From 8dda4328a78cfabacab56f67c41dc1ce8062a8ae Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Azidaan <101521579+Azidaan@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 4 May 2026 09:49:45 +0300
Subject: [PATCH] first commit

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diff --git a/.claude/settings.local.json b/.claude/settings.local.json
new file mode 100644
index 0000000..bed8ff6
--- /dev/null
+++ b/.claude/settings.local.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(python -c ' *)"
+    ]
+  }
+}
diff --git a/GEMINI.md b/GEMINI.md
new file mode 100644
index 0000000..01a2567
--- /dev/null
+++ b/GEMINI.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+# Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Gemini Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ SmartRep
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð» ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð˜Ð˜-Ð°Ð³ÐµÐ½Ñ‚Ð° (Gemini), Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ¼ (Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð¹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² Obsidian).
+
+## 1. ÐšÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°
+ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ **SmartRep** Ð½Ð°Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÑƒ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ (v2) Ð² Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¤Ð¾Ð½Ð´ (Ð ÐÐ¤). Ð¢ÐµÐ¼Ð°: Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð°; ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ñƒ Ð² `SmartRep/diff_Ð¿Ð»Ð°Ð½_v2.md`.
+
+Ð’Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸: **ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Self-Supervised Action Quality Assessment (AQA) Ð½Ð° edge + Few-Shot Adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼**.
+
+## 2. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð´Ð»Ñ Gemini
+Gemini Ð²Ñ‹ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ R&D (Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ) Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸:
+
+### Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (SOTA)
+- Ð§Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ (PDF) Ð¸Ð· Ð¿Ð°Ð¿ÐºÐ¸ `SmartRep/1_lit_research/`.
+- Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸Ð· `SmartRep/0_prompts/`.
+- ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ SOTA Ð¿Ð¾ pose estimation Ð½Ð° edge (Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº: mAP Ð½Ð° COCO, latency, GFLOPs, robustness, few-shot Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸).
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ *gap statement* (Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð¾Ð²).
+
+### Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð°Ð´ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ (Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ `diff_Ð¿Ð»Ð°Ð½_v2.md`)
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° 4.5 ("Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ"), Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº (2024-2026 Ð³Ð¾Ð´Ñ‹: CVPR/ICCV/ECCV/WACV).
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ (Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.1) Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð² (Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.4).
+- ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ (Fuzzy Logic, TSK-ANFIS) Ð² ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ð¼Ð¸ (Concept Bottleneck Models, Attention-based interpretability).
+
+### ÐŸÐ»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð° Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (MoCap ground truth, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸: Bland-Altman plot, ICC, Cohen's Îº).
+- ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ few-shot Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð²Ð¾Ð·Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹).
+
+## 3. ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹
+- **Ð¡Ñ‚Ð¸Ð»ÑŒ:** Ð¡Ð¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¹Ñ‚Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸.
+- **Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹Ñ‚Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð²ÐµÐ·Ð´Ðµ, Ð³Ð´Ðµ ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ (GFLOPs, PCK, latency Ð² Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ð°Ñ…, F1-score).
+- **Ð¡Ð»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ñƒ:** Ð¡Ñ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð¹Ñ‚ÐµÑÑŒ Ð½Ð° `SmartRep/diff_Ð¿Ð»Ð°Ð½_v2.md`, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð² Ð­2 Ð¸ Ð­3.
+- **ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð‘Ð”:** Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¹Ñ‚Ðµ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ `.md` Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ñ‹ Ð² Ð¿Ð°Ð¿ÐºÐµ `SmartRep/1_lit_research/`. ÐŸÑ€Ð¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹Ñ‚Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ `[Ð³Ð¾Ð´]_[Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹_Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€]_[ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ_Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ].md`.
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..04fef79
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+# SmartRep: Ð“Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ Ð ÐÐ¤ (v2)
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð¹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ v2 Ð² Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¤Ð¾Ð½Ð´ (Ð ÐÐ¤).
+ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ **SmartRep** Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰ÐµÐ½ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… (edge) ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+
+## ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°
+Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð½Ð° Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… (Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ) Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ "Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ…" Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸:
+- ðŸ…° **Self-Supervised Action Quality Assessment (AQA) Ð½Ð° edge** (Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº).
+- ðŸ…± **Few-Shot Adaptation** Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ 3-5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ðŸ…² **Physics-Informed Pose Refinement** Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹).
+
+Ð’ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸) Ñ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ (TSK-ANFIS) Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ few-shot.
+
+## Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ
+- `SmartRep/` â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°.
+  - `0_prompts/` â€” ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð˜Ð˜-Ð°Ð³ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ (Claude / GPT / Gemini).
+  - `1_lit_research/` â€” Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€, ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼ (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹, Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·, Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ Ð´Ñ€.). Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ñ‹ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° (`Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_*.md`).
+  - `novelty.md` â€” Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· 7 ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ Ð¸ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·.
+  - `diff_Ð¿Ð»Ð°Ð½_v2.md` â€” ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ (Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 26-21-20137) Ñ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð².
+  - `README.md` â€” Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ README Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°Ð¿ÐºÐ¸ SmartRep.
+- `GEMINI.md` â€” Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð˜Ð˜-Ð°Ð³ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (Gemini) Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ñ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ¼.
+
+## Ð¢ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ
+Ð’ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ñ‹ Ð ÐÐ¤ (ÑÐ¼. `SmartRep/diff_Ð¿Ð»Ð°Ð½_v2.md`). ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ðŸ…° Ð¸ ðŸ…±), Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ few-shot Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ edge pose estimation) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð° Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ MoCap-Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_SOTA_Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_SOTA_Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°.md
new file mode 100644
index 0000000..e95e8c6
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_SOTA_Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+# ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚: SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸
+
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð² Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾ 5+ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+---
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚
+
+Ð¢Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑˆÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° SmartRep. Ð¯ Ð´Ð°Ð¼ Ñ‚ÐµÐ±Ðµ N Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÐ¼ (ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ `prompt_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.md`). ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ SOTA Ð¸ gap-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·.
+
+**Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ðµ `<Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ: pose_estimation | aqa | ssl_motion | few_shot | edge | physics | ...>`.
+
+**Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´:** Markdown-Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ ÑÐ¾ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹:
+
+```markdown
+# SOTA Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ðµ: <Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ>
+
+## Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²
+
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ | Ð“Ð¾Ð´ | Ð’ÐµÐ½ÑŒÑŽ | Tier | Backbone | Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ | GFLOPs/params | ÐšÐ¾Ð´ |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
+
+(Ð¡Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: Ð¿Ð¾ Ð³Ð¾Ð´Ñƒ DESC, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñƒ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµ)
+
+## Ð¢Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²
+
+- **Ð“Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° 1: <Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ>**
+  - <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 1> â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ
+  - <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2> â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ
+- **Ð“Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° 2: ...**
+
+## Ð¢ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ SOTA
+- ÐÐ° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ <X>: <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Y>, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° <Z>
+- ÐÐ° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ: <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´>, latency <X> Ð¼Ñ Ð½Ð° <hardware>
+
+## ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²
+- <Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚ 1 â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚>
+- <Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚ 2>
+- <Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚ 3>
+
+## ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ (gap-candidates)
+Ð—Ð´ÐµÑÑŒ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ñ‹Ñ€Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð¾Ð¹ SmartRep:
+1. <gap 1 â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Â«Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð» X Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… YÂ»>
+2. <gap 2>
+3. <...>
+
+## Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… SmartRep:
+- <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 1> â€” Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð½
+- <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2>
+- <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 3>
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² vault
+- [[2023_zhu_motionbert]]
+- [[2022_tong_videomae]]
+- ...
+```
+
+---
+
+## Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸
+1. Ð’ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐ¹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµ. ÐžÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½Ð¸ Ð² Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸.
+2. `tier` Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹: A*/A/B Ð¿Ð¾ CORE ranking (CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML = A*).
+3. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½ÐµÑ‚ GFLOPs/params â€” Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«Ð½/Ð´Â», Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹.
+4. Ð’ `ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹` Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 3 Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ â‰¤2 ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðº, Ñ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+5. Ð’ `Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹` â€” Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ¼ 5 Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð², Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸.
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_datasets.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_datasets.md
new file mode 100644
index 0000000..ca18ece
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_datasets.md
@@ -0,0 +1,545 @@
+
+````markdown
+Ð¢Ñ‹ â€” Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ computer vision, human pose estimation, 
+action quality assessment (AQA) Ð¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ benchmark-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð². ÐŸÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ 
+ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep â€” ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ 
+Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ….
+
+## ÐšÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¼Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)
+
+Ð¯ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽ SmartRep â€” ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 
+(Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ðµ Ð¸ Ñ‚.Ð´.) Ð¸Ð· 
+Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. 
+Ð¦ÐµÐ»ÑŒ: Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ feedback Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ 
+Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+### ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹)
+- ðŸ…° Fine-grained error detection: ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ 
+  (Ñ€ÑƒÐºÐ° ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ, ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ, ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ) â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ 
+  Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾/Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â», Ð° Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸.
+- ðŸ…± Biomechanics-aware pose estimation: ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², 
+  Ð¼ÐµÐ¶Ð·Ð²ÐµÐ½ÑŒÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹, Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ 
+  (HRNet, ViTPose) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° COCO Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ 
+  Ð½Ð° Â«ÑÐºÑ€ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÐµÂ» Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð² Ð¶Ð¸Ð¼Ðµ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ.
+- ðŸ…² Few-shot / SSL adaptation: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ 
+  (Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ, Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ) Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹.
+
+### ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep
+1. **Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ**: ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (free weights, resistance training) â€” 
+   ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾. Ð™Ð¾Ð³Ð°, Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ñ‹, Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° â€” Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾. Bodyweight training 
+   (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸) â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾.
+2. **Ground truth**: MoCap / multi-view / IMU â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° 
+   Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ.
+3. **Ð Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹**: Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚ + Ð±Ð¾Ðº + 3/4 Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ â€” Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+4. **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ**: Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°, Ð²ÐµÑ, Ð¿Ð¾Ð», Ñ€Ð°ÑÐ°, ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ 
+   Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸. Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ñ‹ Ðº Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ð¼ â€” ÑÑ‚Ð¾ bias.
+5. **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**: Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð¹) Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ 
+   ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â€” Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ°Ñ Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°.
+6. **Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ FPS**: â‰¥720p, â‰¥30 FPS â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. 
+   ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ edge-benchmark.
+7. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ**: CC-BY / CC-BY-NC / research-only / Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ MoU â€” Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° 
+   Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+8. **Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**: Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° vs. Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ vs. Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ñƒ.
+
+### ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ (Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+- Fit3D â€” fitness + MoCap, Ð½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- FLAG3D â€” language-annotated fitness, 60 activities
+- Fitness-AQA â€” quality assessment Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°
+- Human3.6M / 3DPW / AMASS â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ pose, Ð½Ðµ fitness
+- NTU RGB+D / FineGym â€” action recognition, Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ°
+- MTL-AQA / AQA-7 / FineDiving â€” AQA, Ð½Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚, Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ
+
+---
+
+## Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+- ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸ Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼
+- ÐÐ°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (dataset paper)
+- ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (Ð²ÑÐµ) Ð¸ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Ð“Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð·Ð°, venue Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, tier (Q1/Q2/A*/A/workshop/preprint)
+- DOI / arXiv ID
+- ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾)
+- Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐ»ÑÑ) Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ (Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ / 
+  Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½ / deprecated)
+
+---
+
+### 2. ÐŸÐžÐ—Ð˜Ð¦Ð˜ÐžÐÐ˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Ð’ 3â€“5 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…:
+- ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ / Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð² Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð²Ð°Ð½ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚?
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¾Ð½ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚?
+- Ð’ Ñ‡Ñ‘Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸? (Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€, 
+  Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°, Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½)
+- ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñƒ Ð¾ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Â» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð·Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹?
+
+---
+
+### 3. Ð¢Ð•Ð¥ÐÐ˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¥ÐÐ ÐÐšÐ¢Ð•Ð Ð˜Ð¡Ð¢Ð˜ÐšÐ˜
+
+#### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|----------|----------|
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² | |
+| Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ | |
+| Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ | |
+| ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ/BMI) | |
+| Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (novice/intermediate/expert) | |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ / Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ | |
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ / ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² | |
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² | |
+| ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ | |
+| Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° | |
+| Train / val / test split | |
+
+#### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ, Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚:
+
+| ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ÐÐ°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ | Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° | Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ | ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ |
+|-------------|---------|----------------------|--------|------------|
+| RGB video | | | | |
+| Depth (Kinect / Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ) | | | | |
+| IR | | | | |
+| 2D pose / keypoints | | | | |
+| 3D pose (MoCap) | | | | |
+| SMPL / SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ | | | | |
+| IMU Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ | | | | |
+| EMG / physiological | | | | |
+| Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ / labels | | | | |
+| ÐÑƒÐ´Ð¸Ð¾ | | | | |
+
+#### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+- Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€? Ð˜Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚, Ð±Ð¾Ðº, top-down, 
+  Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ)?
+- Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹? ÐšÐ°Ðº (hardware sync, software, timestamp)?
+- ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: intrinsic + extrinsic? Ð’ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð»Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚?
+- Ð¤Ð¾Ð½: controlled (green screen, Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ) / semi-controlled / in-the-wild?
+- ÐžÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ðµ / Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ?
+- MoCap-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°: ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ (Vicon, OptiTrack, Xsens, IMU-only)? Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð²? 
+  ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ?
+
+#### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+**ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜ Ð’ÐÐ–ÐÐž:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¸ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ 
+ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
+
+**Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¸ Ð•Ð¡Ð¢Ð¬:**
+Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ°:
+- ÐÐ¾Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+- Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾ (ÑÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°)
+- ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚
+- ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+  
+ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¸:
+- Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° (capture setup) â€” Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, MoCap
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹
+- Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ (pose space coverage, Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð², Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ)
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ (skeleton overlay, segmentation masks, quality scores)
+
+**Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð² Ð½ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹:**
+- ÐžÑ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº
+- Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²ÑŒ mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ ASCII-ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ capture setup Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°
+- ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ
+
+---
+
+### 4. ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð¯ Ð¡Ð‘ÐžÐ Ð Ð”ÐÐÐÐ«Ð¥
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚-Ð¿ÐµÐ¹Ð¿ÐµÑ€Ð° â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸.
+
+#### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+- ÐšÐ°Ðº Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸? (ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð° / Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ / 
+  crowdsourcing / Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹)
+- Ð‘Ñ‹Ð»Ð¸ Ð»Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð° / Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ?
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼?
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ (IRB / ethics board approval)?
+- Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ (selection bias) â€” ÐºÐ°ÐºÐ¾Ðµ Ð¸ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾?
+
+#### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+- Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²: ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ / 
+  ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸?
+- Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ?
+- ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ (Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…): Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð»Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° / Ð²ÐµÑ? ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹?
+- Ð Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹?
+- Ð’Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹ (Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ, ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ)?
+
+#### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+- ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ñ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸?
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ MoCap (Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ, auto-cleaning)?
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð·Ð°Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… / Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½)?
+
+---
+
+### 5. ÐŸÐ ÐžÐ¢ÐžÐšÐžÐ› ÐÐÐÐžÐ¢ÐÐ¦Ð˜Ð˜
+
+#### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+ÐŸÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸:
+- ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ: ÐºÐ»Ð°ÑÑ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ
+- Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ: Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð°), 
+  Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾/ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ†
+- ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ: bounding boxes, ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸
+- Pose: 2D/3D keypoints
+- Quality / AQA: Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸, Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸
+- Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ: Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐµ, Ñ‚ÐµÐ³Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº
+
+#### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+- ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (MoCap) / Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ / Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ?
+- ÐšÑ‚Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹? Ð˜Ñ… ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¸ / ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ / ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ 
+  Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ñ‹ / Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ð¿ÐµÐ²Ñ‚Ñ‹)?
+- Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÐµÑ†? ÐœÐµÐ¶Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ðµ 
+  (Cohen's Îº, IoU, MPJPE)?
+- Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ â€” Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð»Ð¸? ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹?
+- Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ (CVAT, VGG, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ)?
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚Ð¾Ð² (majority vote / expert arbitration)?
+- Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ñ†Ð° (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾)?
+
+#### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+- Golden set / test probe?
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð¼?
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»ÑÑ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚)?
+
+---
+
+### 6. Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð˜ Ð›Ð˜Ð¦Ð•ÐÐ—Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð•
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|----------|----------|
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ (CC-BY / CC-BY-NC / custom / research-only) | |
+| ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾? | |
+| ÐÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ MoU / data use agreement | |
+| Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° / Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼) | |
+| Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ (GB/TB) | |
+| Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³ (Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€ / Zenodo / HuggingFace / GitHub) | |
+| Ð—Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸? | |
+| Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ API Ð¸Ð»Ð¸ dataloader Ð½Ð° PyTorch / TF? | |
+| ÐÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº (Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑŒ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾) | |
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ 
+Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐº Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°?
+
+---
+
+### 7. Ð”Ð•ÐœÐžÐ“Ð ÐÐ¤Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• ÐŸÐ•Ð Ð•ÐšÐžÐ¡Ð« (BIASES)
+
+#### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+- Gender imbalance
+- Ethnic / geographic homogeneity
+- Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½
+- ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ (BMI spread)
+- Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (bias Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ½Ñ‚ÑƒÐ·Ð¸Ð°ÑÑ‚Ð°Ð¼ / Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸)
+
+#### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+- Pose coverage: Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·? 
+  ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð½ÐµÐ´Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹?
+- Viewpoint coverage: ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚?
+- Environmental: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ / Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð·Ð°Ð»Ñ‹ / ÑÐ¼ÐµÑÑŒ?
+- Temporal: Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´ÐµÐ½ÑŒ / Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹ (fatigue effects)?
+
+#### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+- Class imbalance: Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+- Temporal imbalance: Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼
+- Quality label distribution: ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ðº Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¼Â» / Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¸Ð¼Â» 
+  Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼?
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ 
+Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ viewpoint Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ)?
+
+---
+
+### 8. Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð’ ÐÐÐ£Ð§ÐÐžÐœ Ð¡ÐžÐžÐ‘Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð•
+
+#### 8.1. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ SOTA-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹
+- Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ leaderboard? Ð“Ð´Ðµ?
+- Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ | Ð“Ð¾Ð´ | ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°_1 | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°_2 | ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ |
+|-------|-----|-------------|-----------|-----------|------------|
+| | | | | | |
+
+#### 8.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
+- ÐÐ´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹ Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ?
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ? 
+  (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, per-class accuracy Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ bias)
+
+#### 8.3. Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ SOTA Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ
+- ÐÐ° ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ… / ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ?
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Â«hard casesÂ» / challenge subsets?
+- ÐžÐ¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð»Ð¸ failure mode analyses?
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð ÐÐ’ÐÐ•ÐÐ˜Ð• Ð¡ ÐÐ›Ð¬Ð¢Ð•Ð ÐÐÐ¢Ð˜Ð’ÐÐ«ÐœÐ˜ Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢ÐÐœÐ˜
+
+ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ Ñ 3â€“5 Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸:
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ | Fit3D | FLAG3D | Human3.6M | <Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹> |
+|----------|---------------|-------|--------|-----------|----------|
+| Fitness-specific | | âœ“/âœ— | | | |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² | | 29 | | | |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ | | 47 | | | |
+| MoCap GT | | âœ“ | | | |
+| Multi-view | | âœ“ | | | |
+| Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ | | âœ— | | | |
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | | research-only | | | |
+
+---
+
+### 10. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5) | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|--------|:------------:|-------------|
+| Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ | | ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾? |
+| Multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ | | Ð¤Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚+Ð±Ð¾Ðº+3/4? |
+| ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ | | BMI spread, Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ |
+| Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ | | ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ°Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° |
+| MoCap / IMU ground truth | | Ð”Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ (â‰¥720p) | | |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° (â‰¥30 FPS) | | |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | | Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ? |
+| Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ edge-pipeline | | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚, dataloaders |
+
+**Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½?**
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:**
+- Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ? (Ð²ÐµÑÐ° Ð½Ð° ÑÑ…Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ)
+- Ð”Ð»Ñ fine-tuning? (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÑƒ)
+- Ð”Ð»Ñ evaluation? (Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+- Ð”Ð»Ñ baseline training? (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹)
+- Ð”Ð»Ñ pseudo-labeling? (Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº pose GT Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‹Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸:**
+- Domain gap Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼
+- Ð®Ñ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ / ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ dataloader-Ð¾Ð²)
+
+---
+
+### 11. ÐŸÐžÐ¢Ð•ÐÐ¦Ð˜ÐÐ› Ð”Ð›Ð¯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS  [ÐÐžÐ’ÐžÐ•]
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ **Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ** ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ 
+Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Â«ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒÂ». Ð”Ð»Ñ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ð¹ 
+Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ (MoCap, multi-view) ÑÑ‚Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ñ€Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ 
+Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€Ñ Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹.
+
+#### 11.1. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+- ÐŸÑ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ SMPL / SMPL-X / SMPL-H Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (Î² shape, Î¸ pose)?
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð° â€” ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ, gendered/neutral, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹?
+- Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ñ€Ðµ-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL renderer + Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ð½Ð³ 
+  (Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð´Ð»Ñ domain randomization?
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ meshes / vertices Ð² Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ?
+
+#### 11.2. MoCap ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ MoCap: BVH / C3D / custom? Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ AMASS-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼?
+- ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ MoCap Ð½Ð° Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð½Ð° 
+  Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ 
+  Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ?
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´ÐµÐ½ Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ drive-ania ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð¸Ð³Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐºÐ°Ñ… 
+  (Unity / Unreal / Blender) Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² 
+  ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… (Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ„Ð¾Ð½, ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°)?
+
+#### 11.3. Multi-view novel view synthesis
+- Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²?
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ NeRF / Gaussian Splatting Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ 
+  ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°?
+- Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², 
+  Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐµ?
+
+#### 11.4. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ segmentation masks / alpha mattes Ð´Ð»Ñ background replacement?
+- Green screen Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ â†’ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ñ„Ð¾Ð½Ð° (ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð» vs. Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ)?
+- Depth / normals â†’ relighting?
+- Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½-Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ: ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹ (Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°, ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°, Ñ„Ð¾Ð½, 
+  Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ)?
+
+#### 11.5. Pseudo-labeling Ð´Ð»Ñ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+- ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð½Ð°Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ 2D/3D pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð´Ð°Ð»ÐµÐµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ 
+  Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ pseudo-labels Ð´Ð»Ñ ÑÑ‹Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ in-the-wild Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 
+  YouTube-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)?
+- Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ MoCap GT, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ°Ðº Â«ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ 
+  Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸ÐºÑƒÂ» Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ SSL?
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÑƒÐ¶Ðµ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸?
+
+#### 11.6. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+- Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ AMASS (Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ pool MoCap)?
+- Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð»Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ Fit3D / FLAG3D Ð´Ð»Ñ multi-dataset training?
+- Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ 
+  Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸?
+
+#### 11.7. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸:
+- Domain gap realâ†’synthetic: Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ 
+  Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹, Ñ‚ÐµÐ½ÑŒÑŽ, motion blur?
+- Ð Ð¸ÑÐº Â«ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐºÐ¸Â» MoCap-ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ¼ÐµÑ‰Ñ‘Ð½ Ðº Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¼ 
+  Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð°Ð¼, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ 
+  Ð½Ð° Â«Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ…Â» Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ).
+- ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ð± ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ: ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ð¿Ð¾ÑÑÐ° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ 
+  SmartRep, Ð° Ð² SMPL-ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ðµ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°:** Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™ / 
+ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ + 1â€“2 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+---
+
+### 12. GAP-ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¨Ð•Ð“Ðž Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð  [Ð˜Ð—ÐœÐ•ÐÐ•ÐÐž: Ð±Ñ‹Ð²ÑˆÐ°Ñ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 11]
+
+Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ. Ð¡Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾:
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÐÐ• Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð¼ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°?**
+
+ÐžÑÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° gap:
+1. **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**: ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚? (Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, 
+   ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ðµ, Ð°Ñ€Ð¼ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¶Ð¸Ð¼, Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+2. **ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**: Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº? Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ â€” 
+   ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´.
+3. **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ**: ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¶ÐµÐ¹, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ 
+   Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ (Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ñ‹)?
+4. **Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸**: Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹ vs. Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ?
+5. **Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°**: ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚?
+6. **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²-ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð²**: ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð°, Ð¸ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 
+   ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ñ‹?
+7. **ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap**: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÑ‡ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¸Ð· ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 11, 
+   ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼Ð¸? (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ð½Ðµ 
+   ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸)
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð¡Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð² ÑÑ‚Ð¸Ð»Ðµ: Â«â€¦ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ X, 
+Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset: YÂ».
+
+---
+
+### 13. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (DATASET PAPER PEER-REVIEW)  [Ð˜Ð—ÐœÐ•ÐÐ•ÐÐž: Ð±Ñ‹Ð²ÑˆÐ°Ñ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 12]
+
+#### 13.1. Transparency score  [ÐÐžÐ’ÐžÐ•]
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾ 10 Ð¾ÑÑÐ¼. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ: 
+0 (Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚) / 1 (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾) / 2 (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ Ð¸ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾).
+
+ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº **Datasheets for Datasets** (Gebru et al., 
+CACM 2021), Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ pose/AQA-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð².
+
+| # | ÐžÑÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (0/1/2) | ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ |
+|---|----------------------|:--------------:|-------------|
+| 1 | Collection protocol disclosed (Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶, Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸) | | |
+| 2 | Capture setup specifications (ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, MoCap, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) | | |
+| 3 | Intrinsic/extrinsic ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° | | |
+| 4 | Demographics breakdown (Ð¿Ð¾Ð»/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/BMI/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ) | | |
+| 5 | Annotation instructions Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ | | |
+| 6 | Inter-annotator agreement Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½ (Îº, IoU, MPJPE Ð¸ Ñ‚.Ð¿.) | | |
+| 7 | Rejection / cleaning ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° (% Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñ‹) | | |
+| 8 | IRB / ethics approval ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ | | |
+| 9 | Datasheet for Datasets (Gebru et al. 2021) Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ | | |
+| 10 | Known limitations / failure modes Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ | | |
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Transparency Score:** Î£ / 20
+
+**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:**
+- 17â€“20: fully transparent (publication-grade documentation, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ 
+  Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ)
+- 12â€“16: adequately documented (Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð² Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹, 
+  ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð¾Ð²)
+- 7â€“11: partially documented (ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹, use with caveats â€” 
+  Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐºÐ° Ñ 
+  Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸)
+- 0â€“6: opaque (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Â«Ñ‡Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‰Ð¸ÐºÂ», Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ Ñ Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð¼ 
+  Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹, Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð¼)
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾ÑÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ 
+Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº SmartRep. ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ 
+ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ multi-view ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ; Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ 
+inter-annotator agreement Ð¿Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ 
+Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ error-detection Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+#### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼
+
+| ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10) | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|----------|:-------------:|-------------|
+| ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | | |
+| Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ | | |
+| ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ | | |
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° | | |
+| Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Transparency Score Ð¸Ð· 13.1) | | |
+| Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ð»Ð¸ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ?) | | |
+| Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (IRB, consent, privacy) | | |
+| ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð² | | |
+| ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (adoption) | | |
+| Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ 11) | | |
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Adopt / Adopt with caveats / Reference only / Skip
+
+---
+
+### 14. EXECUTIVE SUMMARY  [Ð˜Ð—ÐœÐ•ÐÐ•ÐÐž: Ð±Ñ‹Ð²ÑˆÐ°Ñ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 13, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð° Ð´Ð¾ 10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²]
+
+Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ â€” ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑŽÐ¼Ðµ Ð¸Ð· 10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²:
+1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ñ‡Ñ‚Ð¾, Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾, ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼)
+3. Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¸ÑÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)
+4. Transparency Score (Ð¸Ð· 13.1) Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
+5. Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» (Ð¸Ð· ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 11) â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Â«Ð´Ð¾Ñ„Ð°Ñ€Ð¼Ð¸Ñ‚ÑŒÂ» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ 
+   Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸
+6. Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep (pretrain / finetune / eval / baseline / 
+   pseudo-label / synthesis-source / Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ)
+7. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°)
+8. Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ðµ (Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ?)
+9. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™ / ÐžÐ¢ÐšÐÐ—
+10. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼ (2â€“3 ÑˆÑ‚ÑƒÐºÐ¸)
+
+---
+
+## Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°
+
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²ÐºÐ¸, Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹, ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•Â»
+- ÐÐµ Ð´Ð¾Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð¹
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸: Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ðº 
+  [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]
+- ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð² â€” ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ñ„Ð°ÐºÑ‚ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+- Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ YAML-frontmatter ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ (Ð´Ð»Ñ Obsidian vault) Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²ÑŒ 
+  Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ð° Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¼ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+
+---
+
+```yaml
+---
+dataset_name: "<Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ>"
+dataset_acronym: "<Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼>"
+paper_title: "<Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸>"
+paper_title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<venue>"
+venue_tier: "<Q1/A*/workshop/preprint>"
+doi: "<DOI / arXiv id>"
+domain: [fitness_specific | pose_3d | motion_generic | aqa_benchmarks | 
+         action_recognition]
+subjects_count: <N>
+exercises_count: <N>
+modalities: [rgb, mocap, imu, depth, text, smpl, ...]
