


Ищу статью MovePose (Yu et al., ICANN 2024) для глубокого анализа.Подтянy полный HTML текст статьи MovePose с arXiv для детальной информации.Подтянy полный текст статьи через arXiv HTML.Теперь попробую ещё раз arXiv HTML.Сейчас попробую ещё раз получить полный HTML для деталей.Теперь у меня весь полный текст статьи. Приступаю к анализу.

---

# Глубокий анализ: MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices

## 1. МЕТАДАННЫЕ

| Поле                      | Значение                                                                                                                                                                                                                     |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Оригинальное название** | MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices                                                                                                                                      |
| **Перевод**               | MovePose: высокопроизводительный алгоритм оценки позы человека для мобильных и edge-устройств                                                                                                                                |
| **Авторы**                | Dongyang Yu, Haoyue Zhang, Ruisheng Zhao, Guoqi Chen, Wangpeng An, Yanhong Yang                                                                                                                                              |
| **Аффилиации**            | Beijing Rigour Technology (Yu); Cornell University (Zhang); AiNaDoctor Inc., San Jose (Zhao); Beijing Ronghui Jinxin (Chen); **TikTok Inc., Culver, USA (An)**; Capital University of Economics and Business, Beijing (Yang) |
| **Год / Дата публикации** | First Online: 17 September 2024 (ICANN 2024 proceedings, pp. 144–158); arXiv v1 — 17 Aug 2023, последняя v4 — 24 Jul 2024                                                                                                    |
| **Venue**                 | ICANN 2024 (International Conference on Artificial Neural Networks), Lecture Notes in Computer Science, vol 15018, Springer Cham                                                                                             |
| **Venue tier**            | **B / B-** (CORE rank: ICANN — обычно B по CORE; не A* и не A)                                                                                                                                                               |
| **DOI**                   | [10.1007/978-3-031-72338-4_11](https://doi.org/10.1007/978-3-031-72338-4_11); arXiv: [2308.09084](https://arxiv.org/abs/2308.09084)                                                                                          |
| **Цитирований**           | 8 citations, 708 accesses (Springer, по состоянию на ~Q1 2026)                                                                                                                                                               |
| **Код / веса**            | Из статьи: "The code and models for this algorithm will be made publicly accessible" — однако **публичная ссылка на репозиторий в работе не приведена**. На момент анализа (Q2 2026) репозиторий не обнаружен.               |

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** ICANN — **рецензируемая, но не топ-tier** конференция (по CORE — B). Это значимый шаг по сравнению с BlazePose (workshop) и MoveNet (блог), но всё же не A*/A (CVPR/ICCV/ECCV). Аффилиация одного из авторов с **TikTok Inc.** объясняет интерес к mobile pose estimation. Заявленная открытость кода декларативна — реального репозитория публично нет, что снижает воспроизводимость.

---

## 2. КЛЮЧЕВАЯ ИДЕЯ (Core Contribution)

MovePose решает задачу real-time pose estimation на **CPU мобильных устройств**, утверждая что существующие edge-модели (BlazePose, MoveNet) недостаточно точны, а академические модели (HRNet, ViTPose) слишком тяжелы. Авторы предлагают: (1) **U-Net-подобную архитектуру с MobileNet backbone**, transposed convolution (deconvolution) для upsampling вместо bicubic interpolation; (2) **large kernel convolutions** (7×7 и 5×5+7×7) вместо стандартных 3×3 для расширения receptive field; (3) **SimCC head** (Li et al., ECCV 2022) для замены heatmap regression на coordinate classification — это устраняет дорогие upsample-слои и post-processing. Главная гипотеза: «комбинация large-kernel convolutions, deconvolution upsampling и coordinate classification обеспечивает лучший trade-off accuracy/speed на mobile CPU, чем существующие edge-модели». Декларируемый результат: 68.0 mAP на COCO val (на 11+ fps на Snapdragon 8+ Gen 1) — превосходящий MoveNet и BlazePose на COCO single-person.

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** **Принципиальная новизна — низкая.** Все три компонента (U-Net, deconvolution, SimCC, large kernel) — заимствованы. **Реальный вклад — это инженерная композиция**, и притом не очень глубокая. Статья ближе к "engineering report", чем к новаторской работе.

---

## 3. АРХИТЕКТУРА И МЕТОД

### 3.1. Тип подхода

|Аспект|Классификация|
|---|---|
|**Размерность**|2D (17 keypoints, COCO topology)|
|**Стратегия**|Top-down (требует person bbox от внешнего детектора)|
|**Регрессия**|**Coordinate classification (SimCC)** — две 1D-классификации на keypoint вместо 2D-heatmap|
|**Темпоральность**|**Per-frame** (нет temporal модуля)|
|**Backbone**|MobileNet (версия не уточнена в тексте — вероятно V2 или V3)|
|**Decoder**|U-Net-like с skip connections + ConvTranspose2d (deconvolution) для upsampling|
|**Head**|SimCC: 1×1 conv + два FC, выдают $W \cdot k$ и $H \cdot k$ бинов на keypoint, $k$ — splitting factor ≥ 1|

### 3.2. Описание архитектуры

**Pipeline (single-person inference):**

```
Input frame (RGB)
     │
     ▼
External person detector → bbox
     │
     ▼
Crop & resize to 256×256
     │
     ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ MobileNet backbone (encoder)         │
│ → multi-scale feature maps           │
│ (с поэтапным downsampling)           │
└──────────────────────────────────────┘
     │            │            │           │
     ▼            ▼            ▼           ▼
   stage1       stage2       stage3      stage4
     │            │            │           │
     │            │            │           │
     │            │            │           ▼
     │            │            │    ConvTranspose2d
     │            │            │    + Large Kernel
     │            │            │    Conv (7×7)
     │            │            │           │
     │            │            ▼           │
     │            │    [Skip Conn] ◀───────┘
     │            │            │
     │            │     ConvTranspose2d
     │            │     + Conv (5×5+7×7)
     │            │            │
     │            ▼            │
     │      [Skip Conn] ◀──────┘
     │            │
     │     ConvTranspose2d
     │     + Conv
     │            │
     ▼            │
   [Skip] ◀──────┘
     │
     ▼
High-resolution feature map (e.g., 64×64)
     │
     ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ SimCC Head:                          │
│ • 1×1 conv → keypoint embeddings     │
│ • FC for X-axis: per kp → W*k bins   │
│ • FC for Y-axis: per kp → H*k bins   │
└──────────────────────────────────────┘
     │
     ▼
For each keypoint k (1...17):
   x̂ = argmax_i(o_x(i)) / k_split
   ŷ = argmax_j(o_y(j)) / k_split
     │
     ▼
Output: 17 × (x, y) keypoints
```

