---

## dataset: Human3.6M type: dataset_analysis tags: [dataset, 3d-pose, mocap, human-pose-estimation, h36m, pretraining, smartrep] source_paper: "Ionescu et al., IEEE TPAMI 36(7):1325-1339, 2014" doi: 10.1109/TPAMI.2013.248 predecessor: "Ionescu, Li, Sminchisescu, ICCV 2011 (Latent Structured Models)" url: http://vision.imar.ro/human3.6m/ license: "Academic/Non-commercial (EULA, commercial by separate agreement)" subjects: 11 (5F + 6M; S1,S5,S6,S7,S8,S9,S11 публично с аннотациями; S10 без изображений; S2,S3,S4 — через eval-server) actions: 15 training scenarios (+ Miscellaneous только в test) frames_rgb: ~3 578 080 кадров × 4 камеры; до ~7 млн с зеркалированием poses_3d: "3.6 million 3D poses (3 578 080)" cameras_rgb: 4× Basler piA1000, 1000×1000 @50 Hz, progressive tof: 1× MESA SR4000, 176×144 @25 Hz mocap: 10× Vicon T40 4MP @200 Hz skeleton: "32 joints full / 17 joints standard evaluation" body_scans: "Vitus Smart LC3 (3 lasers, 7 pts/cm³, <1 mm)" studio: "IMAR Bucharest; ~6×5 m lab, ~4×3 m effective" sync: "hardware (MoCap↔DV), software (TOF)" primary_metrics: "MPJPE, UMPJPE, MPJAE, MPJLE (в оригинале); PA-MPJPE, PCK, AUC добавлены сообществом" standard_split: "S1,S5,S6,S7,S8 train / S9,S11 test" protocols: "Protocol #1 (MPJPE all 4 cams), Protocol #2 (PA-MPJPE, every 64th frame), Protocol #3 (frontal cam)" sota_mpjpe_p1: "≈35.8 мм (MotionBERT 2023); lifting-SOTA 2024-25: 37.0-38.5 мм" sota_pa_mpjpe_p2: "≈28-30 мм (DiffPose, HybrIK)" status: "saturated benchmark (community consensus 2023-2026)" critical_derivatives: "NeuralAnnot SMPL-X (~312.2K), MoShed (не распространяется), HybrIK pseudo-GT, PoseAug, H3WB, Human3.6M-Occluded" amass_status: "УДАЛЁН из AMASS между 2020-2022 (license)" relevance_to_smartrep: "3/15 (низкая — только общий 3D-pose prior; нет силовых упражнений)" synthesis_potential: "СРЕДНИЙ (MoCap-ретаргетинг и SMPL-фиты возможны, но нет штанговых движений)" recommended_use_smartrep: "Вспомогательный pretraining-источник общей 3D-позы; fine-tune обязателен на Fit3D/FLAG3D/EC3D + собственном штанговом датасете" citations_semantic_scholar: "~2900-3600 (April 2026); Google Scholar ~13-16k estimated" last_updated: "2026-04-21"

# Human3.6M для SmartRep — глубокий структурированный анализ

**BLUF.** Human3.6M — эталонный и, одновременно, насыщенный (saturated) бенчмарк 3D-позы человека: MPJPE на Protocol #1 у современных SOTA (MotionBERT, MixSTE+pretrain, MotionAGFormer, Pose3DM) опустился до **≈35.8–38 мм**, PA-MPJPE до **~28–30 мм**, и дальнейший прогресс измеряется долями миллиметра. Для SmartRep датасет **ценен исключительно как источник «общего» 3D-pose prior** — в нём нет ни одного силового упражнения, ни одной штанги, ни одной разметки ошибок техники, а домен-гап до жима/приседа/становой настолько велик, что модели, обученные только на H36M, на атлетических позах (AthletePose3D, ECCV 2024) деградируют до **>200 мм MPJPE**. Одновременно с этим 11 субъектов (5F+6M, BMI 17–29), лабораторный фон 4×3 м, обтягивающие MoCap-костюмы и 15 бытовых сценариев делают его крайне узким по распределению. Датасет остаётся де-факто стандартом благодаря 3.6 млн ground-truth 3D-поз (Vicon @200 Hz), 4 калиброванным камерам 1000×1000 @50 Hz, TOF-сенсору и лазерным сканам тел — но современные работы (HMR2.0/4D-Humans, SMPLer-X, WHAM, NLF 2024) используют его лишь как sanity-check, переключая основной прогресс на 3DPW, EMDB, BEDLAM, AGORA. Вердикт для SmartRep: **H36M включать в pretraining — да, как один из 4–6 датасетов в смеси; строить на нём fine-tune или оценивать технику жима/приседа — нет**.

---

## 1. Метаданные датасета

**Полное название:** Human3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural Environments. **Авторы:** Catalin Ionescu, Dragoș Papava, Vlad Olaru, Cristian Sminchisescu (IMAR, Institute of Mathematics of the Romanian Academy, Bucharest; Lund University, Sweden). **Venue:** _IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence_ (TPAMI), vol. 36, no. 7, July 2014, pp. 1325–1339. **DOI:** 10.1109/TPAMI.2013.248. **Официальная страница:** http://vision.imar.ro/human3.6m/. **Цитируемость (апрель 2026):** Semantic Scholar показывает диапазон **~2 900–3 600** (значение колеблется между подстраницами индекса). ACM DL — 672 (внутренний заниженный счётчик). Google Scholar прямым запросом недоступен, экспертная оценка — **~13 000–16 000 цитирований**, что согласуется с агрегированным h-index Sminchisescu (23 044 суммарно). [МОЙ КОММЕНТАРИЙ: точное число Scholar лид-исследователь должен проверить вручную — автоматические tools Scholar блокирует.]

**Предшественник:** Ionescu, Li, Sminchisescu, "Latent Structured Models for Human Pose Estimation", ICCV 2011, pp. 2220–2227, DOI 10.1109/ICCV.2011.6126500. **Важная корректировка**: вопреки распространённому заблуждению, в этой ICCV-статье датасет Human3.6M **не описывался** — все эксперименты проводились на HumanEva-I, упоминается лишь собранный авторами набор ~4 000 MoCap-примеров для демонстрации на фрагменте голливудского фильма. Публичный релиз H36M и его описание появились только в TPAMI-2014. Тем не менее §5 EULA датасета **требует цитировать обе статьи**, иначе лицензия считается нарушенной.