+multi_view: <true/false>
+expert_error_annotation: <true/false>
+license: "<CC-BY / research-only / custom>"
+availability: "<open / request / mou>"
+url: "<ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ°>"
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<A|B|C|ABC|â€”>"
+role_in_pipeline: [pretrain | finetune | eval | baseline | pseudo_label | 
+                   synthesis_source | skip]
+transparency_score: "<N>/20"          # ÐÐžÐ’ÐžÐ•: Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³ Ð¸Ð· ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 13.1
+synthesis_potential: [smpl_rerender, mocap_retarget_amass, nerf_novel_view, 
+                      background_swap, pseudo_labeling_source, none]  # ÐÐžÐ’ÐžÐ•
+tags: [fitness, strength_training, pose_estimation, aqa, mocap, multi_view, 
+       expert_annotation, error_detection, commercial_friendly, edge]
+priority: "<HIGH | MEDIUM | LOW | REJECT>"
+---
+```
+````
+
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_gap_analysis.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_gap_analysis.md
new file mode 100644
index 0000000..a815cd4
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_gap_analysis.md
@@ -0,0 +1,85 @@
+# ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚: ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ gap-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¶Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°. Ð¦ÐµÐ»ÑŒ â€” Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ gap'Ð¾Ð² Ð¸ ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ SmartRep.
+
+---
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚
+
+Ð¢Ñ‹ â€” Ð²ÐµÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ CV-Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ. Ð¢ÐµÐ±Ðµ Ð´Ð°Ð½ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ 10 SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ† (Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ). ÐŸÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ´Ð¸ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð¹:
+
+1. **ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ gap'Ð¾Ð²** â€” ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ… (Ð¾Ð½Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ).
+2. **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹** Ð¸Ð· ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…² (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ:
+   - Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð·Ð° 2023â€“2026 (Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ â€” Ñ‚ÐµÐ¼ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ñ€Ð¸ÑÐº Â«Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Â»),
+   - Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð²,
+   - Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð´Ð»Ñ Ð ÐÐ¤ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°),
+   - ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»ÑŽ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ (CV + edge inference, Ð±ÐµÐ· ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ñ‹).
+3. **ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹** SmartRep Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ 1 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ñ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸ ÑƒÑÐ¿ÐµÑ…Ð°.
+4. **ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°** â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ Â«ÐµÑÐ»Ð¸ X, Ñ‚Ð¾ Y Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… ZÂ».
+5. **Ð¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹** â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 5 Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² SOTA, Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ñ‹ ÐžÐ‘Ð¯Ð—ÐÐÐ« ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ….
+6. **ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸** â€” Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ðµ (Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… / Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð° / ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ñ‹ / Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð¾Ð²) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…².
+
+---
+
+## Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ð°
+
+```markdown
+## 1. ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ gap'Ð¾Ð²
+
+| gap / Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ | 2_pose | 3_motion | 4_ssl | 5_few_shot | 6_edge | 7_physics | 8_aqa | 9_valid | 10_related |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| edge latency <30ms | âœ“ | âœ“ | âœ“ | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ“ |
+| few-shot Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ— |
+| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
+
+**Ð¢Ð¾Ð¿-3 ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Â«Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ…Â» gap'Ð°** (Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² â‰¥4 Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ…):
+1. <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+2. <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+3. <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+
+## 2. Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…² / ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ: **<Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€>**
+
+ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:
+- <Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚ 1>
+- <Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚ 2>
+- <...>
+
+## 3. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹
+<1 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð³Ñ€Ð°Ñ„, 5-8 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸>
+
+## 4. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+<1 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ>
+
+## 5. ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹
+1. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 1> â€” Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ
+2. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2>
+3. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 3>
+4. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 4>
+5. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 5>
+
+## 6. Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼
+
+### ðŸ…° SSL AQA on edge
+- âœ… Ð•ÑÑ‚ÑŒ: <Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹>
+- âŒ ÐÐµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚: <Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾>
+- Ð Ð¸ÑÐº: <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+
+### ðŸ…± Few-shot adaptation
+... Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾
+
+### ðŸ…² Physics-informed pose
+... Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾
+
+## Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³
+<1 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð³Ñ€Ð°Ñ„: Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÐ¼, Ñ ÐºÐµÐ¼, Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÑÑ€Ð¾ÐºÐ¸>
+```
+
+---
+
+## Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸
+1. ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð¹ Ñ‚Ð¾, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ â€” Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…Â».
+2. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñƒ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹-Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ SOTA-Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚, ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÐºÐ»ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Â«?Â».
+3. Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð¿. 2) Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ â€” ÐÐ• Â«Ð¾Ð±Ð° Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸ÐµÂ».
+4. Ð§Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð² Ð¿. 3 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹, Ð³Ñ€Ð°Ð´ÑƒÑÑ‹). Ð‘ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ» ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð° Ð ÐÐ¤ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚.
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_motion_temporal.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_motion_temporal.md
new file mode 100644
index 0000000..62612d1
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_motion_temporal.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+
+
+#prompts #claude #smartrep #motion_temporal #single_paper
+
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢: ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼ Ð½Ð°Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Motion Temporal)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (action recognition), Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (human motion understanding) Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². ÐŸÐ¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÑŒ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð°Ð· Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾).
+
+ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÐ´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ (skeleton GCN, video transformers, temporal CNN), ÐµÑ‘ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ/ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+Ð’Ñ‹Ð´Ð°Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¼ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ (Markdown, frontmatter YAML Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ):
+
+---
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¸Ð¹>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¿ÑÑ‚ÑƒÑŽ>]
+year: <YYYY>
+venue: "<Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»/ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ>"
+venue_tier: "<Q1/Q2/Q3/Q4/A*/A/B/workshop/preprint>"
+doi: "<DOI Ð¸Ð»Ð¸ arXiv id>"
+tags: [skeleton_gcn, video_transformer, temporal_cnn, rep_counting, phase_segmentation, motion_representation, edge, distillation, aqa, biomech]
+relevance_to_smartrep: <1-5>   # 5 = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚/Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° edge, 1 = Ñ‚Ð°Ð½Ð³ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð°Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð°Ð½Ñ†ÐµÐ²)
+params: "<ÐºÐ¾Ð»-Ð²Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., 100M)>"
+flops: "<Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., 50 GFLOPs)>"
+---
+
+# <title_ru>
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+<Ðž Ñ‡Ñ‘Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ….>
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+<ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼, Ð½ÐµÑ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²).>
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- <Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 1>
+- <Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 2>
+- <...>
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+<ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹. ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹: 
+1. ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?
+2. ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?
+3. ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸? (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾)>
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+<ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· "Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸" Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…? Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ, Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, distillation of video transformers to light models) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°?>
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ) | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1, MAE/OBO Ð¸ Ð´Ñ€.) | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ |
+|---|---|---|---|
+| ... | ... | ... | ... |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+<ÐšÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., ST-GCN, RepNet, VideoMAE), Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾, Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾.>
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+<Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´, Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑÐ»Ð¾ÑÑŒ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…).>
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+<ÐšÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ? (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… GCN Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð»Ð¾ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸).>
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+<Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐÐ• Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ â€” Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°. Ð˜Ñ‰Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð³Ð³ÐµÑ€Ñ‹:
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ (Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ).
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (RepNet-like), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ "Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ" Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ "Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾" Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð· (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð°), Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ.>
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+<Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»Ð¸ÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ SOTA Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (ST-GCN, PoseConv3D, RepNet, VideoMAE) â€” [[wikilink]] Ð½Ð° Ð½Ð¸Ñ….>
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- Pretrained: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: <Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 2D, Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ RGB Ð¸Ð»Ð¸ heatmaps?>
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+```bibtex
+@...{...}
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_pose_estimation.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_pose_estimation.md
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index 0000000..1d3874f
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+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_pose_estimation.md
@@ -0,0 +1,363 @@
+
+
+
+# ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢: Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾ Pose Estimation Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep
+
+````markdown
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ human pose estimation, edge AI Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸ÑˆÑŒ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…). ÐŸÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ, Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep (Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)
+
+### Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð¸ Ñ‚.Ð¿.) Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, ÑÐ½ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½, Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+### Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½
+**Pose Estimation â†’ Joint Angle Computation â†’ Movement Phase Segmentation â†’ Technique Assessment â†’ Feedback Generation**
+
+### Ð–Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|----------|----------|
+| ÐŸÐ»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° | Snapdragon 8 Gen 2 / Apple A16+ (CPU, Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ NPU) |
+| Latency | <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð´Ð»Ñ pose-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° |
+| FPS | â‰¥30 fps end-to-end |
+| Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð° | 256â€“384 px (ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°) |
+| Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² | MAE â‰¤5Â° vs MoCap Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… |
+| Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ | Â±45Â° Ð¾Ñ‚ Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ |
+| ÐŸÐ°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ | <30 MB |
+| Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ 30+ Ð¼Ð¸Ð½) |
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- **2D pose** ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð», **3D lifting** ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð² ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹/Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚ÑÑ…
+- Top-down Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼ (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸)
+- Heatmap-based Ð¸ regression-based â€” Ð¾Ð±Ð° Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ
+- Temporal smoothing Ð¶ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹)
+- SMPL-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð¸Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµÑ€
+
+### ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° (Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ…)
+- **Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼**: Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð¼ (Ð¶Ð¸Ð¼, Ñ‚ÑÐ³Ð°), Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ
+- **ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹**: Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¿Ð»Ð°Ð½ÐºÐ°, Ñ€ÑƒÐ¼Ñ‹Ð½ÑÐºÐ°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ), Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð¼Ð¾ÑÑ‚)
+- **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ…/Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… (â‰  ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ PCK)
+- **Ð‘Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ**: Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð° (truncation)
+- **Ð¡Ð½Ð°Ñ€ÑÐ´Ñ‹ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ**: Ð³Ñ€Ð¸Ñ„ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹ â€” Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð·Ð°Ð±Ð»ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° COCO
+- **ÐŸÐ¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð°ÑÑÑ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ temporal priors
+
+### ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÑƒÑŽÑ‚
+- **Fit3D** â€” Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ MoCap (47 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, 3D ground truth)
+- **MM-Fit** â€” Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+- **Squat dataset, BarBend** â€” ÑƒÐ·ÐºÐ¾ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- **Human3.6M, MPI-INF-3DHP** â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ 3D Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸
+- **COCO, MPII, CrowdPose** â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ 2D Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸
+- **AIST++** â€” Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ñ‹ (Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÑƒ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ°)
+
+### Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ/ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸
+- **Edge / mobile**: BlazePose, MoveNet (Lightning/Thunder), MovePose, RTMPose-Lite, Lite-HRNet, EfficientPose
+- **Heavy 2D**: HRNet, ViTPose, TokenPose, RTMPose
+- **3D monocular**: VideoPose3D, MeTRAbs, MotionBERT, PoseFormerV2, MotionAGFormer
+- **SMPL**: VIBE, PARE, CLIFF, SMPLer-X
+
+### ÐšÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+- **ðŸ…°** â€” fitness-specific fine-tuning + edge-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ SOTA Ð¿Ð¾Ð´ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)
+- **ðŸ…±** â€” temporal-aware pose estimation Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ periodicity priors)
+- **ðŸ…²** â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ (constraints Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸)
+
+### Ð˜Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ (gap analysis)
+- Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¶ÐµÑ€Ñ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ accuracy Ñ€Ð°Ð´Ð¸ speed; **Ð½ÐµÑ‚** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ… <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU **Ð˜** MAE â‰¤5Â° Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ vs MoCap Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…
+- Fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ pose estimators Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°
+- Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Human3.6M; **Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Fit3D**
+- ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ self-occlusion Ð² Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹
+- Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ MPJPE, PCK)
+
+---
+
+## Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°
+
+ÐŸÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð°Ð¼ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð¹ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Markdown-Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ñ YAML frontmatter Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ (Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ).
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+- ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð» + Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´)
+- Ð’ÑÐµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Ð“Ð¾Ð´, venue, Ñ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue (Q1/Q2/A*/A/B/workshop/preprint)
+- DOI / arXiv ID, ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´
+- Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾)
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+Ð’ 3â€“5 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…:
+- ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?
+- Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ? (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´/Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°/Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚)
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?
+- Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ pose estimation:
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**: 2D / 3D / SMPL / 6DoF body
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**: Top-down / Bottom-up / Single-stage / Two-stage lifting
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**: Heatmap-based / Direct regression / Hybrid / Token-based
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**: Per-frame / Sliding window / Recurrent / Transformer-based temporal
+- **Backbone**: CNN (MobileNet, ResNet, HRNet) / ViT / Hybrid / SSM
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+- ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ pipeline Ð¸ data flow (Ð²Ñ…Ð¾Ð´ â†’ backbone â†’ head â†’ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´)
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ð¸ Ð¸ Ð¸Ñ… Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸
+- Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾)
+- Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², FLOPs
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+**ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜ Ð’ÐÐ–ÐÐž:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¸ Ð¸ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ.
+
+**Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¸ Ð•Ð¡Ð¢Ð¬:**
+- Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Figure: Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€, Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾, ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ³Ð¾ (Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð² Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ)
+- Ð¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð²/Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ† Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹
+
+**Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð² ÐÐ•Ð¢ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ Ð½ÐµÐ¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹:**
+- ÐžÑ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº
+- Ð¡Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²ÑƒÑŽ/ASCII/mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñƒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ (loss functions, heatmap formulation, decoding strategy, temporal aggregation)
+- Ð’ LaTeX-Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ðµ
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+- ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ñ‹ (tricks)
+- Inference optimizations (quantization, pruning, distillation, NAS)
+- Augmentation strategies (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹)
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test) | Ð¢Ð¸Ð¿ (2D/3D/SMPL) | Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ | Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (general/sport/fitness) | Public? |
+|---|---|---|---|---|---|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ? ÐžÑ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ:
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ**: PCK@0.05/0.2, MPJPE, PA-MPJPE, AUC, OKS-mAP, NME
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ**: MAE Ð¿Ð¾ joint angles, RMSE â€” **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸!**
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ**: MPJVE (velocity error), MPJAE (acceleration error)
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚**: FLOPs, params, latency (Ð½Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¼ hw?), FPS, energy, memory footprint
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**: occlusion accuracy, cross-dataset generalization
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ/ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…? Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸?
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²
+Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ:
+
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ | Backbone | Params | FLOPs | Latency (hw) | PCK / MPJPE | ... |
+|-------|----------|--------|-------|--------------|-------------|-----|
+
+- Ð–Ð¸Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼ â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚
+- ÐžÑ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ: Ð¼Ð°Ñ€Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ / ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ / ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ
+- Ð£ÐºÐ°Ð¶Ð¸ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ input size, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ)
+
+#### 4.4. Ablation Study
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹?