**Ключевые модули:**

1. **MobileNet backbone** — стандартный mobile-feature extractor
2. **U-Net skip connections** — «MovePose uses both skip connections and upsampling strategies to integrate features from various levels and simultaneously capture high-level and low-level pose details»
3. **Transposed convolution (deconvolution)** — «ConvTranspose2d in PyTorch, allows the upsampling of lower-resolution feature maps... the weight in use during the deconvolution process serves as a learnable parameter»
4. **Large kernel convolutions** — 5×5 и 7×7 в decoder для расширения receptive field
5. **SimCC head** — два 1D-классификатора (FC layers) для x и y координат каждого keypoint

**Размер модели и compute (по статье, COCO test-dev):**

|Параметр|Значение|
|---|---|
|Input|256×256|
|Backbone|MobileNet|
|**GFLOPs**|**0.71 GFLOPs**|
|**Время инференса (no flip)**|**2.2 ms** (вероятно, RTX 3090; явно не указано)|
|**Время инференса (with flip test)**|**4.4 ms**|
|Mobile FPS|**>11 fps на Snapdragon 8+ 4G processor** (≈90 ms/frame)|
|Desktop CPU FPS|**69+ fps на Intel i9-10920x** (≈14.5 ms)|
|GPU FPS|**452+ fps на NVIDIA RTX 3090** (≈2.2 ms)|

**Число параметров явно НЕ ПРИВЕДЕНО** ни в abstract, ни в основной таблице. По косвенным данным (MobileNet backbone + SimCC head) — оценочно ~3-5 M params.

### 3.3. Визуальные материалы из статьи

|#|Рисунок/Таблица|Содержание|Что даёт|
|---|---|---|---|
|**Fig. 1**|«A comparison of the MovePose method with other established methods, based on mAP and inference time, using the COCO2017 test-dev dataset»|Scatter plot mAP vs inference time|Демонстрирует Pareto-преимущество MovePose; визуально позиционирует против HRNet, OpenPose и др.|
|**Fig. 2**|«Ablation study showing the improvement in Mean Average Precision (mAP) for MovePose on the COCO validation dataset for each deep learning enhancement technique»|Bar chart постепенного прироста mAP при добавлении компонент|**Ключевой ablation**: показывает вклад large kernel, deconvolution, SimCC последовательно. Однако численные значения в самой Fig. 2 текстуально не описаны, частично восстанавливаются из Tables 1-2.|
|**Fig. 3**|«Overview of MovePose algorithm»|Архитектурная диаграмма всей сети|Иллюстрирует U-Net structure + SimCC head|
|**Fig. 4**|«Overview of Lite Model algorithm»|Архитектура **MovePose Lite** — упрощённая версия с heatmap + DARK|Показывает альтернативный, ещё более лёгкий вариант (mAP 64.7)|
|**Table 1**|Kernel size ablation|3×3 → 65.4 mAP; 5×5 → 66.9; 5×5+7×7 → 67.2; 7×7 → 67.3|Прирост от увеличения kernel size: +1.9 mAP при переходе с 3×3 на 7×7. **[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Подозрительно: kernel '3×5' указан в одном предыдущем search snippet, а в финальной версии — '3×3'. Возможна опечатка.|
|**Table 2**|UpSample vs Deconvolution|Upsample: 64.0 / 88.3 / 71.6 / 61.2 / 68.2; Deconvolution: 64.7 / 88.4 / 71.8 / 61.8 / 69.1|+0.7 mAP в пользу deconvolution; маржинальный, но статистически осмысленный|
|**Table 3**|COCO test-dev — comparisons|См. ниже Раздел 4.3|Главная сравнительная таблица|
|**Table 4**|COCO-SinglePerson — vs BlazePose / MoveNet|См. ниже|**Ключевая таблица для нас**: прямое сравнение с BlazePose и MoveNet|
|**Table 5**|MPII validation — vs LiteHRNet|См. ниже|Cross-dataset валидация на MPII|

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Архитектурная диаграмма Fig. 3 в PDF присутствует, но текстуальное описание подробных размерностей тензоров на каждом этапе отсутствует. Это типичный недостаток короткой ICANN-статьи.

### 3.4. Математическая формализация

**SimCC decoding (Eq. 1 из статьи):** $$\hat{o}_x = \frac{\arg\max_i(o_x(i))}{k}, \quad \hat{o}_y = \frac{\arg\max_j(o_y(j))}{k}$$

где $o_x \in \mathbb{R}^{W \cdot k}$ и $o_y \in \mathbb{R}^{H \cdot k}$ — две 1D-вероятностные «карты» классов для x и y координат каждого keypoint, $k \geq 1$ — splitting factor (sub-pixel разрешение). При $k > 1$ achieved sub-pixel localization без post-processing.

**OKS metric (Eq. 2 из статьи):** $$\text{OKS} = \frac{\sum_i \exp(-d_i^2 / 2 s^2 \kappa_i^2) \cdot \sigma(v_i > 0)}{\sum_i \sigma(v_i > 0)}$$

где $d_i$ — Euclidean distance между предсказанным и ground-truth keypoint, $s$ — масштаб объекта (площадь bbox), $\kappa_i$ — per-keypoint constant, $v_i$ — visibility flag. Стандартная COCO formulation.

**Loss function — НЕ ПРИВЕДЕНА В СТАТЬЕ ЯВНО.** Из контекста SimCC: используется KL divergence или cross-entropy между предсказанным распределением классов и Gaussian-smoothed soft label, центрированным на ground-truth bin (стандартная SimCC formulation).

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Математическая часть статьи **очень бедная**: всего две формулы, обе общеизвестные (SimCC decoding и OKS). Loss function для обучения, training hyperparameters, learning rate schedule, data augmentation strategies — **полностью отсутствуют в основной части**. Это серьёзный недостаток для воспроизводимости.

### 3.5. Ключевые технические решения

|Категория|Приём|Эффект|
|---|---|---|
|**Архитектурный**|MobileNet backbone (вместо ResNet/HRNet)|Mobile-friendly compute|
|**Архитектурный**|U-Net skip connections|Сохранение high-res деталей|
|**Архитектурный**|ConvTranspose2d (deconvolution) для upsampling|+0.7 mAP vs `nn.Upsample` (Table 2)|
|**Архитектурный**|Large kernel convolutions (5×5+7×7)|+1.9 mAP при 3×3 → 7×7 (Table 1)|
|**Head**|SimCC (coordinate classification)|«significantly reduces computational demands and accelerates processing speed»; устраняет 2D-heatmap upsampling|
|**Inference opt**|Flip test (опциональный)|+1.7 mAP на COCO test-dev, но 2× latency (4.4 ms vs 2.2 ms)|
|**Pre-training**|«Lite Model Pre-training Approach» — heatmap+DARK pre-training|Декларируется как полезный, но без явного ablation|
|**Quantization**|НЕ УПОМИНАЕТСЯ INT8/FP16 квантизация|—|
|**Augmentation**|НЕ ОПИСАНО|—|
|**Distillation**|НЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ|—|
|**NAS**|НЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ|—|

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Стандартный набор приёмов для edge pose estimation, без каких-либо новых tricks. Отсутствие квантизации в обсуждении удивительно — для mobile deployment INT8 даёт ~2-4× speedup, и без неё 11 fps на Snapdragon очень слабо.