---

## 2. Позиционирование датасета

H36M в 2014 решал конкретные проблемы предыдущего поколения benchmarks — HumanEva I/II (~40K кадров, 3–4 субъекта) и CMU Mocap. Авторы ставили цель создать датасет **«на порядки больше» существующих**, со строгой калибровкой, multi-view, time-of-flight и body scans — то, что позволило впервые осмысленно обучать discriminative 3D-pose predictors и исследовать влияние **размера тренировочной выборки (10³→10⁶)** на ошибку. В TPAMI-2014 демонстрируется, что ошибка kNN/KRR/LinKRR/LinKDE закономерно падает с log-scale размером выборки (Fig. 9), что и стало теоретическим оправданием «scale-first» подхода к pose estimation, доминировавшего весь 2015–2023.

**Что замещает/замещал:** HumanEva (малый), CMU Mocap (без синхронных RGB), TUM Kitchen и INRIA IXMAS (малые, ограниченная поза). В современной литературе (2023–2026) роль «универсального студийного бенчмарка» частично перешла к **Panoptic Studio (CMU)**, **HuMMan (Shanghai Lab)**, **Motion-X**, **RICH**, **BEDLAM** (синтетика) — но H36M остаётся обязательным.

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ: H36M — это «ImageNet для 3D-позы». Историческая роль огромная, но, как и ImageNet-1k для классификации, в 2026 году он уже больше «обряд посвящения», чем источник реального прогресса.]

---

## 3. Технические характеристики

### 3.1 Статистика (числа из TPAMI-2014)

|Характеристика|Значение|Источник|
|---|---|---|
|Субъектов всего|**11** (5F + 6M)|§2.2, abstract|
|BMI субъектов|**17 – 29** (диапазон)|§2.2|
|Публично с 3D GT|**7** (S1, S5, S6, S7, S8, S9, S11)|metadata.xml|
|Withheld (изображения)|**S10** (только силуэты/bbox/дескрипторы)|§5.2|
|Withheld (полностью)|**S2, S3, S4** (только через eval-server)|metadata|
|Сценариев (train)|**15**|§2.2|
|Сценариев (+test-only)|+1 «Miscellaneous»|Table 2(a)|
|Trial на сценарий|2 (train + validation)|§2.2|
|3D поз суммарно|**3 578 080** (Train 1 464 216 + Val 646 180 + Test 1 467 684)|Table 2(a)|
|RGB кадров (с камер × 4)|**~3.6 млн** / до **~7 млн** с mirror-augmentation|§2.2|
|Консистентных пар поз|10 926|§3.1|
|При допуске 100 мм уникальных|~438 654 (12%)|§3.1|
|Mixed reality test|7 466 кадров (1 270 с окклюзией)|§5.3|
|Частота видео|**50 Hz**|Table 2(b)|
|Частота MoCap|**200 Hz** (4× выше видео)|Table 2(b)|
|Частота TOF|**25 Hz**|Table 2(b)|
|Общий размер на диск (unofficial)|**~267 GB** (без mixed-reality/depth)|kotaro-inoue/human3.6m_downloader|

**Корректировки относительно исходного ТЗ:**

- «17 scenarios» в ТЗ — **неверно**, в статье **15 training scenarios** (16-я строка Miscellaneous только для теста).
- «24-joint skeleton» — **неверно**, в статье **32 joints полного скелета** и **17 joints для оценки**.
- «Stockholm Studio 4×3 м» — **неверно по местоположению**: студия в **IMAR, Bucharest, Romania**. Sminchisescu аффилиирован с Lund (Швеция), но запись велась в Бухаресте.

### 3.2 Модальности

|Модальность|Сенсор|Спецификация|Синхронизация|
|---|---|---|---|
|RGB видео|**4× Basler piA1000** (progressive scan)|**1000×1000** @ 50 Hz, 4 угла зоны захвата|Hardware|
|Depth (ToF)|**1× MESA SR4000**|**176×144** @ 25 Hz, смонтирован поверх одной DV-камеры|Software|
|MoCap|**10× Vicon T40** (4 MP камеры)|200 Hz; расположены по стенам (4 L + 4 R + 2 mid)|Hardware|
|Body scan|**Vitus Smart LC3** (Human Solutions)|3 лазера, плотность **7 точек/см³**, точность **<1 мм**|Offline|
|Bounding boxes + силуэты|Выведены из фонового вычитания и MoCap|На все кадры|—|

Официальное разрешение RGB — **1000×1000**; вариант «1000×1002», встречающийся в некоторых репозиториях и в ТЗ, — артефакт контейнера/кодека при перекодировании. Intrinsic+extrinsic калибровка выпущена вместе с датасетом; итоговая **средняя ошибка репроекции составляет 0.17 пикселя** (вручную размеченные 30 отражающих маркеров, модели с радиальной дисторсией 2-го порядка).

### 3.3 Съёмочная установка

Лаборатория ≈ **6 × 5 м**, эффективная зона захвата ≈ **4 × 3 м** (внутри субъект виден всем 4 камерам). 4 Basler DV-камеры установлены по углам эффективной зоны; **высота камер в статье не указана** — известна только по floor plan (Fig. 2c). TOF-сенсор MESA SR4000 — сверху одной из DV-камер. 10 Vicon T40 — по периметру стен, максимизируя объём. Освещение, тип ламп, люксы и цвет фона — **НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ** (Wandt et al. 2021 характеризуют фон как «однородно освещённый, без пересветов и сильных теней»).

**Vicon-пайплайн:** «small reflective markers» на теле (точное число в TPAMI-2014 не раскрыто — обычно Vicon Plug-in-Gait использует 39–53 маркера); tracking поддерживает идентичность каждого маркера, затем фитинг проприетарной модели человека даёт углы суставов и позиции. Точность «sub-mm» в статье явно не сказана — говорится лишь «accurate 3D pose information».

### 3.4 Визуальные материалы статьи

Статья содержит 10 figures и 5 tables. Ключевые: **Fig. 2** (floor plan + спецификация сенсоров + распределение train/val/test по сценариям — это одновременно и Table 2); **Fig. 3** (RGB + силуэт + TOF + 3D-поза + 3D-скан одного кадра); **Fig. 5** (меши всех 11 актёров); **Fig. 7** (визуальные неоднозначности foreshortening, T1/T2); **Fig. 8** (consistent pose pairs, joint visibility, part support, depth discontinuity); **Fig. 9** (ошибка vs log-size тренировочной выборки — исторически главный график статьи); **Table 3** — ASM-results по 15 сценариям; **Table 4** — GM (2.1M/1.4M поз).

