# 8_action_quality_assessment — AQA и классификация ошибок техники

## Scope
Методы количественной оценки качества движения (score regression) и классификации типов ошибок техники.

## Подтемы
- **aqa_regression** — регрессия score (supervised)
- **aqa_distribution** — score distribution learning
- **contrastive_aqa** — pairwise / contrastive AQA
- **fitness_specific** — прикладные fitness trainers
- **error_classification** — классификация типов ошибок

## Must-read

### AQA regression
- **Parmar & Morris** (CVPR 2017) — начало AQA deep learning era.
- **C3D-AVG-STL** (Parmar & Morris, CVPR 2019) — MTL-AQA baseline.
- **I3D-based AQA** — baseline с инфляционной 3D conv.

### Distribution learning
- **USDL** (Tang et al., CVPR 2020) — uncertainty-aware score distribution.
- **MUSDL** (Tang et al., CVPR 2020) — multi-path USDL.
- **DAE-MT** (Xu et al., WACV 2022).

### Contrastive / pairwise
- **CoRe** (Yu et al., ICCV 2021) — contrastive regression для AQA.
- **TSA-Net** (Wang et al., ACM MM 2021) — temporal segment attention.
- **TPT** (Bai et al., ECCV 2022) — tail-preserving transformer.
- **CoFInAl** (Zhou et al., CVPR 2024) — coarse-to-fine instruction alignment.

### Fitness-specific trainers
- **Pose Trainer** (Chen & Yang, 2020) — Stanford, классический pipeline.
- **ExerSense** (Ishii et al., Sensors 2021) — IMU-based.
- **FitAssist** (Liu et al., 2021).
- **PhysEx** (Hong et al., 2023).
- **FitNet** (Chen et al., 2024).
- **Musculus.app** (СПбПУ, Арсеньев) — отечественный аналог.

### Error classification
- **FineGym** (Shao et al., CVPR 2020) — fine-grained gymnastics ошибки.
- **Fitness-AQA** (Parmar et al., 2022).
- **Yoga-82** (Verma et al., 2020) — yoga pose correction.

## Ключевые поиски
- `action quality assessment` 2024-2025
- `exercise form classification`
- `fitness pose correction`
- `fine-grained action recognition`

## Gap для SmartRep
- AQA — **supervised с большими размеченными датасетами** — не подходит для масштабирования на новые упражнения.
- Оценка **типа ошибки** (а не только score) — слабо развита.
- AQA с explainability (почему score такой) — **нерешённая проблема**.
- Fine-grained ошибки в силовых упражнениях (vs гимнастика/прыжки) — **почти не исследовано**.
- Real-time AQA на mobile — один из ключевых gap'ов.