+- Ð§Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´?
+- Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+- ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?
+- ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹?
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+- Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹
+- Failure cases â€” Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸, Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…
+- ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ | Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps) |
+|---|---|---|
+| Hardware (test platform) | | |
+| Latency per frame | | |
+| FPS | | |
+| Model size | | |
+| FLOPs | | |
+| Quantization support | | |
+| Mobile/embedded benchmarks | | |
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ
+- Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸
+- ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)
+- ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ
+- Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹
+- Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸
+- ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5) | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|--------|:---:|---|
+| Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ <10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘) | | |
+| Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ | | |
+| Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ (Ñ€ÑƒÐºÐ¸/Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð¼) | | |
+| Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ, Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) | | |
+| Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (jitter Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) | | |
+| ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ | | |
+| Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ/ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… | | |
+| Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation (Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°) | | |
+| Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ | | |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² | | |
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:**
+- Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð² SmartRep?
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ?
+- Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸?
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ñ€ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð»Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼?
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²):** ÐºÐ°ÐºÐ¾Ðµ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚, Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚?
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚/Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚?
+- Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸: BlazePose, MoveNet, RTMPose, ViTPose, HRNet, MotionBERT, VideoPose3D, MeTRAbs
+- Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ)
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+| ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ | 1â€“10 | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|---|:---:|---|
+| ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° | | |
+| Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° | | |
+| Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | | |
+| Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ | | |
+| Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | | |
+| Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community | | |
+| Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment | | |
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept / Weak Accept / Borderline / Weak Reject / Reject
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (1 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ)
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ¾Ð¹ Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ: backbone / head / loss / decoder / temporal module / training trick)
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ)
+
+ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ð½ÑƒÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÑÐ¶Ð°Ñ‚ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°:
+
+```markdown
+---
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¸Ð¹>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¿ÑÑ‚ÑƒÑŽ>]
+year: <YYYY>
+venue: "<Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»/ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ>"
+venue_tier: "<Q1/Q2/Q3/Q4/A*/A/B/workshop/preprint>"
+doi: "<DOI Ð¸Ð»Ð¸ arXiv id>"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, physics, biomech, occlusion, validation, commercial]
+pose_dim: "<2d|3d|smpl|hybrid>"
+strategy: "<top_down|bottom_up|single_stage|lifting>"
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+params_M: <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ…>
+flops_G: <FLOPs Ð² Ð³Ð¸Ð³Ð°Ñ„Ð»Ð¾Ð¿ÑÐ°Ñ…>
+latency_ms: <latency Ð² Ð¼Ñ, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾>
+hw_tested: "<Ð½Ð° Ñ‡Ñ‘Ð¼ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸>"
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<A|B|C|ABC|â€”>"
+priority: "<HIGH|MEDIUM|LOW>"
+---
+
+# <title_ru>
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+<...>
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+<...>
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- <...>
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+<ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐºÐ°Ð·, Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ>
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+<...>
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | | |
+| FPS | | |
+| Params | | |
+| FLOPs | | |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+<...>
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+<Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ>
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+<Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐÐ• Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Â«â€¦ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ XÂ»>
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+<wikilinks Ð½Ð° Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð² vault>
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- Pretrained: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@...{...}
+```
+```
+
+---
+
+## ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°
+1. **ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹.** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•Â».
+2. Ð§Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. Ð¡Ð²Ð¾Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÐºÐ°Ðº **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]**.
+3. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð²: ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ñ„Ð°ÐºÑ‚ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+4. Ð’ `tags` Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ: `pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, physics, biomech, occlusion, validation, commercial`.
+5. `relevance_to_smartrep`: ÑÑ‚Ð°Ð²ÑŒ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾. **5** = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ fitness/exercise pose estimation Ð½Ð° edge. **4** = edge pose estimation general. **3** = pose estimation Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ. **2** = ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (action recognition, AQA). **1** = Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ (3D-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ, generative).
+6. **`Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ` â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ.** ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐÐ• ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð¸Â» Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ Â«â€¦ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ XÂ» Ð¸Ð»Ð¸ Â«â€¦ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° YÂ» Ð¸Ð»Ð¸ Â«â€¦ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ <ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ðµ>Â».
+7. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€: Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð² TL;DR, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ñ‹ 3.4 Ð¸ 4.3, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Â«Ð¢Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²Â».
+8. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ, Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÑŽ, baseline-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹.
+9. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” Ð² LaTeX (`$...$` Ð´Ð»Ñ inline, `$$...$$` Ð´Ð»Ñ display).
+10. Ð’ÑÐµ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ â€” Ð² Markdown.
+````
+
+---
+
+**Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÑ€ÐµÐ¿Ð¸ PDF ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÑÑ‚Ð°Ð²ÑŒ ÐµÑ‘ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð¾Ð¼. ÐžÑ‚Ð²ÐµÑ‚ Claude Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ 11 ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼ + ÑÐ¶Ð°Ñ‚ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÑ‚Ð°Ð²ÐºÐ¸ Ð² Obsidian-vault.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/prompt_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.md b/SmartRep/0_prompts/prompt_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.md
new file mode 100644
index 0000000..18fb816
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/prompt_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+# ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚: Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+Ð’ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ PDF Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ + ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚.
+
+---
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚
+
+Ð¢Ñ‹ â€” Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚, Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…). ÐŸÑ€Ð¾Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¼ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ (Markdown, frontmatter YAML Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ):
+
+```markdown
+---
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¸Ð¹>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¿ÑÑ‚ÑƒÑŽ>]
+year: <YYYY>
+venue: "<Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»/ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ>"
+venue_tier: "<Q1/Q2/Q3/Q4/A*/A/B/workshop/preprint>"
+doi: "<DOI Ð¸Ð»Ð¸ arXiv id>"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, physics, biomech, occlusion, validation, commercial]
+relevance_to_smartrep: <1-5>   # 5 = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ, 1 = Ñ‚Ð°Ð½Ð³ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾
+direction: "<A|B|C|ABC|â€”>"     # ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ñ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²
+---
+
+# <title_ru>
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+<Ðž Ñ‡Ñ‘Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚>
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+<ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹>
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- <Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 1>
+- <Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 2>
+- <...>
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+<ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹/Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð°, ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹, ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ. ÐÐµ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ>
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| ... | ... | ... | ... |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+<Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚, Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾, Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…>
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+<Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ð¸>
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+<ÐšÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ>
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+<Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐÐ• Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹>
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+<Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»Ð¸ÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ â€” [[wikilink]] Ð½Ð° Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð² vault>
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+- Pretrained: <ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð½ÐµÑ‚Â»>
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+```bibtex
+@...{...}
+```
+```
+
+---
+
+## Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸
+1. ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½ÐµÑÑÐ½Ð¾ â€” Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾Â».
+2. Ð’ `tags` Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+3. `relevance_to_smartrep` ÑÑ‚Ð°Ð²ÑŒ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾: 5 â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ fitness/exercise assessment; 3 â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ pose estimation; 1 â€” tangentially related (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð°Ñ 3D-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ).
+4. `Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ` â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ. Ð—Ð´ÐµÑÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐÐ• ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð¸Â» Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ Â«â€¦ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ XÂ».
+5. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€, Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ Ð² TL;DR Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ñ Â«ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Â» Ð¸ Â«Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTAÂ», Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸Ñ… Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²ÑŒ Â«Ð¢Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²Â».
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (SSL MOTION & AQA).md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (SSL MOTION & AQA).md
new file mode 100644
index 0000000..d31617e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (SSL MOTION & AQA).md	
@@ -0,0 +1,81 @@
+
+
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (SSL MOTION & AQA)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² SSL (Self-Supervised Learning) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** (ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…).
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+YAML
+
+```
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¸Ð¹>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, occlusion, one_class_anomaly, masked_modeling, contrastive, periodicity]
+relevance_to_smartrep: <1-5> # 5 = fitness AQA, 1 = general video SSL
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion / One-class AQA
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+- ÐžÐ¿Ð¸ÑˆÐ¸ ÑÑƒÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð² 3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ SSL (Masked Modeling, Contrastive, Periodicity Ð¸Ð»Ð¸ Anomaly Detection) Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?
+    
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐŸÐ¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¸ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ñ†Ð¸ÐºÐ»-ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ñ‚.Ð´.).
+    
+- **Backbone:** ÐšÐ°ÐºÐ°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ? (ViT, CNN, Mamba/SSM). Ð£ÐºÐ°Ð¶Ð¸, ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð’Ñ‹Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX: $L_{total} = \dots$. ÐŸÑ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» ÑÐ»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ….
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Ð¡Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Mermaid-ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Inputs -> Encoder -> SSL-Head -> Loss).
+    
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** (Kinetics-400, NTU RGB+D, Fitness-AQA, Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹).
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ SOTA.
+    
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (Recall, Acc) Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Spearman's rank correlation, AUROC Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹)?
+    
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (M), GFLOPs, Latency (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾).
+    
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** ÐžÐ±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸?
+    
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¸Ð´ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ñƒ:
+
+- **One-class AQA:** ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ SSL-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸" Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ…)?
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð´ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ Teacher (Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) -> Student (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)?
+    
+- **Periodicity-awareness:** ÐŸÐ¾Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð² Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ Ð¸Ñ… Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð°?
+    
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+- Ð§ÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ **ÐÐ•** Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚? (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€: "Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸", "Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²", "Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ SSL-Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÐ²Ð°"). Ð¡Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ 1-2 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… "Ð³ÑÐ¿Ð°", ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð² SmartRep.
+    
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: (Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™).
+    
+- Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¸Ð· ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐ°: VideoMAE, TCLR, RepNet, PatchCore).
+    
+
+---
+
+**Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð˜Ð˜:** ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ». Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ AQA  Anomaly  Error-detection ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ AQA  Anomaly  Error-detection ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md
new file mode 100644
index 0000000..7cb9f87
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ AQA  Anomaly  Error-detection ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md	
@@ -0,0 +1,297 @@
+ÐŸÑ€ÐµÐ¶Ð´Ðµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑ€Ð°Ð¹Ñ‚Ð°:
+
+1. **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹.** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñ‹ (Ð±ÐµÐ· ÑˆÐ°Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼. Ð”ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¾Ð² 1, 2, 3, 5, 7, 8 ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ðµ.
+2. **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ `paper_type`.** Ð­Ñ‚Ð¾ explicit routing key Ð² YAML â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ vault'Ð° Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ. Ð”Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ: `aqa_method`, `ssl_backbone`, `pose_method`, `biomech_model`, `hybrid`. Ð•ÑÐ»Ð¸ `hybrid` â€” Ð±ÐµÑ€Ñ‘Ð¼ Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· Ð´Ð²ÑƒÑ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ñ‚Ðµ, Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÐ¼ secondary axes Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¸.
+3. **`direction` â€” required Ð±ÐµÐ· default.** Ð£Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°. AI Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ Ð°Ð±Ð·Ð°Ñ†Ðµ TL;DR.
+4. **Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ.** Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽ: `cross_view`, `instance_discrimination`, `skeleton_only`, `video_modality`, `multi_modal`, `knowledge_distillation`, `transformer`, `gcn`, `mamba`, `regression_head`, `anomaly_score`, `cycle_consistency`. ÐžÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽ.
+5. **Edge feasibility â€” ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback.** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ 5 Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ `lightweight / medium / heavy / unknown` Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ (Ð¿Ð¾ backbone'Ñƒ Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ Ð²ÐµÑ‚Ð¾Ðº).
+6. **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ.** Ð’ AQA-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ðµ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹; Ð² SSL-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾ Â«AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Â».
+7. **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6 â€” Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ.** AQA-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ transfer; SSL-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² pretraining-pipeline Ð¸ chaining Ñ downstream-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹.
+
+---
+
+# ðŸ“‘ ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŒ (Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹)
+
+```
+# ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°
+ssl, supervised, semi_supervised, few_shot, zero_shot, masked_modeling, 
+contrastive, instance_discrimination, cross_view, knowledge_distillation, 
+cycle_consistency, anomaly_score
+
+# Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°
+pose_estimation, action_recognition, aqa, one_class_anomaly, 
+fine_grained_classification, rep_counting, periodicity, regression_head
+
+# ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+skeleton_only, video_modality, multi_modal, imu, depth
+
+# ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+gcn, transformer, mamba, cnn, lstm
+
+# Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ
+edge, occlusion, in_the_wild
+```
+
+---
+
+# ðŸ“ Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ A â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ AQA / Anomaly / Error-detection ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+
+````
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð AQA-Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: aqa_method)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² Action Quality Assessment, 
+fine-grained error detection Ð¸ anomaly detection Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. 
+Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ 
+ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…).
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¾ÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐÐ• Ð¿Ñ€Ð¾ AQA / anomaly / 
+fine-grained errors (Ð°, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ SSL pretraining Ð¸Ð»Ð¸ pose estimation) â€” 
+ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸: Â«Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ AQA-Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°, Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽ SSL-backbone-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Â». 
+ÐÐµ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð¹ AQA-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Ð½Ð° Ð½Ðµ-AQA ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+short_name: "<canonical Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼ ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+code: "<github ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ>"
+paper_type: "aqa_method"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 3>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð±ÐµÐ· default. ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹ Ð² TL;DR.
+status: "reviewed"
+````
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ AQA-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚: scoring (regression), ranking, fine-grained error classification, anomaly detection (one-class), multi-error localization. **Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼. **Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð° `direction` (ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²).
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸:** regression / ranking / classification / anomaly
+    - per-rep / per-set / per-frame granularity.
+- **Backbone** + Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ stride).
+- **Ð“Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸** (regression head, prototype-based, distance to mean, reconstruction error Ð¸ Ñ‚.Ð´.).
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** ($\mathcal{L} = \dots$) Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼/Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð¾Ð¼.
+- **ÐžÐ±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹Â» template? ÐšÐ°Ðº Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°Ð¼?
+- **Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Inputs â†’ Encoder â†’ AQA-Head â†’ Score/Anomaly.
+
+### 4. AQA-Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§ÐÐž)
+
+- **Datasets:** AQA-7, MTL-AQA, FineDiving, Fitness-AQA, EC3D, FLEX, JIGSAWS, ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ â€” ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾. Ð§ÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½: continuous score / named errors / pairwise ranks?
+- **AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:**
+    - Ð”Ð»Ñ scoring/regression: Spearman's Ï, Kendall's Ï„, MSE, RÂ²
+    - Ð”Ð»Ñ error classification: Accuracy, F1, mAP, per-error precision/recall
+    - Ð”Ð»Ñ anomaly: AUROC, AUPRC, EER
+    - **Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Top-1 accuracy** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹; ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ.