---

## 4. Методология сбора данных

**4.1 Рекрутинг субъектов.** Авторы наняли **11 профессиональных актёров** (5 женщин + 6 мужчин), BMI 17–29. Конкретные возраст, рост, вес, национальность, процесс найма и размер вознаграждения в TPAMI-2014 **не раскрыты**. Разбиение: 5 train (2F+3M), 2 validation (1F+1M), 4 test (2F+2M).

**4.2 Протокол записи.** Каждый субъект исполнял 15 сценариев в **двух trial** (train + val). Сценарии направляли субъекта на естественное поведение в 4×3-м зоне, без жёсткой хореографии. Каждый сценарий — минуты-десятки минут непрерывной записи; длительность на trial **не раскрыта** в статье (оценочно 5 ч на камеру суммарно). Mixed-reality test снимался отдельно с 5 динамическими фонами.

**4.3 Quality control.**

- Калибровка камер — по 30 отражающим маркерам в сцене, ручная разметка с субпиксельной точностью, fit модели с радиальной дисторсией, итоговая reprojection error 0.17 px.
- MoCap — непрерывный tracker с проприетарным фиттингом; аномальные сегменты (marker swaps, dropouts) проходили ручную очистку (в статье упомянуто косвенно).
- Body scans — отдельная сессия в стойке «T-pose».
- Валидации по repeatability: 10 926 пар консистентных поз внутри датасета.

**IRB / Ethics approval:** в статье **не упомянут**. В computer vision-сообществе в 2013–2014 это было нормой, но по стандартам 2026 (GDPR, EU AI Act) — серьёзный пробел.

---

## 5. Протокол аннотации

**5.1 Типы меток.**

- **3D joint positions** — в мировой системе координат (R3DJP относительно root-pelvis) и в камерных системах.
- **3D joint angles** — kinematic representation (KR), углы между конечностями, инвариантны к масштабу.
- **2D joint positions** — проекции 3D на 4 камеры (не ручная разметка!).
- **Bounding boxes + силуэты** — автоматически из фонового вычитания.
- **Body scans** — высокополигональные меши для всех 11 субъектов.
- **Visual ambiguity labels** — T1 LArm/RArm/LLeg/RLeg, T2 Legs (Table 1).
- **Consistent pose pairs** — 10 926 пар для оценки repeatability.

**5.2 Процедура.** Ground truth 3D позы — продукт Vicon-пайплайна (не ручная разметка). 2D-ключевые точки — проекции 3D через калибровку. Ручная разметка присутствует только в (а) калибровочных маркерах (30 точек в сцене) и (б) ambiguity/visibility labels.

**5.3 Валидация.** Reprojection error 0.17 px; repeatability — 10 926 consistent pairs внутри train-set. Физическая точность Vicon в TPAMI-2014 не приведена — пользователю нужно довериться спецификации Vicon T40 (<1 мм в оптимальных условиях).

---

## 6. Доступность и лицензирование

|Аспект|Статус|
|---|---|
|URL|http://vision.imar.ro/human3.6m/|
|EULA|https://vision.imar.ro/human3.6m/eula.php|
|Тип лицензии|**Academic, non-commercial, non-exclusive, non-assignable, non-transferable**|
|Коммерческое использование|По отдельному соглашению с авторами (цена не публикуется, договорная, §6 EULA)|
|Регистрация|Только с **академическим email**, ручная верификация админом|
|Время одобрения|**~1 неделя**, по сообщениям пользователей — от дней до месяцев|
|Перераспределение|**Полностью запрещено** — ни изображений, ни производных, ни MoCap|
|Обязательное цитирование|**Обе статьи**: TPAMI-2014 + ICCV-2011 (§5 EULA прямо говорит: «citing URL would not be compliant»)|
|Объём скачивания|~**267 GB** (без mixed-reality/depth)|
|Форматы|MP4 (видео), CDF (NASA Common Data Format — для поз, требует `spacepy.pycdf` или `cdflib`), XML (metadata + калибровка)|
|Стабильность сайта|**Хронически нестабилен** 2021–2026 (жалобы в GitHub-issues `anibali/h36m-fetch`, `kotaro-inoue/human3.6m_downloader`; outages до недель)|
|Зеркала|Существуют (Kaggle `ducop4/human36m`, Baidu Netdisk, academic torrents), но **прямо нарушают §1 EULA**|
|Рекомендации авторов-наследник|Нет официального|

**Следствия для производных.** SMPL/SMPL-X фиты, полученные на H36M, **нельзя перераспространять**. Репозитории HMR, SPIN, ProHMR, GraphCMR, MMHuman3D единогласно пишут: «Unfortunately, we are unable to distribute h36m_mosh_train.npz due to license limitations». H36M **полностью удалён из AMASS** между 2020 и 2022 (в коде `prepare_data.py:238` он в exclude-list). NeuralAnnot (CVPRW 2022) предоставляет SMPL-X аннотации (~312.2K инстансов) через Google Drive, но **использовать их можно только вместе с официально скачанными изображениями** — то есть доступ к imar.ro всё равно обязателен.

---

## 7. Biases

### 7.1 Демографические

- **Этническая однородность:** все 11 субъектов — европейцы (запись в Бухаресте), визуально белые. Ни одного темнокожего, азиатского, южноазиатского субъекта.
- **Возраст:** не указан в статье; визуально 20–40 лет. Нет детей, нет пожилых.
- **Телосложение:** BMI 17–29, но внутри диапазона — преимущественно худощавые/средние. Нет людей с ожирением, нет бодибилдеров, нет детей.
- **Гендер-баланс** приемлем (5F/6M, ~45/55), но публично доступны train с 3F+2M, test с 1F+1M — небольшой дисбаланс.
- **Все «professional actors»** — это специфический класс людей с тренированной мимикой и движением; поведение может отличаться от «обычного» пользователя смартфона.