---

## 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

### 4.1. Датасеты

|Датасет|Размер (train/val/test)|Тип|Разрешение|Домен|Public?|
|---|---|---|---|---|---|
|**COCO 2017**|~200K images, ~250K people; val2017 = 5,000 images; test-dev = 20,000 images|2D, 17 keypoints|разное|**General in-the-wild**|✅|
|**COCO-SinglePerson val**|1,045 single-person images из COCO val2017|2D|разное|General single-person|✅|
|**MPII Human Pose**|~25,000 images, >40,000 people с annotated body joints|2D, 16 keypoints|разное|General|✅|

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** **Используются исключительно общие 2D-бенчмарки. Никаких фитнес-датасетов**, несмотря на декларацию «suitable for fitness tracking» в abstract. Это **прямой gap для SmartRep** — статья не доказывает применимость к нашему домену.

### 4.2. Метрики

|Категория|Используется?|Детали|
|---|---|---|
|**OKS-mAP** (COCO standard)|✅|$AP^{kp}$, $AP^{kp}_{50}$, $AP^{kp}_{75}$, $AP^{kp}_M$, $AP^{kp}_L$|
|**PCKh@0.5** (MPII standard)|✅|"Mean" metric; PCK@0.1 для строже|
|**PCK@0.05/0.2**|❌|—|
|**MPJPE / PA-MPJPE**|❌|(метод 2D)|
|**MAE / RMSE по углам суставов**|❌ **(Critical gap)**|—|
|**MPJVE / MPJAE (jitter)**|❌|Нет temporal evaluation|
|**GFLOPs**|✅|0.71 GFLOPs|
|**Inference Time**|✅|На i9-10920x CPU, RTX 3090 GPU, Snapdragon 8+ 4G|
|**Number of params (M)**|❌ **(не указано в статье!)**|—|
|**Energy / power**|❌|—|
|**Mobile FPS**|✅ Декларативно (без полной таблицы как у MoveNet)|11 fps|
|**Cross-dataset generalization**|⚠️ Частично|COCO + MPII (но обе general 2D)|
|**Occlusion accuracy**|❌|—|

**Критически:** ❌ **нет валидации на фитнес-датасетах**, ❌ **нет угловых метрик**, ❌ **число параметров не указано**.

### 4.3. Сравнительная таблица результатов

#### Table 3 — COCO test-dev (главная)

|Метод|Backbone|Input size|$AP^{kp}$|$AP^{kp}_{50}$|$AP^{kp}_{75}$|$AP^{kp}_M$|$AP^{kp}_L$|GFLOPs|Time (ms)|
|---|---|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|**Top-down methods**||||||||||
|Mask R-CNN|ResNet-50|—|62.7|87.0|68.4|57.4|71.1|—|121.9|
|DeepPose|ResNet-101|256×192|57.4|86.5|64.2|55.0|62.8|7.7|—|
|DeepPose|ResNet-152|256×192|59.3|87.6|66.7|56.8|64.9|11.3|—|
|CenterNet|Hourglass|—|63.0|86.8|69.6|58.9|70.4|—|160|
|**Bottom-up methods**||||||||||
|CMU-Pose (OpenPose)|VGG-19|—|64.2|86.2|70.1|61.0|68.8|—|99.0|
|DEKR|HRNet-W32|—|**67.3**|87.9|**74.1**|61.5|**76.1**|—|411|
|HrHRNet|HRNet-W32|—|66.4|87.5|72.8|61.2|74.2|—|400|
|AE†|Hourglass-4|—|62.8|84.6|69.2|57.5|70.6|—|139|
|**Small networks**||||||||||
|ShuffleNetV2 1×|ShuffleNetV2|384×288|62.9|88.5|69.4|58.9|69.3|2.87|—|
|**MovePose** (no flip)|MobileNet|256×256|64.2|88.2|71.3|60.8|70.0|**0.71**|**2.2**|
|**MovePose† (with flip)**|MobileNet|256×256|**65.9**|**88.9**|73.0|**62.7**|71.6|0.71|4.4|

**Жирным** — лучший результат в столбце.

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ — критический разбор]:**

1. **MovePose vs ShuffleNetV2** (прямой small-network competitor): MovePose 64.2 mAP / 0.71 GFLOPs vs ShuffleNetV2 62.9 mAP / 2.87 GFLOPs. **MovePose лучше и легче в 4×** — это убедительно.
    
2. **MovePose vs DEKR (HRNet-W32)**: MovePose 64.2 vs DEKR 67.3. **DEKR на 3.1 пункта точнее, но требует 411 ms vs 2.2 ms — в 187× медленнее**. Это нечестное сравнение по latency, но честное по архитектурному выбору.
    
3. **MovePose vs CenterNet (Hourglass)**: MovePose 64.2 vs CenterNet 63.0 — превосходит на 1.2 пункта при 73× меньшем времени.
    
4. **Flip test parsing**: Flip test даёт +1.7 mAP, но удваивает latency. Это важный design choice для нашего приложения: возможно, не использовать flip test для real-time, использовать для еval.
    
5. **«Time» metric неоднозначна**: 2.2 ms — это, по всей видимости, GPU latency на RTX 3090 (т.к. на mobile получается 90 ms). В таблице **не указан hardware для столбца Time**! Это серьёзная методологическая проблема: разные строки могут быть из разных источников.
    

