# 2_pose_estimation — оценка поз

## Scope
Архитектуры извлечения 2D/3D ключевых точек человека из монокулярного видео, фокус на edge-deployment.

## Подтемы
- **2d_pose_edge** — мобильные 2D pose estimators
- **2d_pose_heavy** — флагманские архитектуры (ViTPose, HRNet)
- **3d_pose_monocular** — восстановление 3D из одного RGB
- **video_pose** — temporal aggregation для видео
- **smpl_based** — параметрические модели тела

## Must-read

### Edge / mobile 2D pose
- **BlazePose** (Bazarevsky et al., CVPR Workshop 2020) — 33 keypoints, >30 fps на CPU.
- **MoveNet** (Google AI Blog 2021) — Lightning + Thunder варианты.
- **MovePose** (Yu et al., ICANN 2024) — 68 mAP @ 11 fps на Snapdragon.
- **EfficientPose** (Groos et al., 2021) — scalable single-person.
- **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) — уменьшенный HRNet.
- **RTMPose / RTMPose-Lite** (Jiang et al., arXiv 2023) — открытый SOTA для realtime.

### Flagship 2D pose
- **OpenPose** (Cao et al., TPAMI 2019) — классический bottom-up.
- **HRNet** (Sun et al., CVPR 2019) — high-resolution representation.
- **ViTPose** (Xu et al., NeurIPS 2022) — plain ViT encoder.
- **TokenPose** (Li et al., ICCV 2021) — token-based + occlusion reasoning.

### 3D monocular
- **VideoPose3D** (Pavllo et al., CVPR 2019) — temporal convolutions.
- **MeTRAbs** (Sárándi et al., T-BIOM 2021) — metric-scale 3D.
- **PoseFormer** (Zheng et al., ICCV 2021) + **PoseFormerV2** (Zhao et al., CVPR 2023).
- **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) — unified motion representation.
- **MotionAGFormer** (Mehraban et al., WACV 2024).

### SMPL-based
- **VIBE** (Kocabas et al., CVPR 2020).
- **PARE** (Kocabas et al., ICCV 2021) — part attention.
- **CLIFF** (Li et al., ECCV 2022) — full-frame cropping info.
- **SMPLer-X** (Cai et al., NeurIPS 2023) — scaled-up SMPL.

## Ключевые поиски
- `realtime pose estimation mobile` на arXiv 2023–2025
- Papers With Code: Pose Estimation → filter by FPS / mobile
- GitHub trending: `pose estimation`, `mmpose`

## Gap для SmartRep
- Edge-модели жертвуют accuracy ради speed; **нет** моделей, одновременно удовлетворяющих:
  - <10 мс на Snapdragon 8 Gen 2 CPU (без NPU)
  - MAE ≤5° по углам суставов vs MoCap на фитнес-движениях
  - устойчивость к ±45° изменению ракурса
- Fitness-специфичная адаптация pose estimators почти не исследована.
- Большинство работ на Human3.6M, **почти никто не валидирует на Fit3D** — потенциальная ниша.
