне (общие экзерсайзы BackSquat/OverheadPress с Fit3D и FLAG3D), но формат labels несовместим. Можно использовать Fitness-AQA labels + Fit3D pose features как multi-label supervision.

Риски синтеза специфичны. Двухэтапный SMPL recovery → re-render добавит шумы, которые могут усугубить уже сложный in-the-wild домен. Pseudo-labeling unreliable classes (где авторский F-score ~0.5) даст noisy pseudo-labels, которые обучат новую модель учиться на шуме.

**Итоговая оценка синтетического потенциала: НИЗКИЙ-СРЕДНИЙ.** Обоснование: традиционные synthesis-подходы (SMPL-rerender, novel views) неприменимы или сильно ограничены, но pseudo-labeling для error detection на новых данных — очень сильный путь использования. Именно поэтому в YAML я указал `[pseudo_labeling_source, ssl_pretrain_source]`, а не более широкий набор из Fit3D/FLAG3D.

### 12. GAP-АНАЛИЗ ДЛЯ НАШЕГО ДАТАСЕТА

Fitness-AQA покрывает три силовых экзерсайза с expert-аннотированной binary error taxonomy в in-the-wild условиях, **при этом не рассматривает** inter-annotator agreement, non-binary severity grading, 3D pose ground truth, multi-view registration, многие другие силовые упражнения (становая тяга, жим лёжа, тяга горизонтального блока, вертикальная тяга), полную демографическую документацию и пересечение с лицензионно чистым коммерческим использованием. Каждая из этих пяти осей открывает уникальную нишу для SmartRep-dataset.

Первое — inter-annotator agreement. Fitness-AQA задействует 2 тренеров без κ. SmartRep-dataset с 3-5 сертифицированными тренерами (желательно разных школ — powerlifting, weightlifting, bodybuilding) с опубликованным κ и arbitrated resolution протоколом становится методологически более строгим reference.

Второе — severity grading. Fitness-AQA — binary («есть ошибка / нет ошибки»). SmartRep-dataset с 3-4 уровневой градацией (нет ошибки / лёгкая / средняя / критическая) даёт более информативный signal для пользовательского feedback.

Третье — 3D pose + error co-annotation. Fitness-AQA by design не имеет pose. SmartRep-dataset с синхронизированной multi-view камерной съёмкой и производимым через VIBE/ROMP SMPL-recovery в сочетании с named error labels даст уникальный resource для pose-aware error-detection моделей.

Четвёртое — расширенный список экзерсайзов. Fitness-AQA имеет 3 упражнения. SmartRep-dataset с 6-8 экзерсизами (добавив становую тягу, жим лёжа, вертикальную тягу, румынскую становую) закрывает полный core set pauerlifting + базового bodybuilding.

Пятое — коммерческая лицензия. Fitness-AQA scraped с non-commercial restrictions. SmartRep-dataset с собственной in-gym съёмкой под документированным consent с CC-BY-NC или даже CC-BY лицензией даёт первую возможность обучать коммерчески применимые модели в нише.

Пост-аугментационный gap: synthesis через Fitness-AQA **не закрывает** ни одну из этих пяти осей — ни inter-annotator agreement, ни severity grading, ни 3D pose, ни новые упражнения, ни лицензионную чистоту. Всё это требует нового сбора, что подтверждает уникальность предложения SmartRep-dataset.

### 13. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

#### 13.1. Transparency score

|#|Ось транспарентности|Оценка|Обоснование|
|---|---|:-:|---|
|1|Collection protocol|1|scraping упомянут, но без search queries, platform filters, inclusion criteria|
|2|Capture setup|1|неприменимо в классическом смысле — in-the-wild; авторы признают variability|
|3|Calibration|0|неприменимо, но пробел не отмечен|
|4|Demographics breakdown|0|«numerous unique individuals» без количеств|
|5|Annotation instructions|0|не опубликованы; supplementary может содержать, но не в main paper|
|6|Inter-annotator agreement|0|два тренера без κ|
|7|Rejection / cleaning|0|автоматический trimming упомянут без статистики|
|8|IRB / ethics / consent|0|scraping без mention ToS compliance, privacy, consent|
|9|Datasheet (Gebru)|0|отсутствует|
|10|Known limitations|1|class imbalance признан, F-score ~0.5 на субтильных ошибках честно отчитан|

**Итоговый Transparency Score: 3/20 (opaque).**

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ] Это самый низкий transparency score из трёх проверенных датасетов: Fit3D 5/20, FLAG3D 7/20, Fitness-AQA 3/20. Тенденция интересная: чем более «академично-институционально» собирается датасет, тем выше transparency; in-the-wild scraped datasets систематически проваливаются по этой метрике. Это не означает, что Fitness-AQA хуже как научный ресурс — его научная ценность высочайшая, — но что для формальной прозрачности даже первоклассные ECCV-работы 2022 года не обеспечивают базовых norms Gebru-фреймворка. Для SmartRep это означает: если SmartRep-dataset достигнет 12+/20 по Transparency Score, он будет **значительно прозрачнее, чем любой существующий fitness-датасет** — что само по себе будет аргументом в Data paper.