+- **Inter-annotator agreement:** Cohen's Îº / Krippendorff Î± â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ.
+- **SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Per-error breakdown:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº? ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾?
+- **Granularity:** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€, Ð·Ð° Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼, Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹?
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M)|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|GFLOPs|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ + device / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|<Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ? ÐºÐ°Ðº?>|
+|Edge / mobile deployment|<Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚/Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ>|
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (ÐµÑÐ»Ð¸ â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸ backbone ÐºÐ°Ðº `lightweight / medium / heavy / unknown` Ñ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÑƒ (Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²ÐµÑ‚Ð¾Ðº, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚).
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (AQA-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ transfer Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ñƒ:** ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ domain gap (Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ â†” ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ)? Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?
+- **Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð»Ð¾Ð¶Ð°Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸ (butt-wink, hitch, valgus knee, uneven bar path Ð¸ Ñ‚.Ð´.)?
+- **Per-rep vs per-set:** Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” feedback Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ; Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ per-rep granularity Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ summary?
+- **One-class ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ multi-class supervised â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð²Ñ‹ÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² one-class (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ñ‹)? Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ?
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** Teacher (Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ðµ: Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + IMU + Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€) â†’ Student (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ) â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ñ‚Ð°ÐºÑƒÑŽ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ?
+- **Periodicity / rep counting:** ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²?
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ« â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ)
+
+Ð¡Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ 2â€“4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ] â†’ [ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð¾Ð¹ SmartRep].
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹: Â«ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐºÐ°Ð»ÑÑ€-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ â†’ SmartRep Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ per-rep + per-frame Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐ²ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ð°Â».
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²) Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ñƒ (pretraining / fine-tuning / inference head / baseline Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+- 3â€“5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° (Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ).
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð’ÑÐµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX Ð² `$...$` Ð¸Ð»Ð¸ `$$...$$`.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÐ»Ð¾ÑÑŒ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ).
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÑ‰Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
+
+```
+
+---
+
+# ðŸ“ Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ B â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SSL backbone / pose / representation learning ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+
+```
+
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð SSL-BACKBONE Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: ssl_backbone)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð², representation learning, masked modeling, contrastive learning. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿ pretraining ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾/Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¯Ð’ÐÐž Ð¿Ñ€Ð¾ AQA / fine-grained errors / anomaly detection Ñ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹ â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸: Â«Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ AQA-Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°, Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽ AQA-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Â». ÐÐµ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°Ð¹ÑÑ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ SSL-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Ð½Ð° supervised AQA.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-2: AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Spearman, AUROC, error breakdown) Ð² SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð®Ð¢. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ñ‘ÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Â«AQA-evaluation Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑÂ» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4 Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº AQA Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6.
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
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+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
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+paper_type: "ssl_backbone"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 3 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ, Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ â€” ðŸ…². Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+status: "reviewed"
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ (masked recon, contrastive, predictive coding, cycle consistency, distillation). **Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð². **Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ `direction` (Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…² Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ).
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ / Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ / Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² (ÐµÑÐ»Ð¸ contrastive).
+- **Backbone:** ViT / ST-GCN / Mamba / CNN + ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚: Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (rep counting), Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°), Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±).
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼/Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ.
+- **Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / warm-up / curriculum** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸? ÐšÐ°ÐºÐ¾Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ?
+- **Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€, batch, memory bank size, ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸, K Ð² top-K (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾).
+- **Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Raw input â†’ View generation â†’ Encoders â†’ Projector â†’ SSL-Loss.
+
+### 4. SSL-Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð«
+
+- **Pretraining datasets:** NTU-60/120, Kinetics-400/700, ImageNet, ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ. ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÑˆÐºÐ°Ð»Ð°?
+- **Downstream protocols:**
+    - Linear evaluation (frozen encoder + FC)
+    - Finetune (encoder + head Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ end-to-end)
+    - KNN evaluation
+    - Few-label / semi-supervised (1% / 10% label fraction)
+    - Transfer Ð½Ð° out-of-distribution Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ downstream:** Top-1 / Top-5 accuracy, NMI / ARI Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, mAP Ð´Ð»Ñ retrieval. **AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾, Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¹.**
+- **SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½ÑƒÑŽ, Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ.
+- **ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** t-SNE / attention maps / cluster purity â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°.
+- **Ablation:** ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ.
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (M)|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|GFLOPs|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|<Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ + device / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž>|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|<Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?>|
+|Edge / mobile deployment|<Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚/Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ>|
+|Memory bank / Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚-ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|<Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ? Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚>|
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (ÐµÑÐ»Ð¸ â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° backbone'Ð° `lightweight / medium / heavy / unknown` + Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ñ‚Ð¸Ð¿, ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð°, Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð¾Ðº). ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· SSL-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (memory bank, EMA-encoder, projector head) **Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾** Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐºÐ°Ðº pretraining-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚)
+
+- **Backbone reusability:** Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ ÑÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ input'Ð¾Ð¼ SmartRep (33-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ COCO/MoveNet)? ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ (NTU-25 â†” COCO-33, joint mapping)?
+- **Pretraining recipe transferability:** warm-up, Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ batch, memory bank â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚?
+- **Domain gap Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ñƒ:** Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ / ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ / Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹) â†” ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ gap, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¼ÑÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ (motion-stream? bone-stream?).
+- **Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸:** Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð°Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ÑŒ one-class anomaly head (PatchCore, KNN-distance, reconstruction error)? ÐÐµ ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸ SSL-objective Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²?
+- **LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¸ (Teacher Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ / Student Ñ Ð±ÐµÐ´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸), Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÑÐµ Â«viewsÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°?
+- **Periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, random crop Ñ reflection padding Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚; phase-aware resampling ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚)?
+- **Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼:** Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ objective ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ â€” Ð¾Ð½ ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ñ‹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°? (Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ vs Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ butt-wink.)
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ« â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ)
+
+2â€“4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐºÐ°Ðº pretraining-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´] â†’ [ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ / Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°ÑÐ²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ SmartRep].
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹:
+
+- objective Ð½Ðµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ error-aware SSL signal
+- Ð½ÐµÑ‚ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð² â†’ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ + INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+- views ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ LUPI Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¼
+- Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â†’ phase-aware augmentations
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð¿ (pre-pretraining / pretraining / finetune-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / baseline-ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ).
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²) â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SSL-backbone Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² ðŸ…², Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð² ðŸ…° Ð¸ ðŸ…±. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+- 3â€“5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð² SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ….
+- ÐÐµ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð¹ AQA-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð². Ð•ÑÐ»Ð¸ AQA-evaluation Ð½ÐµÑ‚ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð¸ Ð¸Ð´Ñ‘Ð¼ Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
+
+```
+
+---
+
+## ðŸ§­ Ð¡ÐµÐ»ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ
+
+| ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð² abstract / methods | Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ |
+|---|---|
+| Spearman / Kendall / AUROC / per-error F1 / regression head Ð½Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ | **A (AQA)** |
+| Named error taxonomy (named technique mistakes) | **A (AQA)** |
+| Reconstruction error / distance-to-prototype ÐºÐ°Ðº anomaly score | **A (AQA)** |
+| Pretext task (masked recon / contrastive / cycle / pred coding) + linear/finetune evaluation Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ | **B (SSL backbone)** |
+| Linear eval / KNN Ð½Ð° NTU/Kinetics/ImageNet, Top-1 ÐºÐ°Ðº Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | **B (SSL backbone)** |
+| Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: SSL-pretraining + AQA-fine-tuning Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ | ÐŸÐ¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ñ‚Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²; Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 1 Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ `paper_type: hybrid`, Ð² TL;DR â€” ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ |
+| Pose estimation (MPJPE / PA-MPJPE Ð½Ð° H36M/3DPW) | ÐÐ¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚, Ð½Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹** ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ (`pose_method`) |
+
+---
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÐ¿Ñ€ÐµÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸:**
+- `direction` Ð±ÐµÐ· default â†’ AI Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð¸ Ð½Ðµ ÑÐ²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² Ð´ÐµÑ„Ð¾Ð»Ñ‚.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ñ‘Ð½ â†’ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ðµ-AQA ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ….
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6 Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ñ‘Ð½ â†’ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ AQA-transfer Ð¸ Ð´Ð»Ñ chaining-Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ pretraining'Ð°.
+- Edge fallback â†’ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑˆÐºÐ°Ð»Ð° Ð¸Ð·Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐ¿ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð°.
+- Ð¢ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŒ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð´ subtypes contrastive learning.
+- Routing ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹: `paper_type` Ð² YAML + safety-check Â«Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸ÑÑŒ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Â».
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ° ÐÐ• Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:**
+- Ð¢Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ **`pose_method`** (Ð´Ð»Ñ AIFit, SMPLify-style, Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. fitting) â€” Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ AIFit ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°. Ð˜Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ pose-papers ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð¾ÑÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ (MPJPE/PA-MPJPE, joint angle error, stability under occlusion, biomechanical priors).
+- Ð§ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð¹ â€” **`dataset`** â€” Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ ÑƒÐ¶Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ð¹ 14-ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°ÐµÐ¼.
+- Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, AIFit â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ pose_method, Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ AQA. Ð˜Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ **two cards per paper** Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð¾ frontmatter (`primary_card`, `secondary_card`).
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ `external_eval_done` â€” Ñ„Ð»Ð°Ð³ Â«Ð¼Ñ‹ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ»Ð¸ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ / Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ backbone Ñƒ ÑÐµÐ±Ñ / Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð»Ð¸Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð° ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pretraining.
+
+**ÐŸÐ¾Ð´Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÐ½ÑŒ Ð² Obsidian:** `paper_type` Ð² frontmatter â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ, Ð¸ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ 4 ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ (Fit3D, FLAG3D, Fitness-AQA, H36M) ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚. Ð˜Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¸Ð³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ â€” Ñƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ `paper_type: dataset`. Ð˜Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Dataview-Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ð¿Ð¾ `paper_type` Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ñ….
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐµÐ½ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ â€” Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¶Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ `pose_method`** Ð´Ð»Ñ AIFit-style ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹. Ð˜Ð»Ð¸ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð¸Ð¼ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SSL-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð½Ð° FLEX (Ð¾Ð½ Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ Ð² highest priority) Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¼, Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐºÐ¾Ñ‡Ð°Ñ‚ Ð»Ð¸ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð´Ñ‹Ñ€Ñ‹ Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SSL backbone  pose  representation learning ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SSL backbone  pose  representation learning ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md
new file mode 100644
index 0000000..5d77d4e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SSL backbone  pose  representation learning ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md	
@@ -0,0 +1,154 @@
+## Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ B â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SSL backbone / pose / representation learning ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+
+````
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð SSL-BACKBONE Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: ssl_backbone)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð², 
+representation learning, masked modeling, contrastive learning. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° 
+â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿ 
+pretraining ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾/Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¯Ð’ÐÐž Ð¿Ñ€Ð¾ AQA / fine-grained errors / anomaly detection 
+Ñ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹ â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸: Â«Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ AQA-Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°, Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽ 
+AQA-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Â». ÐÐµ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°Ð¹ÑÑ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ SSL-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Ð½Ð° supervised AQA.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-2: AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Spearman, AUROC, error breakdown) Ð² SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… 
+Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð®Ð¢. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ñ‘ÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ 
+Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Â«AQA-evaluation Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑÂ» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4 Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ 
+Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº AQA Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6.
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+short_name: "<canonical Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+code: "<github>"
+paper_type: "ssl_backbone"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 3 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ, Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ â€” ðŸ…². Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+status: "reviewed"
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ (masked recon, 
+contrastive, predictive coding, cycle consistency, distillation). 
+**Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… 
+Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð². **Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ `direction` 
+(Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…² Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ).
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ / Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ / Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. 
+  ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² (ÐµÑÐ»Ð¸ contrastive).
+- **Backbone:** ViT / ST-GCN / Mamba / CNN + ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ 
+  Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚: 
+  Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (rep counting), Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°), 
+  Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±).
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼/Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ.
+- **Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / warm-up / curriculum** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸? ÐšÐ°ÐºÐ¾Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ðµ 
+  Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ?
+- **Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€, batch, memory bank size, ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸, 
+  K Ð² top-K (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾).
+- **Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Raw input â†’ View generation â†’ Encoders â†’ 
+  Projector â†’ SSL-Loss.
+
+### 4. SSL-Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð«
+
+- **Pretraining datasets:** NTU-60/120, Kinetics-400/700, ImageNet, 
+  ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ. ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÑˆÐºÐ°Ð»Ð°?
+- **Downstream protocols:**
+  - Linear evaluation (frozen encoder + FC)
+  - Finetune (encoder + head Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ end-to-end)
+  - KNN evaluation
+  - Few-label / semi-supervised (1% / 10% label fraction)
+  - Transfer Ð½Ð° out-of-distribution Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ downstream:** Top-1 / Top-5 accuracy, NMI / ARI Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, 
+  mAP Ð´Ð»Ñ retrieval. **AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾, 
+  Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¹.**
+- **SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½ÑƒÑŽ, Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ.
+- **ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** t-SNE / attention maps / cluster purity â€” 
+  ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°.
+- **Ablation:** ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ.
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (M) | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| GFLOPs | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ + device / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ | <Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?> |
+| Edge / mobile deployment | <Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚/Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ> |
+| Memory bank / Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚-ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ | <Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ? Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚> |
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (ÐµÑÐ»Ð¸ â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° backbone'Ð° 
+`lightweight / medium / heavy / unknown` + Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ñ‚Ð¸Ð¿, ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð°, 
+Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð¾Ðº). ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· SSL-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ 
+(memory bank, EMA-encoder, projector head) **Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾** Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐºÐ°Ðº pretraining-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚)
+
+- **Backbone reusability:** Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ ÑÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ input'Ð¾Ð¼ 
+  SmartRep (33-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ COCO/MoveNet)? ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ 
+  (NTU-25 â†” COCO-33, joint mapping)?
+- **Pretraining recipe transferability:** warm-up, Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ 
+  batch, memory bank â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚?
+- **Domain gap Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ñƒ:** Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ 
+  / ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ / Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹) â†” ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ gap, Ñ‡Ñ‚Ð¾ 
+  ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¼ÑÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ (motion-stream? bone-stream?).
+- **Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸:** Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ 
+  ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð°Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ÑŒ one-class anomaly head (PatchCore, KNN-distance, 
+  reconstruction error)? ÐÐµ ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸ SSL-objective Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ðµ 
+  Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²?
+- **LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ 
+  Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¸ (Teacher Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ / Student Ñ Ð±ÐµÐ´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸), Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÑÐµ 
+  Â«viewsÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°?
+- **Periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 
+  (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, random crop Ñ reflection padding Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚; phase-aware 
+  resampling ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚)?