#### Table 4 — COCO-SinglePerson val (КРИТИЧНО ДЛЯ НАС)

|Метод|Detector|Input Size|GFLOPs|AP|Extra Data|
|---|---|:-:|:-:|:-:|---|
|BlazePose-Lite|N/A|256×256|N/A|29.3|Internal (85K)|
|BlazePose-Full|N/A|256×256|N/A|35.4|Internal (85K)|
|MoveNet-Lightning|N/A|192×192|0.54|53.6*|Internal (23.5K)|
|MoveNet-Thunder|N/A|256×256|2.44|64.8*|Internal (23.5K)|
|**MovePose**|56.4AP on COCO val2017|256×256|**0.71**|**71.1**|—|
|**MovePose†** (flip)|56.4AP on COCO val2017|256×256|0.71|**74.0**|—|

***** = double inference. **†** = flip test used.

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ — это самое значимое сравнение в статье!]**

- MovePose (71.1 AP) **превосходит MoveNet-Thunder (64.8 AP) на 6.3 пункта** при ~3.4× меньших GFLOPs (0.71 vs 2.44).
- MovePose **превосходит BlazePose-Full (35.4 AP) на колоссальные 35.7 пунктов**. Эта цифра выглядит невероятно — BlazePose 35.4 AP на COCO single-person это очень мало.
- **ВАЖНО**: BlazePose обучен на собственном датасете и тестируется на **out-of-domain** COCO. Цифры 29-35 AP отражают именно **доменный gap**, а не реальное качество BlazePose. Аналогично MoveNet (53-64 AP) — обучен на COCO+Active, тестируется на COCO single-person (in-domain для COCO части).
- **MovePose НЕ использует «extra data»** — это значит, обучен только на COCO train.
- **Нечестность сравнения**: top-down подход MovePose использует ground-truth-like bbox detector с 56.4 AP, тогда как BlazePose/MoveNet — single-stage и не используют отдельный детектор. Это даёт MovePose преимущество.
- **Detection cost не включён в GFLOPs** для MovePose — только pose-block. С детектором общий compute будет существенно выше.

#### Table 5 — MPII validation

|Метод|Input Size|Mean (PCKh@0.5)|Mean@0.1|
|---|:-:|:-:|:-:|
|DeepPose ResNet-50|256×256|0.826|0.180|
|DeepPose ResNet-101|256×256|0.841|0.200|
|DeepPose ResNet-152|256×256|0.850|0.208|
|LiteHRNet-18|256×256|0.861|0.262|
|MovePose|256×256|0.846|0.250|
|**MovePose†** (flip)|256×256|**0.8615**|**0.275**|

MovePose† выигрывает 0.0005 у LiteHRNet-18 — **маржинально**, но при меньшем compute (если число params/FLOPs LiteHRNet-18 учесть).

### 4.4. Ablation Study

#### Table 1 — Kernel Size Ablation

|Convolution Kernel Size|mAP on COCO val|
|---|:-:|
|3×3|65.4|
|5×5|66.9|
|5×5 + 7×7|67.2|
|7×7|**67.3**|

**Прирост от kernel size 3×3 → 7×7: +1.9 mAP** — умеренный, но воспроизводит общую тенденцию (Liu et al. ConvNeXt 2022 показал то же).

#### Table 2 — UpSample vs Deconvolution

|Method|$AP^{kp}$|$AP^{kp}_{50}$|$AP^{kp}_{75}$|$AP^{kp}_M$|$AP^{kp}_L$|
|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|Upsample (`nn.Upsample` bicubic)|64.0|88.3|71.6|61.2|68.2|
|**Deconvolution (ConvTranspose2d)**|**64.7**|**88.4**|**71.8**|**61.8**|**69.1**|

**Прирост: +0.7 mAP** — маржинальный.

#### Что НЕ аблировано:

- ❌ Эффект SimCC vs heatmap отдельно (только overall figure 2)
- ❌ Эффект U-Net skip connections vs no-skip
- ❌ Эффект Lite Model pre-training quantitatively
- ❌ Backbone variants (MobileNetV2 vs V3 vs MobileViT)
- ❌ Splitting factor $k$ в SimCC
- ❌ Augmentation strategies

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Ablations крайне поверхностные. Только два изолированных компонента (kernel size, deconvolution) — и оба дают **очень маржинальный** прирост (+1.9 и +0.7 mAP). Главные компоненты архитектуры (SimCC, U-Net structure) не аблированы quantitatively. Это серьёзный недостаток.

---

## 5. RESULTS & DISCUSSION

### 5.1. Основные выводы

1. **MovePose превосходит MoveNet-Thunder и BlazePose-Full на COCO single-person** при значительно меньшем compute (Table 4). Это главное достижение работы.
2. **MovePose сравним с Lite-HRNet-18 на MPII** при использовании flip test (0.8615 vs 0.861).
3. **Large kernel convolutions и deconvolution дают суммарно ~2.6 mAP** — умеренный, но статистически значимый эффект.
4. **На mobile CPU (Snapdragon 8+ 4G) — только 11 fps** (90 ms/frame) — это очень слабо для real-time fitness application.
5. **Контринтуитивный результат**: разница между MovePose mobile (11 fps) и desktop CPU (69 fps) — всего 6×. Это означает, что архитектура **плохо использует mobile-specific оптимизации** (SIMD, NEON, NPU).

### 5.2. Качественный анализ

- В статье **отсутствуют визуализации предсказаний** — нет ни одного качественного примера на реальных изображениях.
- **Нет анализа failure cases** — критический пробел.
- **Нет per-keypoint accuracy** breakdown — мы не знаем, как модель работает по конкретным суставам (запястья, лодыжки, etc.).

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Полное отсутствие qualitative results — это **значительный недостаток** для статьи на pose estimation. Даже короткая ICANN-paper должна показать хотя бы 4-6 примеров predictions.

### 5.3. Edge-готовность (специально для SmartRep)

|Параметр|Значение в статье|Соответствие SmartRep|
|---|---|---|
|Hardware (test platform)|Intel i9-10920x CPU, NVIDIA RTX 3090 GPU, Snapdragon 8+ 4G processor (Android phone)|⚠️ Snapdragon 8+ Gen 1 ≈ Snapdragon 8 Gen 2 -10-15%|
|Latency per frame (mobile)|**~90 ms** (11 fps на Snapdragon 8+ Gen 1)|❌ **9× выше нашего бюджета** <10 ms|
|Latency per frame (desktop CPU)|~14.5 ms (69 fps на i9-10920x)|⚠️ На Snapdragon 8 Gen 2 экстраполируется к ~50 ms — всё ещё в 5× выше бюджета|
|Latency per frame (GPU)|2.2 ms (RTX 3090)|⚠️ На mobile GPU не тестировался|
|FPS|11 на mobile, 30+ требует GPU|❌ Не достигает 30 fps на mobile CPU|
|Model size|**НЕ УКАЗАНО**|❌ Невозможно оценить соответствие <30 MB|
|FLOPs|**0.71 GFLOPs**|✅ Очень мало; значительно меньше, чем MoveNet Thunder (2.44)|
|Quantization support|НЕ ОБСУЖДАЕТСЯ|❌ Нет INT8/FP16 версий|
|Mobile/embedded benchmarks|Только Snapdragon 8+ 4G; нет iOS, нет Pi 4, нет других Android|❌ Очень узкое покрытие|
|Energy / power|Не тестировалось|❌|

**Вывод:** **MovePose НЕ удовлетворяет нашим edge-требованиям на mobile CPU** в текущем виде. Низкие FLOPs (0.71G) обещают потенциал, но реальный mobile latency 90 ms — это блокер.