Отдельно стоит отметить этический пробел. Ось 8 провалена полностью, и это серьёзнее, чем просто отсутствие IRB: scraping YouTube/Instagram контента без упоминания consent, ToS compliance и privacy считается сомнительной практикой по современным стандартам ML-сообщества (см. обсуждения вокруг Laion, ImageNet, и других scraped датасетов). SmartRep-dataset с документированным informed consent каждого субъекта займёт принципиально иную позицию.

#### 13.2. Peer-review оценка

|Критерий|Оценка (1–10)|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Новизна / уникальность|9|первый in-the-wild fitness-AQA с expert taxonomy|
|Размер и покрытие|6|21K samples — достаточно для SSL+fine-tune, мало для серьёзной статистики per-class|
|Качество разметки|6|эксперты, но 2 аннотатора без agreement|
|Методологическая строгость сбора|4|scraping без формализации процедуры|
|Документация (синхронно с 13.1)|2|transparency 3/20 — opaque|
|Воспроизводимость|7|код публичный, данные по форме|
|Этическая строгость|2|critical gaps вокруг scraped content|
|Отсутствие перекосов|4|демография непонятна; class imbalance признан|
|Полезность для сообществу|9|de-facto стандарт в fitness-AQA нише|
|Синтетическая расширяемость|4|ограничена pseudo-labeling и SSL|

**Общая рекомендация: Adopt with strong caveats.** Fitness-AQA нельзя игнорировать для работы в SmartRep-направлении, но использовать его надо с пониманием четырёх серьёзных ограничений: non-commercial лицензии, отсутствия inter-annotator agreement, этического vacuum вокруг scraped content и систематически низкой F-score на субтильных ошибках.

### 14. EXECUTIVE SUMMARY

**Первое.** Fitness-AQA — первый в мире in-the-wild fitness action quality assessment датасет с экспертно размеченной таксономией ошибок техники для трёх компаундных силовых упражнений (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress), собранный scraping-ом YouTube и Instagram, на 21,284 samples с binary error labels от двух профессиональных тренеров.

**Второе.** Самая сильная сторона — уникальная комбинация realistic gym conditions, heavy barbell упражнений и expert-аннотированной named error taxonomy, которой нет ни в одном другом публичном fitness-датасете; это делает Fitness-AQA обязательным reference для любой работы в SmartRep-направлении.

**Третье.** Самая слабая сторона — этический vacuum вокруг scraped user-generated content без упомянутого consent или ToS compliance в сочетании с отсутствием inter-annotator agreement между двумя тренерами, что создаёт одновременно юридический риск для коммерческого применения и методологический риск для воспроизводимости.

**Четвёртое.** Transparency Score 3/20 (opaque) — самый низкий из трёх проверенных fitness-датасетов; это не отражает научную ценность работы, но фиксирует систематический пробел в документировании scraped in-the-wild датасетов.

**Пятое.** Синтетический потенциал НИЗКИЙ-СРЕДНИЙ и ортогонален традиционным synthesis-путям: SMPL-rerender и novel views неприменимы, но pseudo-labeling для error detection на новых unlabeled gym-видео — сильный и уникальный путь использования.

**Шестое.** Роль в пайплайне SmartRep: обязательна как SSL-pretrain source, fine-tune source, evaluation benchmark, baseline source и error taxonomy reference — пять ролей одновременно, больше, чем у любого другого fitness-датасета.

**Седьмое.** Главный gap для нашего датасета — inter-annotator agreement, severity grading вместо binary labels, pose ground truth, расширенный список экзерсайзов (становая тяга, жим лёжа, вертикальная тяга) и лицензионная чистота для коммерческого применения; ни одна из этих осей не закрывается через synthesis на Fitness-AQA.

**Восьмое.** Лицензионный статус — non-commercial с получением через Google Form; применимо для академической публикации, блокирует прямое продуктовое использование весов.

**Девятое.** Приоритет для SmartRep — **CRITICAL** (выше HIGH): это единственный публичный датасет, прямо покрывающий core-задачу SmartRep, и отказ от его использования не имеет научного оправдания.

**Десятое.** Связанные датасеты для изучения следом — EgoExo-Fitness (Li et al., ECCV 2024, контролируемая ego+exo съёмка fitness-упражнений как альтернативная методологическая точка отсчёта), FLEX (Yin et al., 2025, multimodal с sEMG как next-generation AQA датасет), Waseda Backsquat (Ogata et al., 2019, предшественник Fitness-AQA как reference baseline dataset).