+- **Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼:** 
+  Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ objective ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ â€” Ð¾Ð½ ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ 
+  ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ñ‹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°? (Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ 
+  Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ vs Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ butt-wink.)
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ« â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ)
+
+2â€“4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐºÐ°Ðº pretraining-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´] â†’ [ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ 
+  Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ / Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°ÑÐ²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ SmartRep].
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹:
+- objective Ð½Ðµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ error-aware SSL signal
+- Ð½ÐµÑ‚ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð² â†’ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ + INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+- views ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ LUPI Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¼
+- Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â†’ phase-aware augmentations
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð¿ (pre-pretraining / pretraining / 
+  finetune-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / baseline-ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ).
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²) â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SSL-backbone 
+  Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² ðŸ…², Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð² ðŸ…° Ð¸ ðŸ…±. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+- 3â€“5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ 
+  edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð² SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ….
+- ÐÐµ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð¹ AQA-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð². Ð•ÑÐ»Ð¸ AQA-evaluation Ð½ÐµÑ‚ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð¸ Ð¸Ð´Ñ‘Ð¼ Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
+````
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose estimation mesh recovery biomech-aware ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose estimation mesh recovery biomech-aware ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md
new file mode 100644
index 0000000..f5f2590
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose estimation mesh recovery biomech-aware ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md	
@@ -0,0 +1,266 @@
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ `pose_method`-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ A Ð¸ B):
+
+1. **Direction Ð¿Ð¾ ÑƒÐ¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð°Ð½Ð¸ÑŽ ÐÐ• Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹.** Pose papers Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° ðŸ…± (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…-aware pose), Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ backbone-Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð»Ñ ðŸ…². ÐŸÐ¾ ÑƒÐ¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð°Ð½Ð¸ÑŽ â€” ðŸ…±, ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ.
+2. **ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4.** Pose papers Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (MPJPE / PA-MPJPE / PVE / joint angle error), Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ â€” **Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** (jitter, foot sliding, penetration), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ AQA/SSL-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚.
+3. **Body model â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ.** SMPL / SMPL-X / SMPL+H / GHUM / STAR / mesh-free / Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ joints. ÐžÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð¼ Ð»Ð¸ Ð¼Ñ‹ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ñ… (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ðŸ…±) Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+4. **ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ.** ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ SOTA-pose Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ known intrinsics Ð¸Ð»Ð¸ weak perspective Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ Ñ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð¾Ð¼.
+5. **Athletic / extreme pose evaluation â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ.** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ pose-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° H36M (everyday actions); Ð¸Ñ… Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ñ… / Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… Ð¶Ð¸Ð¼Ð° â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚, Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ ÑÐ²Ð½Ð¾.
+6. **Stability across reps â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚.** Jitter Ð² pose Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ downstream-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ periodic-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°, Ð² Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… pose-papers ÐµÑ‘ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚.
+7. **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6 â€” pose-specific Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** ÐÐµ Â«Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ð»Ð¸ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Â» Ð¸ Ð½Ðµ Â«Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ðº pretrainingÂ», Ð° Â«Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ pose-Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ joint angles Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸Â».
+
+---
+
+# ðŸ“‘ Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ñ‚ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŽ Ð´Ð»Ñ pose-papers
+
+```
+# Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´
+joint_regression, smpl_fitting, smplx_fitting, ghum_fitting, mesh_recovery, 
+ik_solver, dense_pose, 2d_pose, 3d_pose
+
+# ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°
+single_view, multi_view, monocular, multi_camera, known_intrinsics, in_the_wild
+
+# ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ñ‹
+physics_aware, biomech_aware, kinematic_prior, temporal_prior, contact_aware
+
+# ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ pose
+synthetic_pretraining, weak_supervision, pseudo_labels
+```
+
+---
+
+# ðŸ“ Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ C â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose estimation / mesh recovery / biomech-aware ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+
+````
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð POSE-Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: pose_method)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² 2D/3D human pose estimation, 
+parametric body models (SMPL/SMPL-X/GHUM), inverse kinematics Ð¸ 
+biomechanics-aware pose. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ 
+Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° Ð½Ð° pose-ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸ÑŽ pipeline'Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ AQA/error-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-1: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¯Ð’ÐÐž Ð¿Ñ€Ð¾ AQA / fine-grained errors / scoring Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 
+â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸: Â«AQA-Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°, Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽ AQA-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Â». Pose-Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð² AQA-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… 
+Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-2: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ SSL pretraining Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ pose-output 
+(joint coords / SMPL params / mesh) â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° 
+SSL-backbone Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-3: Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ 
+Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ pose-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ: 
+  (a) Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… / ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…, 
+  (b) Ð¿Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸/Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¸), 
+  (c) jitter Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð°Ð¼Ð¸ Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. 
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹-Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÐºÐ°Ðº Â«ÐÐ• ÐžÐ¦Ð•ÐÐ˜Ð’ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯Â» 
+Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸ Ð² Gap.
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+short_name: "<canonical Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+code: "<github>"
+paper_type: "pose_method"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 4 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹: Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð°, body model, ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°, Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²>"   # default ðŸ…± Ð´Ð»Ñ pose. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹ Ð² TL;DR.
+status: "reviewed"
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ pose-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚: 2D keypoints / 3D joints 
+(absolute / root-relative) / SMPL parameters / full mesh; single-view 
+Ð¸Ð»Ð¸ multi-view; Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ offline. **Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ 
+(regression / optimization-based fitting / IK / hybrid). **Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 
+`direction` (ðŸ…± ÐµÑÐ»Ð¸ pose-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ðŸ…² ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ pretraining backbone, ðŸ…° ÐµÑÐ»Ð¸ 
+Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ biomech error head).
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** {2D-keypoints / 3D-joints / SMPL Î¸,Î² / SMPL-X / mesh vertices 
+  / dense correspondences}. **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ joint angles Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ** 
+  (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾).
+- **Body model:** SMPL / SMPL-X / SMPL+H / GHUM / STAR / skeleton-only / none. 
+  Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ (neutral / gendered), Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½, Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **Pipeline:**
+  - Backbone (ResNet / HRNet / ViT / Mamba / GCN);
+  - Ð“Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° (regression / heatmap / parametric / IK / optimization);
+  - Ð•ÑÐ»Ð¸ optimization-based â€” solver (LBFGS / Adam) Ð¸ ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+- **ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°:**
+  - ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ: weak perspective / full perspective / orthographic;
+  - Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ known intrinsics (focal length, principal point)?
+  - ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ / Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð·Ð°Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ / Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
+- **ÐšÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ñ‹:**
+  - Joint limits (Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²)?
+  - Bone length constraints?
+  - Temporal smoothness?
+  - Contact / penetration / foot sliding?
+  - Physics simulation Ð² loop?
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** ($\mathcal{L} = \dots$) Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐ»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼: 
+  3D joint loss, 2D reprojection, SMPL params, regularization, biomech priors.
+- **Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Image / Video â†’ Backbone â†’ {Heatmaps / Features} â†’ 
+  {Regression / IK / Optimization} â†’ {Joints / SMPL / Mesh}.
+
+### 4. POSE-Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð«
+
+- **Training datasets:** H36M, MPI-INF-3DHP, 3DPW, AMASS, AGORA, BEDLAM, 
+  COCO, MPII, ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ / Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretraining?
+- **Evaluation datasets:** H36M, 3DPW, EMDB, AGORA-test, ASPset (athletic), 
+  SportsPose, fitness-specific. **ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ out-of-distribution 
+  Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº.**
+- **Pose metrics (Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾):**
+  - MPJPE (mean per joint position error, mm)
+  - PA-MPJPE (Procrustes-aligned, mm) â€” ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ absolute scale/rotation
+  - PVE / MPVPE (per-vertex error, Ð´Ð»Ñ mesh-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²)
+  - PCK @ threshold (Percentage of Correct Keypoints)
+  - Joint angle error (degrees, per-joint) â€” **Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ°Ñ, Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**
+- **Stability / temporal metrics (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ):**
+  - Jitter / acceleration error
+  - Foot sliding (mm)
+  - Smoothness (e.g., MPJPE first-derivative)
+- **Robustness Ñ‚ÐµÑÑ‚Ñ‹ (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ):**
+  - ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ: synthetic mask-out, real occlusion datasets (3DOH, OCHuman);
+  - Cropping / truncation;
+  - Adversarial / compression artifacts.
+- **Athletic / extreme pose evaluation:** Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð½Ð° 
+  Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ñ…, Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ…, Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÑ…, Ð¾Ð»Ð¸Ð¼Ð¿Ð¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑÑ…? Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ â€” 
+  ÑÑ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº, ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹.
+- **SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²ÑƒÑŽ.
+- **Ablation:** ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ â€” ÐºÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ.
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| GFLOPs / image | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ + device / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| FPS Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Optimization-loop Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ | <Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚, ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹> |
+| Ð˜Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ intrinsics / ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ | <Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚> |
+| ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ | <Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?> |
+| Mobile / edge deployment | <Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚/Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ> |
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (ÐµÑÐ»Ð¸ â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° `lightweight / medium / 
+heavy / unknown` + Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð° killer-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð»Ñ edge: 
+(i) optimization-loop Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (Ð´Ð°Ð¶Ðµ 5â€“10 Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ LBFGS ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ real-time), 
+(ii) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… intrinsics (Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð¾Ð¼ â€” 
+Ð½ÐµÑÐ±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾ÑÐºÐ¾ÑˆÑŒ).
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (pose-pipeline Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)
+
+- **ÐÑ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ domain transfer:** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ‡Ñ‘Ð¼-Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ H36M-style 
+  Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹? Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… 
+  Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ñ…, Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ðµ, Ñ‚ÑÐ³Ðµ Ñ Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð¾Ð¹ (Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ 
+  Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑŽ).
+- **Barbell-occlusion ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð¸Ñ„ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸, 
+  Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð»ÐµÑ‡ÑŒÑ, Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¸ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ðº. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð½Ð° real occlusion? 
+  ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ MPJPE Ð¿Ñ€Ð¸ mask-out 30â€“50% Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸?
+- **Ð£Ð³Ð»Ñ‹ vs ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹:** Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ joint angles Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ 
+  (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL Î¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ IK), Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ 
+  ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ„Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ¼ (Ñ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸)? Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…± Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ 
+  Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾.
+- **Body-shape Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð»Ð¸ Î²-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL (Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚)? 
+  Ð‘ÐµÐ· Ð½Ð¸Ñ… Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑƒÐ³Ð¾Ð» Ð² ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ðµ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ»Ð°Ñ… = Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°.
+- **ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:**
+  - ÐœÐ¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€ side-view (Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹) Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?
+  - ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° intrinsics?
+  - ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð»Ð¸ ground-plane?
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ smoothing / temporal prior? 
+  ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹ jitter Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°)?
+- **Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°):** pose-Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ 
+  ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½ Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð°Ð¼? Ð”Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ 
+  Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (â‰¥30 FPS)?
+- **Real-time Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚:** ÑƒÑÐ¿ÐµÐ²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð² Ð½Ð°Ñˆ taraget (~30 FPS Ð½Ð° mobile)?
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ« â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ)
+
+2â€“4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ] â†’ [ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ 
+  Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð¾Ð¹ SmartRep].
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ pose-papers:
+- ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ silver-standard Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ 
+  Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº + Ð±ÐµÐ½Ñ‡-Ð´ÐµÐºÐ°-Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ domain adaptation.
+- ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½Ð° ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº barbell-occlusion â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ 
+  barbell-mask augmentation + Ð±ÐµÐ½Ñ‡.
+- Optimization-loop Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ edge Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ â†’ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ 
+  Ð² feedforward student.
+- Joint angles Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ„Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ¼ â†’ ÑÐ²Ð½Ð°Ñ angle-regression head Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… 
+  pose-backbone.
+- ÐÐµÑ‚ temporal prior â†’ cycle-aware smoothing Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ (pose backbone / SMPL-fitting 
+  step / biomech feature extractor / baseline Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ðŸ…± Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹, ðŸ…° ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ (pose 
+  ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ…Ð¾Ð´), ðŸ…² Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+- 3â€“5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» / Â«ÐÐ• ÐžÐ¦Ð•ÐÐ˜Ð’ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯Â» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ñ‹.
+- ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ ÐœPJPE: ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð¿Ð¾ 14â€“17 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼, 
+  Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð½Ð° extremities (Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÑ, Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸) Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð² 2â€“3Ã— Ð²Ñ‹ÑˆÐµ; ÐµÑÐ»Ð¸ 
+  per-joint breakdown ÐµÑÑ‚ÑŒ â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹.
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ PA-MPJPE Ð±ÐµÐ· MPJPE â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ absolute 
+  pose Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹; ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°.
+````
+
+---
+
+## ðŸ§­ ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ»ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð²)
+
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð² abstract / methods|Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½|
+|---|---|
+|Spearman / Kendall / AUROC / per-error F1 / regression head Ð½Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**A (AQA)**|
+|Named error taxonomy (butt-wink, hitch, valgus Ð¸ Ñ‚.Ð¿.)|**A (AQA)**|
+|Reconstruction error / distance-to-prototype ÐºÐ°Ðº anomaly score|**A (AQA)**|
+|MPJPE / PA-MPJPE / PVE / SMPL-fitting / IK / mesh recovery|**C (pose)**|
+|Joint angles / biomech priors / kinematic constraints ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´|**C (pose)**|
+|Pretext task (masked / contrastive / cycle / pred coding) + linear/finetune eval Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|**B (SSL backbone)**|
+|Linear eval / KNN Ð½Ð° NTU/Kinetics/ImageNet Ñ Top-1 ÐºÐ°Ðº Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¾Ð¹|**B (SSL backbone)**|
+|Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: pose + AQA Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ (ÐºÐ°Ðº AIFit)|**C primary**, A secondary; Ð² frontmatter `paper_type: hybrid`, Ð´Ð²Ð° direction-Ñ‚ÐµÐ³Ð°|
+|Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: SSL pretraining + downstream pose|**B primary**, C secondary|
+|Dataset paper (sampling protocol / annotation methodology â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ)|ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ 14-ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ dataset-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½|
+
+---
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ C Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ A Ð¸ B:**
+
+- Ð¢Ñ€Ð¸ Â«hard checkpointsÂ» (Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ, jitter) Ð²Ñ‹Ð½ÐµÑÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½ÑŽÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ AI ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐºÐ°Ð», Ð° Ð½Ðµ ÑƒÐ¿ÑƒÑÐºÐ°Ð» Ð² Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… pose-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 5 Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ edge-killer Ð¿Ð¾Ð»ÑÐ¼Ð¸ (optimization loop, intrinsics requirement) â€” Ð±ÐµÐ· Ð½Ð¸Ñ… pose-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº edge-friendly Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6 Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€-side-view-Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ SmartRep, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· generic pose-quality.