### 7.2 Съёмочные

- **Только indoor**, контролируемое освещение, один тип фона. Wandt et al. 2021: «homogeneously lit, typically without any overexposed or strongly shadowed areas».
- **4 × 3 м эффективная зона** — нет длинных пробежек, траекторий, велосипедов, больших взаимодействий с пространством.
- **4 статичных камеры** — модели выучивают их конкретные ракурсы; boot-test на ракурсах, не представленных в train (например, взгляд снизу или сверху), резко деградирует (см. Ray3D, CVPR 2022).
- **Синхронизация TOF программная** — риски дрейфа на длинных записях.

### 7.3 Аннотационные и одежды

- **MoCap-костюмы обтягивающие, тёмные**. Нет свободной одежды, курток, платьев, юбок, хиджаба, медицинской формы, спортивной экипировки, пояса тяжелоатлета, кистевых бинтов, шорт.
- **Маркеры видны на RGB** — потенциальный «читинг»-сигнал для discriminative моделей, плюс известно, что актёры «чувствуют» маркеры и это незаметно сковывает естественность движения.
- **Нет аксессуаров и снарядов:** нет штанги, гантелей, гирь, рюкзаков, шлемов, очков (кроме мелких бытовых — телефона, сумки, стула).
- **Скелет 17 joints** — без кистей, пальцев, стоп, мимики. Для whole-body нужен H3WB (ICCV 2023, https://github.com/wholebody3d/wholebody3d).

---

## 8. Использование в сообществе

### 8.1 SOTA-таблица (Protocol #1 MPJPE ↓, Protocol #2 PA-MPJPE ↓; всё в мм)

|Метод|Год / Venue|Вход|Окно (кадров)|MPJPE P#1|PA-MPJPE P#2|
|---|---|---|---|---|---|
|Martinez et al. (Simple Baseline)|ICCV 2017|1 кадр (2D)|1|62.9 (SH)|47.7|
|VideoPose3D (Pavllo)|CVPR 2019|видео (CPN)|243|46.8|36.5|
|HybrIK (Li)|CVPR 2021|1 кадр → SMPL|1|47.1 (HRNet+3DPW)|**29.8**|
|PoseFormer (Zheng)|ICCV 2021|видео|81|44.3|36.5|
|MHFormer (Li)|CVPR 2022|видео|351|43.0|34.4|
|StridedTransformer (Li)|TMM 2022|видео|351|43.7|35.2|
|MixSTE (Zhang)|CVPR 2022|видео|243|40.9|32.6|
|PoseFormerV2 (Zhao)|CVPR 2023|видео (freq.)|243|45.2|35.6|
|DiffPose (Gong)|CVPR 2023|видео (diffusion)|243|**~36.9**|**~28.7**|
|D3DP (Shan)|ICCV 2023|видео (diffusion+JPMA)|243|~39.5|~31.0|
|**MotionBERT (Zhu)**|**ICCV 2023**|**видео + pretrain**|**243**|**35.8**|**32.9**|
|HybrIK-X (Li)|TPAMI 2025|1 кадр (whole-body)|1|~47|~29–30|
|4D-Humans / HMR 2.0 (Goel)|ICCV 2023|1 кадр → SMPL|1|H36M не main|~44.8|
|SMPLer-X (Cai)|NeurIPS 2023|1 кадр (whole-body)|1|~37–40|~33|
|MotionAGFormer (Mehraban)|WACV 2024|видео|243|38.4|32.5|
|TokenHMR (Dwivedi)|CVPR 2024|1 кадр → SMPL|1|не main|—|
|WHAM (Shin)|CVPR 2024|видео → SMPL global|var|не main|—|
|GVHMR (Shen)|SIGGRAPH Asia 2024|видео (gravity-view)|120|не main|—|
|NLF (Sárándi & Pons-Moll)|NeurIPS 2024|1 кадр|1|~39.1|~30|
|Pose3DM (Bidir. Mamba)|2025|видео|243|37.9|32.1|
|SSR-STF / TCPFormer / OPFormer|2024–2025|видео|243|37.4–37.9|31.8–32.5|

С GT 2D-ключевыми точками (идеальный upper bound) MixSTE/MotionBERT/OPFormer достигают **MPJPE ~15–22 мм** — это близко к физическому «дну», ограниченному собственной ошибкой MoCap-GT (~10–17 мм).

### 8.2 Метрики

**Оригинальные метрики TPAMI-2014 (§4):**

- **MPJPE** — средняя Евклидова ошибка по суставам в мм. $E_{MPJPE} = \frac{1}{N}\sum_i |m^{pred}_i - m^{gt}_i|_2$.
- **UMPJPE** — MPJPE после нормализации длин конечностей к «универсальному» скелету (убирает subject-specificity).
- **MPJAE** — средняя ошибка углов между сегментами, в градусах.
- **MPJLE@t** — доля суставов, ошибка которых > t мм (аналог PCK).

**Протоколы (введены сообществом, НЕ в TPAMI-2014):**

- **Protocol #1** (Li & Chan, Compositional Regression ICCV 2017): train S1/5/6/7/8, test S9/S11, все 4 камеры, MPJPE после выравнивания только root-сустава, downsampling 50→10 Hz.
- **Protocol #2** (Sun et al., ICCV 2017): каждый 64-й кадр, Procrustes alignment (rotation + scale + translation), PA-MPJPE.
- **Protocol #3**: только фронтальная камера.
- **PCK, AUC** — не в оригинале; заимствованы из MPII/3DHP.

### 8.3 Failure modes

- **Photo / SittingDown / Sitting** — +10–30 мм к средней ошибке (сильная самоокклюзия, редкие позы).
- **Атлетические позы (приседания, наклоны, прыжки, overhead)** — **катастрофическая** деградация: AthletePose3D (arXiv 2503.07499, 2025) демонстрирует, что MotionAGFormer и TCPFormer, обученные на H36M, на атлетических движениях дают **>200 мм MPJPE** — в 5× хуже, чем на H36M-тесте. Это прямое следствие отсутствия таких поз в тренировке.
- **Окклюзии** (объекты, self-occlusion, multi-person): ошибка на occluded joints в 1.5–2× выше среднего.
- **Свободная одежда:** H36M-trained модели теряют 15–25% точности на Cloth4D/THuman2.0.
- **Экстремальные ракурсы** (человек не в центре, сильная перспективная дисторсия) — адресуется PersPose, Zolly.
- **Wrist / ankle** — самые проблемные суставы (амплитуда, окклюзии).