---

## Мета-комментарий: что прогон на Fitness-AQA высветил дополнительно к прошлым двум

Три прогона дают интересную триангуляцию, потому что три датасета представляют три принципиально разных подхода к сборке: Fit3D — лаборатория с системой AIFit, FLAG3D — лаборатория с добавленным synthesis, Fitness-AQA — scraping без лабораторного компонента. Каждый прогон выявил что-то, чего предыдущие не показали.

Главное наблюдение о промпте после третьего прогона — Transparency Score оказалась даже чувствительнее, чем я ожидал после второго прогона. Три датасета дали 5/20, 7/20 и 3/20, и эта упорядоченность интуитивно совпадает с «институциональностью» сбора. Это подсказывает важную практическую вещь: при построении сводной таблицы десяти-пятнадцати fitness-датасетов, Transparency Score, скорее всего, даст diagonal gradient от scraped (низкие оценки) через lab (средние) к industrial multi-institutional (высокие). Это позволит тебе сделать нетривиальный observation в литобзоре про систематические различия в документировании.

Секция 11 про synthesis-потенциал на Fitness-AQA повела себя нестандартно — я обнаружил, что подсекции 11.1–11.4 (SMPL, MoCap, novel views, композитные аугментации) для scraped in-the-wild датасета дают в основном «не применимо», а вся ценность концентрируется в 11.5 (pseudo-labeling). Но pseudo-labeling здесь **другого типа**, чем в Fit3D/FLAG3D — не pose pseudo-labels, а error pseudo-labels. Это наблюдение стоит зафиксировать: промпт в текущей формулировке не делает различий между типами pseudo-labels, а они принципиально различны по научной ценности и применимости. Возможное улучшение — добавить в 11.5 явный вопрос «какие именно labels порождаются через pseudo-labeling: pose, class, error, quality?» Это уточнение поможет на датасетах типа Fitness-AQA и FLEX, где pseudo-labeling — центральная ценность.

Секции 4 (методология сбора) и 5 (протокол аннотации) на Fitness-AQA частично не сработали как задумано, но сломались не по-плохому, а информативно. Секция 4.1 (рекрутинг субъектов) и 4.2 (протокол записи) для scraped датасета буквально неприменимы — нет ни рекрутинга, ни протокола записи в традиционном смысле, и я вынужден был отметить это явно. Это подсказывает, что для scraped датасетов имело бы смысл **альтернативную подсекцию 4** — о scraping methodology: search queries, platform filters, legal compliance, consent status, data freshness. В текущем промпте эта специфика поглощается общими формулировками, что работает, но недостаточно точно. Улучшение: добавить в 4.1 условный switch: «если датасет собран scraping-ом, опиши search queries, filters, legal basis для сбора». Это займёт три строки в промпте, но даст более точный анализ для растущей ниши scraped fitness-данных (FLEX, LucidAction и будущие работы уходят в другом направлении, но scraping как методология никуда не денется).

Секция 13.2 — peer-review оценка — на Fitness-AQA дала неожиданно низкие баллы по ethical strigency (2/10) и documentation (2/10) при высоких баллах по novelty (9/10) и community usefulness (9/10). Эта биполярность правильная и интересная — она показывает, что научная влиятельность и методологическая аккуратность не коррелируют в этой области. Для твоих карточек это означает, что радарная диаграмма peer-review (если строить) будет яркой и неравномерной, а не плоско-средней. Не вижу, что нужно менять в промпте в этом отношении.

Единственное мини-улучшение, которое уверенно подтвердилось по трём прогонам — добавить в начало промпта явный переключатель типа датасета («institutional lab / scraped in-the-wild / synthetic / hybrid»), который настраивал бы ожидания по секциям 4–5 и 11. Сейчас промпт работает универсально, но немного размыто в местах, где специфика сбора важна.

**Общий вердикт после трёх прогонов.** Промпт валиден и стабилен. Новые секции (Transparency Score и Synthesis Potential) показали себя как информативные на всех трёх датасетах, при этом давая принципиально разные результаты — что подтверждает их discriminative power. Я бы оставил промпт в текущем виде для первых 5-7 карточек из твоего must-read списка, и только после этого — если накопятся устойчивые проблемы — думать о микроулучшениях вроде switch'а типа датасета или уточнения типа pseudo-labels в 11.5. Раньше менять промпт — overfitting на три прогона.

Если хочешь следующим прогоном для полноты триангуляции взять что-то из чисто sports-AQA ниши (FineDiving или MTL-AQA), это подсветит ещё одну грань — промпт уводится от fitness в смежный спортивный домен, и ты увидишь, насколько релевантен вообще для SmartRep (вероятно, там оценки релевантности будут 2-3 по большинству осей). Это полезно как контрольный точка: не все датасеты из must-read одинаково ценны для тебя, и промпт должен уметь это отражать.