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¾ A/B/C:**
+
+- Spearman/AUROC Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð² SSL- Ð¸ pose-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ñ… (Ð³Ð´Ðµ Ð¸Ñ… Ð½ÐµÑ‚).
+- MPJPE/PA-MPJPE Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² AQA- Ð¸ SSL-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ñ….
+- `direction` Ð±ÐµÐ· default Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… (B Ð¸ C Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Â«Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ X, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹Â»).
+- Edge fallback ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½.
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð² Ð¾Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸ (Ð½Ðµ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ):**
+
+- Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ **Ñ‡ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð¹** ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ `synthesis_method` (Ð´Ð»Ñ NeRF / 3DGS / SMPL-rendering / data augmentation ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹) â€” Ñ‚ÐµÐ±Ðµ Ð¾Ð½ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð°Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ðµ FLEX Ð¸ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð² ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ FLEX-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ FLEX Ð² ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹.
+- ÐœÐ¸Ð³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ `paper_type` Ð² frontmatter Fit3D / FLAG3D / Fitness-AQA / H36M / AIFit. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚.
+
+---
+
+ÐŸÑ€Ð°Ð³Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³: **Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ pose_method-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð½Ð° AIFit**. Ð£ Ñ‚ÐµÐ±Ñ ÑƒÐ¶Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ AIFit-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼Ñƒ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ñƒ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ A/B-Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÑƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ pose-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÐžÐš â€” Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÐ¼?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ synthesis  data generation ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ synthesis  data generation ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md
new file mode 100644
index 0000000..fafdcca
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ synthesis  data generation ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md	
@@ -0,0 +1,338 @@
+
+
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ `synthesis_method`-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ A/B/C):
+
+1. **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ ÑƒÐ³Ð¾Ð» Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸.** A/B/C Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚. Ð—Ð´ÐµÑÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ**, Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð´Ð»Ñ downstream-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ñ†ÐµÐ»ÑŒ. Sim2real gap â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ.
+    
+2. **Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð¿Ð¾Ð´ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÐ°Ð¿ÐºÐ¾Ð¹ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ sub-type.** NeRF/3DGS (novel view synthesis Ð¸Ð· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), SMPL-rendering (Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¾-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ð¸Ð· mocap), GAN/Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ñ (Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ Ð¸Ð»Ð¸ conditional) â€” Ñƒ Ð½Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ edge-ÐºÐµÐ¹ÑÑ‹. Ð’Ð²Ð¾Ð¶Ñƒ `synthesis_subtype` Ð² YAML.
+    
+3. **Â«Edge feasibilityÂ» Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.** Synthesis Ð² SmartRep â€” **offline data generation**, Ð½Ðµ runtime. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 5 â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ latency Ð½Ð° mobile, Ð° **production cost**: GPU-Ñ‡Ð°ÑÑ‹ Ð½Ð° ÑÑ†ÐµÐ½Ñƒ, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº captureÑƒ (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹), Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Inference latency Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½.
+    
+4. **Â«Fidelity vs UtilityÂ» â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ.** Visual fidelity (PSNR / SSIM / LPIPS / FID) â‰  downstream utility (ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ downstream MPJPE / accuracy Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ). ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ…Ð²Ð°Ð»ÑÑ‚ fidelity, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ utility â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap-Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€.
+    
+5. **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ.** ÐœÐ¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð»Ð¸ Ð¼Ñ‹ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ñƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (e.g., butt-wink Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð¾Ð¹)? Ð‘ÐµÐ· controllability ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð°Ñ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+    
+6. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ / ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸.** Synthetic faces, synthetic identities, deepfake-adjacent Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¾Ð², ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÑ‚ Ð² A/B/C. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+    
+7. **Sim2real bridge â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ».** Domain randomization, domain adaptation, mixed pretraining recipes (syntheticâ†’real fine-tuning) â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ ÑÑ‚Ð¾, Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð½Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ sim2real upstream-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹.
+    
+
+---
+
+# ðŸ“‘ Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ñ‚ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŽ Ð´Ð»Ñ synthesis-papers
+
+```
+# ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+nerf, gaussian_splatting, smpl_rendering, mocap_replay, 
+diffusion, gan, neural_rendering, physics_simulation, motion_retargeting
+
+# ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+controllable_pose, controllable_appearance, controllable_camera, 
+controllable_lighting, controllable_clothing, uncontrolled
+
+# Sim2real
+domain_randomization, domain_adaptation, mixed_training, no_sim2real
+
+# ÐšÐ°Ð¿Ñ‡ÐµÑ€-Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+multi_view_capture, single_view_capture, mocap_required, marker_based, 
+markerless_capture, in_the_wild_capture, studio_capture
+
+# ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+data_augmentation, novel_view_synthesis, avatar_creation, mesh_recovery_aux
+```
+
+---
+
+# ðŸ“ Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ D â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ synthesis / data generation ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+
+````
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð SYNTHESIS-Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: synthesis_method)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² neural rendering 
+(NeRF, 3D Gaussian Splatting), parametric body rendering (SMPL-X / GHUM), 
+diffusion-based generation, motion retargeting Ð¸ synthetic data pipelines 
+Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ CV-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ 
+Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ 
+Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, 
+ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð¼Ð°Ð»Ð¾).
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-1: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” ÑÑ‚Ð¾ AQA / pose method / SSL backbone Ð¸ synthesis 
+Ñ‚Ð°Ð¼ Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ, ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ 
+ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ (A / C / B). Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ â€” Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹, Ð³Ð´Ðµ **ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” 
+Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´**.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-2: Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ Ð¾ÑÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ 
+Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ:
+  (a) Sim2real gap â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐµ, 
+      Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Ð·Ð°Ð»Ð°;
+  (b) Controllability â€” Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ 
+      (butt-wink Ñ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð¾Ð¹ XÂ°, valgus knee Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ðµ N);
+  (c) Production cost â€” ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ N Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ 
+      (GPU-Ñ‡Ð°ÑÑ‹, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼);
+  (d) Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ / ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ â€” Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð»Ð¸Ñ† / 
+      Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹-Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ¸ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÐºÐ°Ðº Â«ÐÐ• ÐžÐ¦Ð•ÐÐ˜Ð’ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯Â» 
+Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸ Ð² Gap.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-3: Visual fidelity (PSNR / SSIM / LPIPS / FID) â‰  downstream utility 
+(ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ downstream MPJPE / accuracy Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ). 
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð ÐÐ—ÐÐ«Ð• Ð¾ÑÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ…Ð²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ fidelity Ð±ÐµÐ· utility-Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° 
+Ð½Ð° downstream-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ â€” ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð»Ð°Ð³.
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+short_name: "<canonical Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2/SIGGRAPH>"
+doi: "<link>"
+code: "<github>"
+project_page: "<ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ>"
+paper_type: "synthesis_method"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+synthesis_subtype: "<nerf | gaussian_splatting | smpl_rendering | diffusion | gan | physics_sim | motion_retargeting | hybrid>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 4 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹: Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð¸Ð¿, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, capture-Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, sim2real Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²>"   # synthesis Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ ðŸ…² (data adaptation), 
+                              # Ñ€ÐµÐ¶Ðµ ðŸ…° (controllable error generation), Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾ ðŸ…±.
+                              # ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹ Ð² TL;DR.
+status: "reviewed"
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 
+(novel views Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° / Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‹ / Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ 
+Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ / motion-only / appearance-only) Ð¸ Ð¸Ð· ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð². 
+**Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð². 
+**Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ `direction` Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep 
+(generator of training data / generator of test cases / avatar creation / 
+Ð½Ð¸Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾).
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** NeRF / 3DGS / SMPL-rendering / diffusion / GAN / 
+  physics simulation / motion retargeting / Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´.
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°:**
+  - Source: multi-view Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ / single-view / mocap (.bvh / SMPL params) / 
+    text prompt / reference image / scan / none;
+  - Capture Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ðµ 
+    Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, green screen, studio vs in-the-wild;
+  - Pose source: GT mocap / pseudo-labels Ð¾Ñ‚ pose estimator / sampled 
+    Ð¸Ð· Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°.
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°:**
+  - Modality: RGB Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ / RGB+depth / RGB+normals / mesh + texture / 
+    SMPL params + render / pose-only sequence;
+  - Resolution + FPS;
+  - Ð”Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð° (Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² / Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ / 
+    Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð°).
+- **Pipeline:**
+  - Backbone (CNN / NeRF MLP / Gaussian primitives / U-Net diffusion / GAN);
+  - Body / scene representation (volumetric / point cloud / mesh / hybrid);
+  - Renderer (volume / rasterization / differentiable);
+  - Optimization (per-scene / amortized / hybrid).
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:**
+  - Pose: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ / Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ? Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº 
+    (SMPL params / skeleton / latent code)?
+  - Appearance: Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°, Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ð¶Ð° â€” ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹?
+  - Camera: viewpoint, FOV, intrinsics â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ?
+  - Lighting: Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ / ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼Ð¾Ðµ / relit;
+  - Background: studio fixed / interchangeable / generated.
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** ($\mathcal{L} = \dots$) Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐ»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼: 
+  reconstruction (RGB / mask / depth), perceptual (LPIPS), regularization 
+  (smoothness / sparsity / SDS-loss Ð´Ð»Ñ diffusion), pose / shape priors.
+- **Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Inputs (source data) â†’ Representation (3D model) 
+  â†’ Renderer â†’ Output (video / images) â†’ (Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾) Downstream training.
+
+### 4. SYNTHESIS-Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð«
+
+#### 4.1 Visual fidelity Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ)
+
+- **Image-level:** PSNR â†‘, SSIM â†‘, LPIPS â†“, FID â†“, KID â†“;
+- **Video-level:** FVD â†“, temporal LPIPS;
+- **Geometry (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾):** Chamfer distance, IoU, normal consistency;
+- **User study:** preference rate, realism rating (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ).
+
+#### 4.2 Downstream utility Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÐÐ•Ð¢ â€” Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼)
+
+Ð”ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²:
+- Pretraining Ð½Ð° synthetic â†’ finetune Ð½Ð° real â†’ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ downstream Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ 
+  (MPJPE / accuracy) vs only-real baseline?
+- Mixed training (real + synthetic) â†’ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ vs only-real?
+- Synthetic-only training â†’ real test â†’ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚?
+- **Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ red flag**. 
+  Visual fidelity Ð±ÐµÐ· utility-Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ 
+  ÐºÑ€Ð°ÑÐ¸Ð²Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÑÐ¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¯Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ.
+
+#### 4.3 Sim2real Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Domain gap Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ synthetic Ð¸ real â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾?
+- Domain randomization Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ (lighting / background / camera jitter / 
+  texture variation)?
+- Domain adaptation (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ-Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ post-processing, adversarial alignment)?
+- Mixed training recipe (ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ real:synth, curriculum)?
+- Failure modes Ð½Ð° real data â€” Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ?
+
+#### 4.4 Controllability ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+
+- Pose disentanglement: Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ 
+  appearance? Ð˜Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, FID Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ²Ð°Ð¿Ðµ)?
+- Appearance transfer: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð³Ð¾ â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚?
+- Out-of-distribution Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹: ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…, Ð´Ð°Ð»Ñ‘ÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ñ‚ 
+  training distribution? **Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ** â€” Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ 
+  Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾ Ð² training.
+
+#### 4.5 SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° + ablation
+
+Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²ÑƒÑŽ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, Ð½Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ 
+ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ (in-distribution vs OOD).
+
+### 5. PRODUCTION FEASIBILITY (Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” ÐžÐ¢Ð›Ð˜Ð§ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯ Ð¾Ñ‚ edge!)
+
+Synthesis Ð² SmartRep â€” **offline data generation**, Ð½Ðµ runtime. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ 
+Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ production cost, Ð° Ð½Ðµ mobile latency.
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| GPU-Ñ‡Ð°ÑÑ‹ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½Ñƒ / Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð° (training) | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| GPU-Ñ‡Ð°ÑÑ‹ Ð½Ð° N ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (inference) | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Ð¢Ð¸Ð¿ GPU Ð² ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ… | <Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Render FPS | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Capture cost (ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ / mocap / studio) | <Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ / Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½> |
+| Per-scene optimization (NeRF/3DGS) Ð¸Ð»Ð¸ amortized | <Ð´Ð° / Ð½ÐµÑ‚> |
+| ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 100+ Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²) | <ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°> |
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… | <permissive / restricted / unclear> |
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback:** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº `cheap / moderate / expensive / 
+prohibitive` Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case (Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸-ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ 
+Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸).
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (synthesis-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)
+
+- **ÐÑƒÐ¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð¼ Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ â€” 
+  ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð² side-view** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 
+  Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° / Ñ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¸Ðº)? ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ human-object interaction?
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ 
+  Â«ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ butt-wink Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð¾Ð¹ 15Â° Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ðµ 3 Ð¸Ð· 5Â»? Ð•ÑÐ»Ð¸ pose 
+  controllable Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL Î¸ â€” Ð´Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚/Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚ â€” ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐµ Ð½ÐµÑ‚.
+- **Body / shape diversity:** Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð»Ð¸ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Î²-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹)? 
+  Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+- **Equipment & occlusion:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ / Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ ÐºÐ°Ðº 
+  Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ (Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸)? Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 
+  Ð³Ð¾Ð»Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº â€” utility Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½.
+- **Side-view bias:** Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ NeRF/3DGS Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° 360Â°-Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ðµ; Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ 
+  Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ side-view, Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ 
+  ÑÐ¼ÐµÐ½Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð° Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ñ‹).
+- **Sim2real bridge:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° 
+  Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð° Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ gym-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¹ (compression, JPEG-noise, motion blur)?
+- **Source data requirements vs Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:**
+  - ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð»Ð¸ multi-view capture (Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚)?
+  - ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð»Ð¸ mocap / IMU (Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹)?
+  - ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ monocular Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸?
+- **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ / ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸:**
+  - Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð¸Ñ† Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð² â€” Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾, Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ deepfake-adjacent;
+  - Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð±ÐµÐ· Ð»Ð¸Ñ† / blurred faces / generic avatars) 
+    â€” Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾;
+  - Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ faces â€” Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ.
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ« â€” ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ)
+
+2â€“4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ] â†’ [ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ 
+  Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð¾Ð¹ SmartRep].
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ synthesis-papers:
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ visual fidelity, Ð±ÐµÐ· downstream utility Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° â†’ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ utility 
+  benchmark Ð´Ð»Ñ AQA-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (pretrain on synthetic squats â†’ eval on real Fitness-AQA).