**Консенсус сообщества 2024–2026:** H36M — **saturated**. Прогресс архитектур в пределах 0.3–1 мм/год; реальный прогресс даёт масштаб данных (BEDLAM, multi-dataset pretrain). Ведущие лаборатории (Meta, Google DeepMind, MPI, Stability, Shanghai AI Lab) перешли на **3DPW, EMDB, RICH, AGORA, BEDLAM** как основные бенчмарки; H36M — sanity-check.

---

## 9. Сравнение с альтернативами

|Датасет|Субъектов|Действий / тип|Кадров|Модальности|Фитнес / Big-3|Error-labels|Лицензия|Релев. SmartRep|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|**Human3.6M**|11 (5F+6M)|15 бытовых|~3.6 M / 4 cam|4×RGB + TOF + Vicon + body scan|Нет|Нет|Academic NC|**1/5** (только 3D-prior)|
|**Fit3D**|13|**37 fitness** (squat ✓, deadlift ✓, pull-up ✓; bench ✗)|>3 M (611 seq)|4×RGB + 12 MoCap + SMPL-X + GHUM|**Частично (2 из 5)**|Нет явных (AIFit-feedback)|Academic NC|**5/5**|
|**FLAG3D**|~24|**60 fitness** (squat bodyweight ✓; Big-3 ✗)|~20 M (180K seq)|RGB (MoCap+synth+phone) + 3D KP + SMPL + **language**|Частично|Нет (FLAG3D++ с AQA)|Academic NC|**4/5**|
|**EC3D**|4|squat, lunge, plank|362 seq|3D скелет|squat ✓|**✓ correct/incorrect + тип ошибки**|Research|**4/5**|
|**EJUST-SQUAT-21**|десятки|squat|сотни видео|Kinect 3D + RGB|squat|**✓ multi-label**|Research|3/5|
|**MM-Fit**|10|10 gym (сквоты, пуш-апы, dumbbell)|20 сессий|Multi-view RGB-D + IMU + 2D/3D pose|squat ✓, dumbbell bench ~, shoulder press ✓|Нет|Free research|**4/5**|
|**EgoExo-Fitness**|—|6+ fitness|—|Ego+Exo RGB + ошибки|squat ~, lunge ~|**✓**|Research|4/5|
|**InfiniteForm / InfiniteRep**|synth|15 fitness|60K+|Synth RGB + 2D/3D KP + depth|squat bodyweight ✓|Нет|**CC-BY 4.0 (коммерч. OK)**|3/5|
|**MPI-INF-3DHP**|8|8 бытовых+спорт|>1.3 M|14 cam RGB, green-screen|Нет|Нет|Academic NC|2/5 (cross-eval)|
|**3DPW**|7|outdoor in-the-wild|51K|Смартфон-RGB + IMU + SMPL|Нет|Нет|Academic NC|2/5 (OOD-тест)|
|**AGORA**|4240 сканов|крауды|173K crops|Synth RGB + SMPL-X|Нет|Нет|Academic NC|2/5 (pretrain)|
|**BEDLAM**|synth (100 skins)|AMASS motions|~380K frames|Synth RGB video + SMPL-X + depth + seg|Нет штанги|Нет|Academic NC|3/5 (pretrain)|
|**Kinetics-700**|YouTube|700 (incl. deadlifting, bench pressing, snatch, squat, pull-ups)|650K×10s|RGB только, clip-label|**✓ все Big-3 как action-labels**|Нет|CC-BY 4.0 (annot)|3/5 (action pretrain)|

**Ключевой инсайт.** Ни один открытый датасет **не содержит Big-3 со штангой + разметку ошибок техники**. Это структурный пробел в литературе — и одновременно основная ценность собственного датасета SmartRep.

---

## 10. Релевантность для SmartRep

|Аспект (1 = нерелевантно, 5 = идеально подходит)|Оценка|Обоснование|
|---|---|---|
|Покрытие упражнений SmartRep (жим, присед, становая, подтяг, тяга)|**1/5**|Ни одного силового упражнения; ближайшее — Sitting/SittingDown (низкие позы без нагрузки)|
|Разметка ошибок техники|**1/5**|Отсутствует полностью|
|Антропометрия целевой аудитории (атлеты, разный BMI)|**2/5**|BMI 17–29, но без мускулистых бодибилдеров и без людей с ожирением; 11 субъектов — мало|
|Монокулярное видео на edge|**3/5**|Монокулярный режим возможен (Protocol #3), но 4 камеры используются как multi-view|
|Реализм снимаемой среды (зал, домашний setup)|**1/5**|Студия IMAR, только indoor лаб|
|Этническое/гендерное разнообразие|**1/5**|Все европейцы, 5F/6M|
|Качество 3D GT|**5/5**|Vicon @200 Hz, reprojection error 0.17 px, 3.6M поз|
|Размер датасета|**5/5**|3.6M поз — достаточно для pretraining|
|Доступность в 2026|**2/5**|imar.ro нестабилен, регистрация ручная, нет зеркала|
|**Итоговая релевантность**|**≈ 2.3/5**|Низкая-средняя|

**Ценность для направлений SmartRep:**

- 🅰 **Fine-grained error detection:** **не подходит** как источник меток ошибок. Может использоваться только для pretraining backbone (оценщика позы), который затем подключается к error-head, обучаемому на EC3D / собственном датасете.
- 🅱 **Biomechanics-aware pose estimation:** **частично подходит**. Высокоточные MoCap-GT позволяют learn базовую кинематику (длины сегментов, joint limits в нормальном диапазоне), но диапазон поз узкий — «биомеханика тяжёлой работы» (сильная компрессия позвоночника, закрытый hip hinge, overhead lockout) отсутствует.
- 🅲 **Few-shot / SSL adaptation:** **подходит** как большой unlabeled-or-labeled pretraining corpus. Self-supervised методы (MotionBERT-style masked motion, V-JEPA) могут выучить общие motion priors на H36M и затем few-shot-адаптироваться на маленьком аннотированном датасете SmartRep.

**Роль в пайплайне SmartRep (рекомендация):**

1. **Этап pretrain 2D→3D lifting backbone** (MotionBERT/MixSTE-style) — mix H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW + синтетика BEDLAM.
2. **Этап fine-tune на фитнес-домен** — Fit3D + FLAG3D.
3. **Этап finetune на силовой домен** — собственный датасет SmartRep + EC3D для регуляризации error-head.
4. H36M **не используется** в этапах 2–3.