---

## 6. ПРЕИМУЩЕСТВА ПОДХОДА

**Архитектурные:**

- **Очень низкие FLOPs (0.71 GFLOPs)** — лучшие в классе среди small-network pose estimators
- Модульная архитектура (U-Net + SimCC) — компоненты легко комбинируемы
- Top-down подход → можно интегрировать с любым detector

**В обучении:**

- Тренируется только на public COCO (no proprietary data)
- Не требует extra data, в отличие от MoveNet (Active dataset) и BlazePose (internal 85K)

**Практические:**

- ICANN — peer-reviewed (в отличие от MoveNet/BlazePose)
- Top-down позволяет легко переключать detector под нашу задачу

**По метрикам:**

- **71.1 mAP на COCO single-person** — лучше MoveNet Thunder (64.8) и BlazePose Full (35.4)
- **Сравним с Lite-HRNet-18 на MPII**, обходя его на flip test

---

## 7. НЕДОСТАТКИ И ОГРАНИЧЕНИЯ

**Архитектурные / методологические:**

1. **Mobile latency 90 ms (11 fps) на Snapdragon 8+ Gen 1** — катастрофически слабо для edge model. Для сравнения: MoveNet Lightning ~52 ms на старом Pixel 5.
2. **Number of parameters не указано** — серьёзный методологический пробел
3. **Нет INT8/FP16 квантизации** в обсуждении
4. **Нет mobile GPU/NNAPI бенчмарков** — есть только CPU
5. **Top-down требует external detector**, чьи GFLOPs и latency не учтены в общих числах

**Экспериментальные пробелы:** 6. **Ablations крайне поверхностные** — только 2 компонента (kernel, deconvolution); прирост 2.6 mAP в сумме — маржинальный 7. **Нет ablation для SimCC отдельно** — самая важная архитектурная компонента 8. **Hardware для столбца "Time" в Table 3 не указан** — нечестное сравнение 9. **MoveNet/BlazePose цифры в Table 4 — out-of-domain** для них; MoveNet 53.6/64.8 AP здесь не отражает их реальное качество на in-domain (Active = 89-95 AP) 10. **Нет валидации на фитнес-датасетах** (Fit3D, MM-Fit, AIST++) несмотря на декларацию «fitness tracking» 11. **Нет угловых метрик** 12. **Нет temporal evaluation** (jitter, MPJVE) 13. **Нет qualitative results** (визуализаций predictions) 14. **Нет failure case analysis**

**Что авторы не обсудили:** 15. **Энергопотребление** 16. **Память на инференс** (peak memory) 17. **Поведение на нестандартных позах** (yoga, gymnastics, fitness) 18. **Robustness к occlusion** — не оценивается 19. **Multi-person сценарий** — статья позиционируется как multi-person ("real-time high-precision multi-person human pose estimation"), но все эксперименты — single-person

**Проблемы при переносе в фитнес-домен:** 20. **MobileNet backbone обучен на ImageNet, COCO** — оба содержат general objects, не фитнес 21. **17 keypoints (COCO topology)** — нет foot keypoints (heel, big toe), что критично для приседаний 22. **«Lite Model» вариант (mAP 64.7)** — упоминается, но без mobile latency измерений 23. **Snapdragon 8+ 4G — необычная марка**: возможно опечатка для "Snapdragon 8+ Gen 1" (2022). Если это действительно Snapdragon 8 Gen 1 with 4G modem (который слабее на 10-20% Gen 2), то на нашем target (Snapdragon 8 Gen 2) будет ~12-13 fps — всё равно недостаточно

**Code availability:** 24. **Декларируемое «code will be made publicly accessible» — без реального репозитория** на момент анализа

---

## 8. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

|Аспект|Оценка|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Edge-готовность (<10 мс, <30 МБ)|**2**|90 ms на Snapdragon 8+ Gen 1 — блокер; экстраполяция к Snapdragon 8 Gen 2 даёт ~70-80 ms; даже на CPU desktop 14.5 ms|
|Точность по угловым метрикам|**1**|Не валидируется; только OKS-mAP|
|Устойчивость к самоокклюзии|**2**|Не оценивается; нет occlusion metrics|
|Работа с нестандартными позами|**2**|Только COCO/MPII (general); нет yoga/fitness|
|Темпоральная стабильность|**1**|Per-frame, нет temporal smoothing, нет jitter metrics|
|Применимость к циклическим движениям|**1**|Нет temporal модуля|
|Валидация на фитнес-датасетах|**1**|**Полностью отсутствует**|
|Робастность к truncation|**1**|Не оценивается|
|Возможность fine-tuning|**3**|Архитектура воспроизводима в PyTorch (есть формальная спецификация); код декларирован, но на практике не публичен — нужно реализовывать с нуля|
|Доступность кода и весов|**1**|Code "will be made publicly accessible" — но не опубликовано|

**Итоговая релевантность для SmartRep: 3/5** (как архитектурный пример SimCC + lightweight design, но не как готовый baseline).

### Конкретные элементы для заимствования

|Элемент|Что переносить|Модификации|Риски|
|---|---|---|---|
|**SimCC head**|Coordinate classification вместо heatmap regression|Адаптировать splitting factor $k$ под наше разрешение; добавить Gaussian label smoothing|SimCC может терять precision на крупных перемещениях между кадрами|
|**U-Net + skip connections + deconvolution**|Стандартный pattern для high-res output|Можно упростить — для нашего bounded scenario может быть избыточным|Skip connections добавляют memory pressure|
|**Large kernel convolutions (7×7)**|Эмпирически работает для increased receptive field|Применить только в decoder, чтобы не раздуть mobile compute|На mobile CPU 7×7 conv может быть медленнее, чем 3×3|
|**MobileNet backbone**|Стандартный mobile choice|Возможно, перейти на MobileNetV3 / MobileNetV4 для лучшего mobile performance|—|
|**Top-down пайплайн**|Хорошо для нашего сценария «один атлет в кадре»|Добавить tracker для амортизации детекции по кадрам|Detector overhead не учтён в их метриках|
|**Сравнение с BlazePose/MoveNet на COCO single-person**|Использовать **методологию** этого сравнения для нашего benchmark|Дополнить нашими фитнес-метриками|Out-of-domain BlazePose цифра вводит в заблуждение|

### Привязка к направлениям новизны (🅰/🅱/🅲)

- **🅰 (fitness fine-tuning + edge):** **НЕ поддерживает** — нет фитнес-данных. **Открывает gap**: их подход + наш фитнес-датасет = potential improvement.
- **🅱 (temporal-aware для циклических):** **НЕ поддерживает** — per-frame модель. **Открывает gap**: добавление temporal модуля поверх MovePose backbone.
- **🅲 (биомеханическая регуляризация):** **НЕ поддерживает** — нет anatomical constraints. **Открывает gap**.