**Риски использования H36M в SmartRep:**

- Лицензионный: академический, коммерциализация SmartRep → необходимо коммерческое лицензирование у авторов (§6 EULA).
- Репутационный: модель, обученная на H36M без диверсификации, deployment'нутая как продукт для фитнеса — предсказуемо плохо работает на темнокожих, людях с высоким BMI, в свободной одежде, в зале с plyo-боксами и штангой; демонстрация на презентации будет содержать известные failure cases.
- Технический: H36M насыщен, прогресс идёт через данные, а не архитектуру — прогонять SmartRep через больший датасет важнее, чем через большую модель на H36M.
- Доступность: imar.ro может быть недоступен 2–4 недели; план Б нужен всегда.

---

## 11. Потенциал для data augmentation и synthesis

### 11.1 SMPL-параметры

**NeuralAnnot** (Moon, CVPRW 2022, https://github.com/mks0601/NeuralAnnot_RELEASE) предоставляет ~**312.2K SMPL/SMPL-X-аннотаций** для H36M; считается golden standard. Требует официальный доступ к imar.ro. Используется в Hand4Whole, OSX, SMPLer-X, SMPLest-X, WHAM. **HybrIK pseudo-GT** (https://github.com/jeffffffli/HybrIK) — SMPL с leaf-twist parameters. **MoShed H36M** (использованный в HMR, SPIN, PARE) — **нельзя перераспространять**; требует локального запуска MoSh++ (https://github.com/nghorbani/moshpp) на raw Vicon markers из H36M. **CLIFF-annotator** — **не выпускал** фиты именно для H36M. **EFT** (Joo 2021) — сознательно не включал H36M, чтобы избежать лицензионных ограничений. **4D-Humans/HMR2.0** — training preprocessing обещан, но «coming soon» с 2023 по апрель 2026.

### 11.2 MoCap ре-таргетинг

Главный путь синтеза для SmartRep: взять reference-последовательности штанговых движений (из Fit3D, Kinetics, собственных записей), ре-таргетить их на mesh-модели из H36M-body-scans (11 субъектов × вариации формы). Инструменты: AMASS/MoSh++ (при наличии raw markers H36M), SMPL-X retargeting utilities, Mixamo-like pipelines. Получаем синтетические RGB (через Blender/Unity rendering на BEDLAM-подобных сценах) с known 3D-GT. **Ограничение:** H36M не содержит самих движений жима/приседа/становой — их нужно брать из Fit3D/FLAG3D/MoVi/CMU, а H36M даёт только body shapes и fit-procedure.

### 11.3 Multi-view NeRF / Gaussian Splatting

4 калиброванные камеры H36M позволяют обучить per-subject/per-action **dynamic NeRF** (HumanNeRF, NeuMan, NeRFace-like) или **4D Gaussians**. Полученные представления позволяют перерендерить любую точку obrerval (смартфонные ракурсы на уровне пола, из угла, с наклоном 30°) для data augmentation. [МОЙ КОММЕНТАРИЙ: перспективно как отдельный research-вклад SmartRep — ближайший аналог Ray3D/virtual camera augmentation, но в 3D-рендере.]

### 11.4 Композитные аугментации

- **PoseAug** (Gong, CVPR 2021, https://github.com/jfzhang95/PoseAug) — дифференцируемый аугментор 2D-3D пар (размер тела, поза, камера); поднимает cross-dataset PCK на MPI-INF-3DHP до 88.6%.
- **Ray3D virtual cameras** (CVPR 2022): 324 виртуальных камер поверх H36M с рандомизацией focal, pitch, rotation.
- **H36M-Occluded** (Bragagnolo et al., ACVR@ECCV 2024, https://github.com/laurabragagnolo/human3.6m-occluded): окклюзионная версия с объектами PASCAL VOC. Полезна для робастности.
- **H36MA** — «hard subset» (Wehrbein/DiffPose) — подвыборка сложных поз для multi-hypothesis evaluation.
- **BlendMimic3D** (ECCV 2024) — occlusion benchmark, совместим с H36M skeleton.

### 11.5 Pseudo-labeling

Учитывая, что GT на H36M доступен, pseudo-labeling сам по себе не нужен. Но:

- H36M-trained сильная модель может pseudo-разметить силовые упражнения в **собственных видео SmartRep** или в **Kinetics-700-subset** (deadlifting, bench pressing, snatch).
- Self-supervised MotionBERT-стиль mask-and-reconstruct на H36M motions даёт универсальный motion prior, который потом few-shot-адаптируется на SmartRep-домен.

### 11.6 Композиция с другими датасетами

Стандартный SOTA-рецепт (SMPLer-X, SMPLest-X, Hand4Whole, OSX): до 30+ датасетов в одной смеси, включая H36M (NeuralAnnot) + AGORA + BEDLAM + 3DPW + MPI-INF-3DHP + COCO + MPII + InstaVariety + EgoBody + UBody. Для SmartRep адаптивная рекомендация: **BEDLAM + H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW + Fit3D + FLAG3D + собственный**, в fine-tune режиме с постепенным увеличением веса фитнес-домена.

### 11.7 Риски синтеза

- **Domain gap synth→real** остаётся значительным; BEDLAM-only модели достигают SOTA, но на SmartRep-домене (силовые, крупный план, боковые ракурсы у пола, одежда-штангетки) не валидированы.
- **NeRF-рендеры** могут «запоминать» ракурсы H36M и давать ложную уверенность.
- **Ретаргетинг Fit3D-movements на H36M body-shapes** — юридически сложно, если планируется коммерция (licenses обоих датасетов).
- **Аугментация поз** (PoseAug) улучшает cross-dataset generalization, но не вводит новые классы движений.

**Итоговая оценка synthesis potential:** **СРЕДНИЙ**. Есть зрелые инструменты (NeuralAnnot, PoseAug, MoSh++, NeRF-pipelines), но принципиальное ограничение — отсутствие штанговых движений в самом H36M. Максимум, что даёт H36M для синтеза SmartRep-данных, — body shapes, 3D-pose prior и calibration reference для virtual cameras. Новые motions должны приходить из Fit3D/FLAG3D/собственных записей.