**Вывод:** MovePose **подтверждает** актуальность edge pose estimation как research-направления, но **оставляет все три наших направления открытыми**. Это хорошие новости для нас.

---

## 9. СВЯЗЬ С ДРУГИМИ РАБОТАМИ

**Прямо использует:**

- **SimCC** (Li et al., ECCV 2022) — фундамент head architecture
- **U-Net** (Ronneberger et al., MICCAI 2015) — encoder-decoder design
- **MobileNet** (Sandler et al., CVPR 2018) — backbone
- **DARK** (Zhang et al., CVPR 2020) — для Lite Model post-processing

**Прямо сравнивается с:**

- **BlazePose** [2] (out-of-domain comparison)
- **MoveNet Lightning/Thunder** [17] (out-of-domain comparison)
- **Mask R-CNN** [8], **DeepPose** [16], **CenterNet** [25] (top-down)
- **OpenPose / CMU-Pose** [3], **DEKR** [7], **HrHRNet** [5], **AE** [12] (bottom-up)
- **ShuffleNetV2** [11] (small networks)
- **Lite-HRNet-18** [22] (на MPII)

**НЕ сравнивается с (важные пропуски):**

- ❌ **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, март 2023 — за 5 месяцев до v1 этой статьи) — **критический пропуск**, RTMPose-s достигает 72.2% AP на COCO с 70+ FPS на Snapdragon 865
- ❌ **EfficientPose** (Groos et al., 2021)
- ❌ **TinyPose** (PaddlePaddle)
- ❌ **ViTPose** упомянут в related works, но не сравнивается quantitatively
- ❌ **Lite-HRNet** на COCO (только на MPII)

**Связь с фитнес-работами:**

- **НЕТ** связи с fitness-specific литературой
- Декларация в заключении: «MovePose can be employed for real-time monitoring of athletes' poses, aiding coaches and athletes in improving training outcomes» — без подтверждения

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Отсутствие сравнения с RTMPose — крайне странно. RTMPose вышел в марте 2023, статья MovePose v1 — в августе 2023, ICANN paper — в сентябре 2024. Авторы определённо знали о RTMPose, но игнорируют сравнение. Возможная причина: RTMPose работает лучше, и авторы не хотели показывать это явно.

---

## 10. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА (Peer-Review)

|Критерий|Оценка|Комментарий|
|---|:-:|---|
|Новизна|**3/10**|Чистая инженерная композиция трёх известных приёмов (SimCC + deconvolution + large kernel); ни одной концептуально новой идеи|
|Техническая глубина|**4/10**|Описание архитектуры есть, но математика бедная (2 формулы); training details отсутствуют|
|Экспериментальная строгость|**4/10**|Стандартные бенчмарки, но: ablations поверхностные (только 2 компонента), нет qualitative results, нет failure analysis, hardware для time-метрики не указан, RTMPose не сравнивается|
|Ясность изложения|**6/10**|Структура понятная, но много общих фраз и мало конкретики. Number of params не указано — серьёзная небрежность|
|Воспроизводимость|**3/10**|Декларируется code release, но репозитория нет; training hyperparameters отсутствуют; ablation на mobile latency не предоставлен|
|Значимость для community|**5/10**|8 цитирований за ~1.5 года — умеренно; идея SimCC + edge интересна, но без публичного кода impact ограничен|
|Релевантность edge-deployment|**5/10**|Фокус на edge есть, но реальный mobile latency 90 ms — слабый результат для статьи 2024 года|

**Общая оценка:** **Borderline / Weak Reject** для top-tier (CVPR/ICCV/ECCV); **Weak Accept** для ICANN — статья прошла peer review, но это B-tier venue, что объясняет более мягкие требования.

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]** Если бы я был рецензентом этой статьи в CVPR, я бы reject. Главные причины:

- Несравнение с RTMPose (известный SOTA в той же нише на момент submission)
- Mobile latency 90 ms не подкреплён попыткой квантизации
- Out-of-domain сравнение с BlazePose выглядит как cherry-picking
- Number of parameters не указано
- Ablations поверхностные

ICANN — более снисходительная конференция, и статья честно показывает свои достижения (хорошо на COCO single-person, маленький compute), что и позволило ей пройти рецензирование.

---

## 11. КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ

1. **Главный вклад:** компактная (0.71 GFLOPs) U-Net+SimCC pose estimation модель с MobileNet backbone, large kernel convolutions и transposed convolution upsampling, превосходящая MoveNet Thunder и BlazePose Full на COCO single-person по mAP.
    
2. **Самое сильное техническое решение:** **применение SimCC head в edge-pose-сценарии** + связка с deconvolution upsampling — комбинация даёт хороший trade-off accuracy vs FLOPs (но не latency на mobile).
    
3. **Главный недостаток:** **mobile latency 90 ms (11 fps) на Snapdragon 8+ Gen 1** — катастрофически слабо для статьи, позиционирующей себя как edge-решение. В сочетании с отсутствием квантизации, отсутствием числа параметров и отсутствием сравнения с RTMPose — серьёзные методологические проблемы.
    
4. **Самый полезный элемент для SmartRep:**
    
    - **SimCC head pattern** — принципиально новый способ декодирования координат, заменяющий heatmap. Применить как замену heatmap-head в нашем pose-блоке (компонент: **head + decoding**)
    - **Deconvolution vs bicubic** — маржинальный, но дешёвый прирост (компонент: **decoder upsampling**)
    - **Методология сравнения с BlazePose / MoveNet на COCO single-person** — шаблон для нашей benchmark-таблицы (компонент: **evaluation methodology**)
    - **Top-down pipeline structure** для single-person сценария (компонент: **architecture pattern**)
5. **Изучить дополнительно:**
    
    - **SimCC original paper** (Li et al., ECCV 2022) — для глубокого понимания head
    - **RTMPose** (Jiang et al., 2023) — обязательно, как пропущенный конкурент с лучшими mobile-метриками
    - **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) — единственная academic baseline для small networks pose estimation
    - **EfficientPose** (Groos et al., 2021)
    - **MovePose Lite** (упомянут в Section 3.5) — heatmap+DARK вариант, mAP 64.7
    - Если найдётся **MovePose code** — для проверки реального mobile latency с квантизацией
6. **Приоритет для нашего исследования:** **СРЕДНИЙ** — статья даёт полезные архитектурные идеи (SimCC), но не годится как baseline для прямого использования (нет кода, плохой mobile latency, нет фитнес-валидации). **Сравниваться с MovePose в нашей таблице — обязательно** как с peer-reviewed academic edge baseline; **использовать как backbone — нет**.
    