---

## 12. Gap-анализ и главный вопрос: стоит ли использовать H36M как pretraining для SmartRep?

### Главный ответ

**Да — но только в составе multi-dataset mix, и только для одной роли: pretraining универсального 2D→3D lifting-backbone. Нет — как единственный или основной источник данных. Нет — для оценки качества и репортинга метрик SmartRep.**

### Pro (аргументы «за»)

1. **Размер и качество 3D-GT:** 3.6M поз с Vicon точностью — один из самых богатых источников 3D-pose prior в мире. Для SSL/self-pretrain (MotionBERT-style) это ценно.
2. **Калиброванные multi-view:** 4 камеры с intrinsic/extrinsic — позволяет экспериментировать с multi-view losses, consistency регуляризацией, virtual camera augmentation.
3. **Сообщество-стандарт:** SOTA-методы (MotionBERT, MixSTE, HybrIK, 4D-Humans) тренируются с H36M в смеси; их веса и препроцессинг-скрипты открыто доступны — мгновенный старт.
4. **Body scans:** высокополигональные меши 11 субъектов — полезны для SMPL shape-fit эксплораций, анализа антропометрии.
5. **Совместимость с AMASS-pipeline motion-priors** (хоть H36M удалён из AMASS, формат MoCap-markers совместим с MoSh++).
6. **Низкий «базовый» MPJPE достижим быстро** — удобно для быстрого sanity-check моделей.

### Contra (аргументы «против»)

1. **Ноль силовых упражнений.** 15 сценариев — бытовые, domain gap до Big-3 — максимальный из возможных.
2. **AthletePose3D-прецедент:** MotionAGFormer/TCPFormer, обученные на H36M, дают **>200 мм MPJPE** на атлетических позах — не пригодны для SmartRep без мощного fine-tune.
3. **Демографическая однородность:** 11 европейских актёров не покрывают целевую аудиторию фитнес-приложения.
4. **Saturated бенчмарк:** оптимизация под H36M-MPJPE не транслируется в улучшения на 3DPW/EMDB — зачем инвестировать в метрику, которая давно не отражает реальный прогресс?
5. **Лицензионные риски для коммерции** (§6 EULA, коммерческое лицензирование договорное) — для SmartRep как продукта это ЗОЛОТАЯ ЗАДАЧА. Академический прототип можно, production — без письменного соглашения с авторами нельзя.
6. **Доступность:** imar.ro может отвалиться на недели; план Б обязателен.
7. **H36M удалён из AMASS** — часть community-пайплайнов сломана, нужны обходные пути.
8. **MoShed-фиты нельзя перераспространять;** NeuralAnnot требует локальной загрузки H36M; для воспроизводимости нужна длинная цепочка согласий.

**Вердикт:** H36M — **необходимое зло среднего приоритета** для академического прототипа SmartRep. В коммерческой версии — либо платное лицензирование, либо полный отказ в пользу BEDLAM (CC-BY-like) + Fit3D-commercial + собственный датасет.

### Полный gap-анализ по 7 осям

|Ось|H36M|SmartRep-цель|Gap|Способ закрытия|
|---|---|---|---|---|
|**1. Упражнения**|15 бытовых (Walking, Sitting, Eating…)|5 силовых (жим, присед, становая, подтяг, тяга)|**0% покрытия**|Собственный датасет + Fit3D + FLAG3D + Kinetics-700 subset|
|**2. Ошибки техники**|нет|5–15 типов ошибок на упражнение (руки внутрь, спина округляется, колени заваливаются, knee valgus, butt wink, elbow flare)|**100% отсутствует**|EC3D + EJUST-SQUAT-21 + ручная разметка тренерами на собственном датасете|
|**3. Антропометрия**|11 европейцев, BMI 17–29, актёры|Атлеты любого BMI (включая бодибилдеров BMI 35+ из-за мышечной массы), разные этносы, подростки 14+|**Большой** — нет mus muscular bodies, нет BMI 30+, этническая однородность|BEDLAM (100 shapes) + AGORA + собственный рекрутинг|
|**4. Условия съёмки**|Лаборатория 4×3 м, 4 фикс. камеры, равномерный свет|Зал (разное освещение, зеркала, штанги в кадре), единственная смартфон-камера с руки/со штатива, фронтальный/боковой ракурс|**Большой** — нет зеркал, занятий в кадре, handheld|3DPW (handheld) + собственные съёмки в зале|
|**5. Экипировка**|обтягивающие MoCap-костюмы, маркеры|Шорты/футболки/кофты/штангетки/пояс/бинты/лямки|**Критический**|BEDLAM (111 outfits с физсимуляцией) + собственный датасет с полной экипировкой|
|**6. Разметка от тренеров**|нет|Per-rep error labels от сертифицированных тренеров (SFG/NSCA/ACSM); опционально — оценка 1–10 качества|**100% отсутствует**|Собственный протокол разметки; EgoExo-Fitness как прототип|
|**7. Post-augmentation gap**|Даже после PoseAug/Ray3D/virtual cameras/NeRF — модели H36M-only не умеют deep squat, lockout jerk, hip hinge с тяжёлым весом|Нужно понимать biomechanics компрессии позвоночника, valgus knees, barbell path|Остаточный gap ~40–60%|Только fine-tune на реальных штанговых видео + физ.-basedpriors (HuMoR, NSF)|

---

## 13. Критическая оценка

### 13.1 Transparency Score (по 10 осям, 1–5)

|Ось|Оценка|Обоснование|
|---|---|---|
|**Ясность методологии**|4/5|Процедура съёмки описана подробно; ручные решения (выбор 15 сценариев, 2 trial) обоснованы|
|**Раскрытие субъектов**|2/5|Агрегированная статистика (5F+6M, BMI 17–29), но нет per-subject age/ethnicity/weight|
|**Протокол информированного согласия**|1/5|Не упомянут в статье; нет ссылки на IRB/Ethics|
|**Калибровка и качество GT**|5/5|Reprojection error 0.17 px, MoCap 200 Hz, body scans — один из лучших показателей в индустрии|
|**Документация эталонов**|3/5|Оригинальные метрики (MPJPE, MPJAE) определены; Protocol #1/#2/PA-MPJPE — community add-on|
|**Доступность данных**|2/5|imar.ro нестабилен, ручная верификация, нет CDN, нет зеркал, нет reliability SLA|
|**Доступность кода/аннотаций**|3/5|Базовые аннотации выдаются; производные (MoShed) — закрыты лицензией|
|**Лицензия**|2/5|Жёсткая academic NC, коммерческое лицензирование непрозрачно (цена не публикуется)|
|**Поддержка датасета**|2/5|Нет официальных обновлений 2014–2026, нет datasheet по стандарту Gebru et al.|
|**Репортинг biases**|1/5|Нет секции limitations в TPAMI-2014; biases описаны только в последующих обзорах (Wandt et al.)|
|**Суммарно**|**25/50**|Средне — для 2014 года норма, для стандартов 2026 низко|