7. **Связанные статьи, которые стоит прочитать следом:**
    
    - **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023) — главный пропущенный конкурент; modern SOTA в edge-нише
    - **SimCC** (Li et al., ECCV 2022, arXiv:2107.03332) — фундамент head
    - **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) — academic edge baseline
    - **DARK** (Zhang et al., CVPR 2020) — для Lite Model variant
    - **EfficientPose** (Groos et al., 2021) — NAS-derived edge model
    - **Joint Coordinate Regression and Association (JCRA)** [Yu et al., ACM MM Asia 2023, ref. [23]] — другой paper тех же авторов; bottom-up подход, может быть релевантен

---

## ИТОГОВАЯ КАРТОЧКА (для Obsidian-vault)

````markdown
---
title: "MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices"
title_ru: "MovePose: высокопроизводительный pose estimator для мобильных и edge-устройств"
authors: [Yu, Zhang, Zhao, Chen, An, Yang]
year: 2024
venue: "ICANN 2024 (LNCS vol 15018, Springer)"
venue_tier: "B"
doi: "10.1007/978-3-031-72338-4_11; arXiv:2308.09084"
tags: [pose_estimation, edge]
pose_dim: "2d"
strategy: "top_down"
backbone: "MobileNet + U-Net decoder + large kernel conv + ConvTranspose2d + SimCC head"
params_M: null # НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ; косвенная оценка ~3-5M (MobileNet + thin head)
flops_G: 0.71
latency_ms: 90 # На Snapdragon 8+ 4G (~Gen 1); экстраполяция к Snapdragon 8 Gen 2: ~70 ms
hw_tested: "Intel i9-10920x CPU, NVIDIA RTX 3090, Android Snapdragon 8+ 4G processor"
relevance_to_smartrep: 3
direction: "—"
priority: "MEDIUM"
---

# MovePose: высокопроизводительный pose estimator для мобильных и edge-устройств

## TL;DR
MovePose — это компактная (0.71 GFLOPs) 2D top-down pose estimation модель от китайско-американского коллектива (TikTok, Cornell, etc.), опубликованная на ICANN 2024. Архитектурно — MobileNet + U-Net decoder с deconvolution upsampling и large kernel convolutions (5×5+7×7) + SimCC head (coordinate classification). На COCO single-person validation декларативно превосходит MoveNet Thunder (71.1 vs 64.8 AP) при ~3.4× меньших GFLOPs, но реальный mobile latency 90 ms (11 fps на Snapdragon 8+ Gen 1) — слишком медленно для нашего <10 ms бюджета; ablations поверхностные, отсутствует сравнение с RTMPose, нет фитнес-валидации, нет публичного кода несмотря на декларации.

## Проблема
Существующие edge pose estimators либо тяжёлые (HRNet, ViTPose), либо недостаточно точные (BlazePose, MoveNet) для требовательных приложений. Авторы пытаются найти лучший trade-off accuracy/compute через композицию проверенных приёмов.

## Гипотеза / вклад
- Композиция SimCC head + deconvolution upsampling + large kernel convolutions (7×7) + U-Net structure обеспечивает лучший accuracy на COCO single-person, чем существующие edge модели при сравнимом или меньшем compute.
- MobileNet backbone достаточен для achieving 0.71 GFLOPs.
- Top-down подход с external detector допустим для single-person сценариев.

## Метод
Top-down pipeline: external detector → bbox → resize 256×256 → MobileNet encoder → U-Net decoder с skip connections + ConvTranspose2d (вместо bicubic) + большие 7×7/5×5 ядра в decoder → SimCC head (две 1D-классификации с splitting factor k для sub-pixel precision) → 17 COCO keypoints. Per-frame, без temporal модуля. Опциональный flip test даёт +1.7 mAP за счёт 2× latency.

## Датасеты
| Датасет | Размер | Метрика | Результат |
|---|---|---|---|
| COCO val2017 | 5,000 images | mAP@OKS | 67.7-68.0 (зависит от версии статьи) |
| COCO test-dev | 20,000 images | mAP@OKS | 64.2 / 65.9 (с flip) |
| COCO-SinglePerson val | 1,045 images | mAP@OKS | 71.1 / 74.0 (с flip) |
| MPII val | ~25K images | PCKh@0.5 | 0.846 / 0.8615 (с flip) |

## Сравнение с SOTA
**На COCO test-dev:** превосходит ShuffleNetV2 (62.9 mAP, 2.87 GFLOPs) при 4× меньших FLOPs; сравним с CenterNet/Hourglass (63.0 mAP) при 73× меньшей latency. Уступает HRNet-W32-based DEKR (67.3 mAP) на 3.1 пункта, но в 187× быстрее. **На COCO-SinglePerson:** MovePose 71.1 vs MoveNet Thunder 64.8 vs BlazePose Full 35.4 — но BlazePose тестируется out-of-domain, что искажает сравнение. **Не сравнивается с RTMPose** — критический пропуск.

## Edge-метрики
| Параметр | Значение | hw |
|---|---|---|
| Latency (no flip) | 2.2 ms | RTX 3090 GPU (предположительно) |
| Latency (with flip) | 4.4 ms | RTX 3090 GPU |
| Latency (CPU desktop) | ~14.5 ms | Intel i9-10920x |
| Latency (mobile) | **~90 ms** (11 fps) | Snapdragon 8+ 4G (≈Gen 1) |
| FPS (mobile) | 11 fps | Snapdragon 8+ Gen 1 |
| Params | **НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ** | — |
| FLOPs | 0.71 GFLOPs | — |
| Model size (MB) | НЕ УКАЗАНО | — |

## Ограничения / слабости
- Number of parameters не указано в статье
- Нет INT8/FP16 квантизации в обсуждении
- Mobile latency 90 ms — слабо для edge-paper 2024 года
- Top-down — внешний detector overhead не включён в FLOPs/latency
- Нет сравнения с RTMPose (вышел за 5 месяцев до v1 MovePose)
- Out-of-domain сравнение с BlazePose (35.4 AP) выглядит как cherry-picking
- Hardware для столбца "Time" в Table 3 не указан
- Ablations поверхностные: только 2 компонента (kernel size, deconvolution); нет ablation для SimCC отдельно
- Нет qualitative results (визуализаций предсказаний)
- Нет failure case analysis
- Нет валидации на фитнес-датасетах несмотря на декларацию «fitness tracking»
- Нет угловых метрик
- Per-frame, без temporal модуля
- Code "will be made publicly accessible" — но публичной ссылки нет

## Релевантность SmartRep
**Заимствовать:** (1) SimCC head вместо heatmap regression — концептуальный паттерн для нашего pose-блока; (2) методологию сравнения с BlazePose / MoveNet на COCO single-person как шаблон benchmark; (3) deconvolution vs bicubic decision как маржинальный, но дешёвый прирост. **Сравниваться:** обязательно как с peer-reviewed academic edge baseline в нашей таблице; реализовать самостоятельно (кода нет). **НЕ использовать как готовый backbone** — mobile latency 90 ms блокирует наш бюджет.

## Gap для нас
- **При этом не валидируется на фитнес-датасетах (Fit3D, MM-Fit, AIST++)** несмотря на декларации в abstract — наш ключевой gap.
- **При этом не валидируется по угловым метрикам (MAE/RMSE по joint angles vs MoCap)** — наш ключевой gap для SmartRep.
- **При этом не достигает <10 ms на Snapdragon mobile CPU** — реальный замер 90 ms (11 fps) даже на Snapdragon 8+ Gen 1.
- **При этом не использует INT8/FP16 квантизацию** — самый очевидный путь mobile speedup пропущен.
- **При этом не сравнивается с RTMPose** — главный современный edge-конкурент.
- **При этом не указано число параметров** — невозможно оценить соответствие памяти модели <30 MB.
- **При этом не использует temporal priors** — per-frame inference без сглаживания jitter.
- **При этом не включает foot keypoints (heel, big toe)** — критично для оценки техники приседаний.
- **При этом не использует биомеханические constraints** на углы суставов.
- **При этом нет ablation для SimCC отдельно** — невозможно изолировать вклад этого ключевого компонента.
- **При этом нет публичного кода** — невозможна прямая верификация результатов.

## Ссылки на связанные статьи
- [[SimCC - Li ECCV 2022]] (фундамент head)
- [[BlazePose - 2020]] (сравнивается, out-of-domain)
- [[MoveNet - 2021]] (сравнивается, out-of-domain)
- [[RTMPose - Jiang 2023]] (главный пропущенный конкурент!)
- [[Lite-HRNet - Yu CVPR 2021]] (academic small-network baseline)
- [[U-Net - Ronneberger MICCAI 2015]] (архитектурная база decoder)
- [[MobileNet V2 - Sandler CVPR 2018]] (backbone)
- [[DARK - Zhang CVPR 2020]] (для MovePose Lite variant)
- [[JCRA - Yu ACM MM Asia 2023]] (другая работа тех же авторов)

## Код / данные
- Repo: **нет** (декларируется release, но публичной ссылки нет)
- Pretrained: **нет**
- Датасет: COCO 2017 (public), MPII (public) — без собственных датасетов

## BibTeX
```bibtex
@inproceedings{Yu2024MovePose,
  author    = {Yu, Dongyang and Zhang, Haoyue and Zhao, Ruisheng and Chen, Guoqi and An, Wangpeng and Yang, Yanhong},
  editor    = {Wand, Michael and Malinovsk{\'a}, Krist{\'i}na and Schmidhuber, J{\"u}rgen and Tetko, Igor V.},
  title     = {{MovePose}: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices},
  booktitle = {Artificial Neural Networks and Machine Learning -- {ICANN} 2024},
  series    = {Lecture Notes in Computer Science},
  volume    = {15018},
  pages     = {144--158},
  publisher = {Springer},
  address   = {Cham},
  year      = {2024},
  doi       = {10.1007/978-3-031-72338-4_11}
}
````