### 13.2 Peer-review по 10 критериям

|Критерий|Вердикт|
|---|---|
|**1. Новизна на момент публикации**|Высокая: 3.6M поз — порядок выше предшественников|
|**2. Техническая строгость**|Высокая: hardware sync, 0.17 px reproj error, Vicon + TOF + body scans|
|**3. Воспроизводимость**|Средняя: данные и калибровка доступны, но license запрещает перераспространение, сайт нестабилен|
|**4. Общность (generalization)**|**Низкая**: узкий домен → плохой transfer (задокументировано десятками работ)|
|**5. Этическая строгость**|**Низкая**: нет IRB/consent-disclosure, нет opt-out, биометрия публикуется|
|**6. Документация**|Средняя: статья подробная, но нет datasheet / model-card-style ресурса|
|**7. Клиентоориентированность / API**|**Низкая**: CDF-формат требует спец-библиотек, нет удобного downloader, нет REST API|
|**8. Поддержка активности сообщества**|Высокая: де-факто стандарт, >3K цитирований, используется в >50% 3D-pose работ|
|**9. Устойчивость (long-term)**|**Низкая**: сайт нестабилен, H36M выкинут из AMASS, нет институциональной поддержки|
|**10. Честность в лицензии**|Средняя: EULA ясный, но коммерческая цена не прозрачна, нет публичной формы запроса|
|**Итого**|Mixed — великий бенчмарк своего времени, но стандарты 2026 он частично не тянет|

---

## 14. Executive summary (10 пунктов)

1. **Human3.6M — великий, но saturated бенчмарк 2014 года**: 3.6 млн 3D-поз с Vicon-точностью, 4 RGB-камеры 1000×1000 @50 Hz, TOF и body scans — уникальное качество GT, которое до сих пор используется SOTA (MotionBERT 35.8 мм MPJPE Protocol #1, DiffPose 28.7 мм PA-MPJPE Protocol #2).
    
2. **В исходном ТЗ неточности, которые стоит зафиксировать**: в статье **15 training scenarios** (а не 17), **32 joints полный / 17 joints оценочный** (а не 24), студия в **Бухаресте** (не в Стокгольме), разрешение камер **1000×1000** (не 1000×1002), Protocol #1/#2/PA-MPJPE/PCK вводились сообществом **после** TPAMI-2014, а не в оригинале.
    
3. **Для SmartRep domain gap максимальный**: ни одного силового упражнения, ни одной штанги, ни одной разметки ошибок. AthletePose3D (2025) показывает, что модели, обученные на H36M, на атлетических позах деградируют до **>200 мм MPJPE** — не пригодны без fine-tune.
    
4. **Лицензия academic non-commercial** (§1 EULA) + обязательное двойное цитирование (TPAMI-2014 + ICCV-2011). Коммерция — по отдельному соглашению с авторами, цена не публикуется. Для коммерческой SmartRep это **первоочередной юридический риск**.
    
5. **H36M полностью удалён из AMASS** между 2020–2022 (прямо исключён в `prepare_data.py:238`); **MoShed-фиты нельзя перераспространять**; NeuralAnnot SMPL-X ~312.2K инстансов доступен, но требует локальной загрузки H36M через imar.ro.
    
6. **Доступность в 2026 сомнительна**: imar.ro хронически нестабилен, регистрация ручная (~1 неделя, иногда месяцы), объём ~267 GB, unofficial зеркала юридически нельзя использовать. План Б в проекте обязателен.
    
7. **Рекомендация для SmartRep**: использовать H36M **только** как один из 4–6 датасетов в multi-dataset pretraining общего 2D→3D lifting-backbone (вместе с BEDLAM, MPI-INF-3DHP, 3DPW). **Fine-tune исключительно на Fit3D + FLAG3D + собственный штанговый датасет + EC3D.** Для репортинга метрик SmartRep MPJPE на H36M не релевантен — репортить на собственном held-out.
    
8. **Альтернативы сильнее для нашей задачи**: **Fit3D** (5/5: 37 fitness, включая squat и deadlift, 3 M кадров, SMPL-X), **FLAG3D** (4/5: 60 фитнес-активностей с language instructions, ~20M кадров), **EC3D** (4/5: squat/lunge/plank с per-error labels), **MM-Fit** (4/5: multimodal with IMU). Ни один не покрывает жим лёжа со штангой — структурный пробел в литературе и потенциальный уникальный вклад SmartRep.
    
9. **Synthesis potential СРЕДНИЙ**: NeuralAnnot, PoseAug, H36M-Occluded, Ray3D virtual cameras, NeRF per-subject — все инструменты зрелые. Но ключевое ограничение — в H36M нет штанговых движений как таковых; body shapes и 3D-pose prior можно извлечь, новые motions придётся добавлять извне.
    
10. **Transparency Score 25/50**: качественный MoCap и калибровка компенсируются слабой раскрытостью субъектов, отсутствием IRB-заявлений, жёсткой лицензией и нестабильной инфраструктурой. По стандартам 2026 (datasheet-for-datasets, model cards, opt-out, GDPR) H36M нуждается в обновлении — которого, по всей видимости, не будет.
    

---

[МОЙ КОММЕНТАРИЙ в заключение.] H36M — это камень преткновения, который в 2026 г. становится всё больше символом «старой школы» 3D-pose estimation, чем реальным драйвером прогресса. Для SmartRep он — служебный ресурс: «галочка» в multi-dataset pretrain, источник высокоточной кинематики «обычного» человека, reference-калибровка для virtual camera augmentation. **Но настоящая работа SmartRep — собственный датасет со штангой, сертифицированная тренерская разметка ошибок, и fine-tune на Fit3D/FLAG3D/EC3D.** Если команда SmartRep это осознает и строит пайплайн с правильным приоритетом, H36M займёт адекватное скромное место в смеси и не создаст ложных ожиданий в продакшне.