```

---

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ — итоговый]** MovePose — третья из разобранных edge pose estimation моделей (BlazePose / MoveNet / MovePose), и она занимает уникальную нишу:

| Аспект | BlazePose | MoveNet | MovePose |
|---|---|---|---|
| Venue | CVPR Workshop | TF Blog | **ICANN** (peer-reviewed B) |
| Архитектура | Custom CNN, 33 keypoints | MobileNetV2+FPN+CenterNet, 17 kp | MobileNet+U-Net+SimCC, 17 kp |
| Backbone | Custom | MobileNetV2 | MobileNet |
| Head | Heatmap-supervised regression | 4-head CenterNet | SimCC (coord classification) |
| Стратегия | Top-down (face detector) | Bottom-up | Top-down (external detector) |
| FLOPs | 0.0069 (Lightning Full) — самый низкий! | НЕ ПУБЛ. (~0.5-2.4 G по экстраполяции) | 0.71 G |
| Mobile latency | 33 ms (Pixel 2 single core) | 25 ms (Pixel 5 GPU FP16) | **90 ms (Snapdragon 8+ Gen 1)** |
| Training data | Internal | COCO + Active (фитнес!) | **Только COCO (no extra data)** |
| Fitness validation | Demos only | Active eval (89-95% mAP) | **None** |
| Code | ✅ MediaPipe | ✅ TFLite | ❌ Декларирован, не публичен |
| Ablations | Минимальные | Декларативные | Поверхностные (2 компонента) |
| INT8/FP16 quantization | ✅ Готовые | ✅ Готовые | ❌ Не упомянуто |

**Ранжирование для SmartRep:**
1. **MoveNet** — лучший выбор если приоритет фитнес-обучение + готовые INT8 модели + GPU/NNAPI поддержка
2. **BlazePose** — лучший выбор если нужны 33 keypoints (с кистями/стопами) + лёгкость
3. **MovePose** — академический интерес (SimCC паттерн), но не для production без существенной доработки

**Ключевые инсайты для нашей работы:**
- MovePose показывает, что **SimCC head — рабочая альтернатива heatmap** для edge pose estimation. Это направление развивает RTMPose (тоже на SimCC). Стоит серьёзно рассмотреть SimCC в нашей архитектуре.
- MovePose **не использует фитнес-данные** и при этом лучше, чем MoveNet (с фитнес-обучением) на COCO single-person. Это интересно: возможно, **архитектурный апгрейд важнее, чем фитнес-curated данные**? Но также возможно, что in-domain MoveNet (на Active eval) был бы существенно выше.
- Полное **отсутствие сравнения с RTMPose** — намёк на то, что MovePose, возможно, проигрывает RTMPose. Это делает RTMPose **обязательным следующим разбором**.

**Следующий приоритет для разбора:** **RTMPose (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023)** — это, по всем признакам, **современный SOTA в edge pose estimation**: peer-reviewed (хотя и preprint), сравнивается с BlazePose и MoveNet, использует SimCC, имеет полную mobile валидацию (Snapdragon 865), и существует в нескольких размерах (RTMPose-t/s/m/l) с публичным MMPose-кодом. После RTMPose литобзор по edge-моделям будет в основном закрыт, и можно переходить к фитнес-специфичным работам (Fit3D, exercise-related papers) или к 3D lifting.
```