+- ÐÐµÑ‚ equipment/occlusion Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ â†’ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ SMPL-X-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ 
+  Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ (rigid object + shadow + contact).
+- ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ joint positions, Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ error type â†’ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ 
+  taxonomy-aware controller, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°Ð¿Ð¸Ñ‚ named errors (butt-wink, valgus) 
+  Ð½Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ SMPL Î¸.
+- ÐÐµÑ‚ sim2real evaluation Ð½Ð° gym-camera artifacts â†’ benchmark Ñ smartphone 
+  compression / lighting variation ÐºÐ°Ðº post-processing pipeline.
+- Per-scene optimization Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ â†’ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² amortized feedforward avatar.
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ 
+  (data augmentation Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº / controllable error injection / 
+  avatar Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ° / baseline Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾).
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+  - ðŸ…² (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ / few-shot): Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹, ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ utility test;
+  - ðŸ…° (error detection): Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ controllable error generation;
+  - ðŸ…± (biomech pose): Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹, ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ² physics-simulated synthesis 
+    Ñ biomech-aware Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸.
+- 3â€“5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» / Â«ÐÐ• ÐžÐ¦Ð•ÐÐ˜Ð’ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯Â» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ñ‹.
+- Visual fidelity Ð¸ downstream utility â€” Ð ÐÐ—ÐÐ«Ð• Ð²ÐµÑ‰Ð¸, Ð½Ðµ ÑÐ¼ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ð¹.
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ…Ð²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚ PSNR / FID, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ utility Ð½Ð° downstream â€” 
+  ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ðº red flag Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4.2 Ð¸ Ð² Gap.
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ synthesis_subtype Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ â€” ÑƒÐºÐ°Ð¶Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ñ‚Ñƒ Ð¸ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ 
+  ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚, Ð½Ðµ Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ "hybrid".
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ face/identity synthesis â€” 
+  Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð¹.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°.
+````
+
+---
+
+## ðŸ§­ Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ»ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (4 ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° + dataset)
+
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð² abstract / methods|Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½|
+|---|---|
+|Spearman / Kendall / AUROC / per-error F1 / regression Ð½Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**A (AQA)**|
+|Named error taxonomy + classification/scoring Ð¿Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼|**A (AQA)**|
+|Reconstruction error / distance-to-prototype ÐºÐ°Ðº anomaly score|**A (AQA)**|
+|MPJPE / PA-MPJPE / PVE / SMPL fitting / IK / mesh recovery â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´|**C (pose)**|
+|Joint angles / biomech priors ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´|**C (pose)**|
+|Pretext task + linear/finetune eval Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|**B (SSL backbone)**|
+|Linear / KNN Ð½Ð° NTU/Kinetics/ImageNet Ñ Top-1 ÐºÐ°Ðº Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¾Ð¹|**B (SSL backbone)**|
+|**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ â€” Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…** (NeRF / 3DGS / SMPL-render / diffusion / GAN / motion retargeting)|**D (synthesis)**|
+|Novel view synthesis Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹|**D (synthesis)**|
+|Avatar creation / controllable rendering / data augmentation pipeline|**D (synthesis)**|
+|Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: AQA + pose Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ (ÐºÐ°Ðº AIFit)|**C primary**, A secondary|
+|Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: SSL pretraining + pose downstream|**B primary**, C secondary|
+|Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: synthesis + downstream evaluation Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹|**D primary**, B/C secondary|
+|Dataset paper (sampling protocol / annotation methodology â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ)|**dataset (14-ÑÐµÐºÑ†.)**|
+
+---
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ D Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ A/B/C:**
+
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ñ‘Ð½ Ð½Ð° **fidelity** Ð¸ **utility** Ñ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¼ red-flag Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð² pose/AQA/SSL Ð¿Ð°Ð¿ÐºÐ°Ñ… Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð»ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 5 Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¸Ð· Â«edge feasibilityÂ» Ð² **Â«production feasibilityÂ»** Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð²ÑÐµÐ¼ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ‰Ð¸ (GPU-Ñ‡Ð°ÑÑ‹, capture cost, Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°) â€” Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ synthesis Ñƒ Ð½Ð°Ñ offline.
+- Controllability â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ (4.4) Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð² 6 â€” Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¸Ð»Ð»-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð´Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð½Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½).
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾-ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð², Ð³Ð´Ðµ Ð¾Ð½ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ (Ñ€Ð¸ÑÐº face/identity synthesis).
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ²Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ A/B/C/D:**
+
+- ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð² Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½ÐµÐ¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ ("Ð’ÐÐ–ÐÐž-1: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ X-Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ").
+- `direction` Ð±ÐµÐ· default Ð²ÐµÐ·Ð´Ðµ, Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾-ÑƒÐ¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² TL;DR.
+- Edge / production feasibility ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ, Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸ÑŽ.
+- Ð¢ÐµÐ³-ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ð´ÑƒÐ±Ð»ÐµÐ¹.
+- Ð’ÑÐµ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ preamble + meta-commentary.
+
+**ÐžÑ‡ÐµÑ€ÐµÐ´ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ…):**
+
+- Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ **Ð¿ÑÑ‚Ñ‹Ð¹** ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ `evaluation_protocol` â€” Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ (Datasheets for Datasets, AQA evaluation protocols, fairness audits). Ð¡ÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð½ÑƒÐ¶Ð´Ñ‹ Ð½ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ â€” Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ.
+- ÐœÐ¸Ð³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ `paper_type` Ð² frontmatter Fit3D / FLAG3D / Fitness-AQA / H36M / AIFit (Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÑÑ â€” `pose_method` Ð¸Ð»Ð¸ `hybrid: pose_method + aqa_method`).
+- Cross-reference Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸: `primary_card`, `secondary_card` â€” ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ. Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Obsidian ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ wikilinks `[[...]]` Ð² frontmatter.
+- Dataview-Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ð´Ð»Ñ vault: Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¼Ð¸Ð³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ `paper_type: synthesis_method AND relevance_to_smartrep >= 4` Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼.
+
+---
+
+ÐŸÑ€Ð°Ð³Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³: Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ FLEX (arXiv 2506.03198) Ð±Ñ‹Ð» flagged ÐºÐ°Ðº highest priority Ð¸ identified ÐºÐ°Ðº closest competitor. Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, FLEX â€” ÑÑ‚Ð¾ **D (synthesis) Ð¸Ð»Ð¸ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´ D + dataset**, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð½ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÐ¼ D-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð½Ð° FLEX Ð¸ ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¼, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½ ÑÐµÐ±Ñ Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ task-utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ task-utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md
new file mode 100644
index 0000000..419575e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/0_prompts/ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ task-utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.md	
@@ -0,0 +1,243 @@
+
+
+---
+
+# ðŸ“ Ð’ÐÐ Ð˜ÐÐÐ¢ E â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ task-utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ (rep counting, localization, tracking, phase classification)
+
+````
+ÐŸÐ ÐžÐœÐŸÐ¢ Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—Ð TASK-UTILITY Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð˜ (paper_type: task_utility)
+
+Ð¢Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð¹ Ð² supervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ… ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ñ… 
+Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹: Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹, 
+ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð°Ð·, Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², gait analysis. Ð¢Ð²Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 
+Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ 
+pipeline, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñƒ.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-1: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ representation (Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ) 
+Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· pretext task / contrastive / masked modeling â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ 
+Ð½Ð° B (SSL backbone).
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-2: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (regression score / 
+named errors / anomaly per rep) â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° A (AQA).
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-3: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ mesh (MPJPE / SMPL fitting) â€” 
+ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° C (pose).
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-4: ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (NeRF / 3DGS / SMPL-rendering / 
+diffusion) â€” ÐžÐ¡Ð¢ÐÐÐžÐ’Ð˜Ð¡Ð¬ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° D (synthesis).
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ â€” Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹, Ð³Ð´Ðµ (i) Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð° Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð° 
+Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ (per-frame label / count / bounding box / boundary), 
+(ii) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ supervised, (iii) Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ Ð² pipeline, 
+Ð° Ð½Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ. Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ð¸: RepNet, TransRAC, BMN, 
+ActionFormer, ByteTrack, TCC.
+
+Ð’ÐÐ–ÐÐž-5: Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñƒ task-utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ñ‡Ð°Ñ‰Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ 
+edge feasibility ÐºÐ°Ðº DEAL-BREAKER. Multi-speed inference, optimization-loop 
+Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ inference, sliding window Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, quadratic attention â€” 
+Ð²ÑÐµ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ kill-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ kill-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÐµÐ³Ð¾ 
+ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 5 ÐºÐ°Ðº "edge_killer: <Ñ‚Ð¸Ð¿>".
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• (YAML)
+
+```yaml
+title: "<Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðº>"
+title_ru: "<Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´>"
+short_name: "<canonical Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼>"
+authors: [<Ñ„Ð°Ð¼Ð¸Ð»Ð¸Ð¸>]
+year: <YYYY>
+venue: "<conference/journal>"
+venue_tier: "<A*/A/B/Q1/Q2>"
+doi: "<link>"
+arxiv: "<link>"
+code: "<github>"
+paper_type: "task_utility"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+task_subtype: "<rep_counting | action_localization | phase_classification | object_tracking | shot_boundary | gait_analysis | other>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+direct_ancestor: "<short_name Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ null>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ incremental ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹
+tags: [<Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 4 â€” task_subtype, output type, ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ edge-decision-points, modality>]
+relevance_to_smartrep: <1-5>
+direction: "<ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…² + Ð¾Ð¿Ñ†. (preprocessing/utility)>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Task-utility Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ = preprocessing Ð´Ð»Ñ ðŸ…°. ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹ ÑÐ²Ð½Ð¾.
+pipeline_role: "<deployment_candidate | distillation_teacher | dataset_construction_tool | preprocessing_step | reference_baseline | not_applicable>"   # Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¿ÑÑ‚ÑƒÑŽ
+status: "reviewed"
+```
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR) + DELTA OVER ANCESTOR
+
+3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ** â€” ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ ÑƒÐ·ÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ (rep counting / 
+temporal localization / phase classification / tracking) Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 
+output-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚ (per-frame density / boundaries / labels / boxes). 
+**Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ direct_ancestor 
+(ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ). **Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ** â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ `direction` Ð¸ `pipeline_role` 
+Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ direct_ancestor â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¸ÐºÑ€Ð¾-Ð±Ð»Ð¾Ðº Â«Delta over <ancestor>Â»: 
+2-3 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° Ñ‡Ñ‚Ð¾ *Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾* Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾ / Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¾ / ÑƒÐ±Ñ€Ð°Ð½Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ 
+incremental task_utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: Ð²ÑÑ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð² delta.
+
+### 3. Ð’Ð«Ð¥ÐžÐ”ÐÐžÐ™ ÐšÐžÐÐ¢Ð ÐÐšÐ¢ Ð˜ ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð
+
+**Output spec (Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾):**
+- Input shape: <e.g., N frames Ã— H Ã— W Ã— 3>
+- Output shape: <e.g., per-frame N Ã— density value, Ð¸Ð»Ð¸ N Ã— 2 (period, periodicity)>
+- Output units / range: <density 0..1, period in frames, count integer, bbox xyxy, ...>
+- Aggregation: ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð· per-frame output Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ 
+  (sum, integration, NMS, max, ...).
+
+**Backbone:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº feature extractor. Ð•ÑÐ»Ð¸ backbone 
+heavy (ResNet-50, ViT-B+, Video Swin) â€” Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ.
+
+**Task-specific Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸:** density map regressor / boundary classifier / 
+TSM bottleneck / cross-attention head / sliding-window aggregator. 
+ÐŸÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸ Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ inference (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾). 
+ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð°Ñˆ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ (camera motion, 
+lighting variation, occlusion) Ð¸Ð»Ð¸ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ (artificial structure 
+not present in real videos).
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX** ($\mathcal{L} = \dots$) Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐ»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼. 
+Ð”Ð»Ñ task_utility ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ loss Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ (CE / MSE / focal); ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ 
+â€” ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ target Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+
+**Inference protocol:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° test-time, Ð¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð¼Ð¾ forward pass. 
+Multi-speed evaluation? Multi-scale aggregation? Iterative refinement? 
+Sliding window? Caching? Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð° Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… edge-killers.
+
+**Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:** Input â†’ Backbone â†’ Task head â†’ Output â†’ Aggregation.
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð«
+
+- **Training datasets:** Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð•ÑÐ»Ð¸ synthetic â€” 
+  ÐºÐ°Ðº Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (link Ð½Ð° D-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ generation 
+  pipeline Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾).
+- **Evaluation datasets:** in-domain + out-of-domain. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ, ÐµÑÑ‚ÑŒ 
+  Ð»Ð¸ fitness/sport-specific eval.
+- **Task-specific Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸):**
+  - Rep counting: MAE, OBO, RMSE
+  - Localization: mAP@IoU, recall@K
+  - Phase classification: per-frame accuracy, F1
+  - Tracking: MOTA, IDF1, HOTA
+  - Period estimation: F1, precision, recall, AUC
+  - Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+- **SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²ÑƒÑŽ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ.
+- **Cross-dataset transfer:** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð±ÐµÐ· fine-tuning Ð½Ð° 
+  unseen Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ? Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Failure modes:** ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´? ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ task_utility 
+  ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ (double-counting, action interruption, 
+  long videos, multi-instance). Ð—Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹.
+- **Ablation:** ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ.
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (DEAL-BREAKERS, Ð½Ðµ fallback)
+
+Ð¡Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº **edge_killers** â€” ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ kill-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ 
+Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐÐ• 
+deployment-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚; Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ pipeline_role Ð½Ð° teacher / 
+preprocessing / dataset_construction.
+
+| Edge-killer | ÐŸÑ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚? | Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ |
+|---|---|---|
+| Multi-speed inference (Ã—N ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð²> |
+| Optimization loop Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹> |
+| Sliding window over long video | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <window size, stride> |
+| Quadratic attention (NxN over Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… N) | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <max N, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚> |
+| Multi-scale processing (Ã—K backbone passes) | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <K> |
+| Heavy backbone (>10M params) | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ + Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€> |
+| Multi-stream fusion Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <streams> |
+| Iterative refinement | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹> |
+| Required intrinsics / calibration | Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚ | <ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ> |
+
+Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž + Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼> |
+| GFLOPs | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾ | <Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ + device / ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž> |
+| Inference cost multiplier | <1Ã— / 2Ã— / 4Ã— / Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ> |
+| Real-time Ð½Ð° mobile? | <Ð´Ð°/Ð½ÐµÑ‚/Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾/Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ (Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½Ð¸)> |
+| ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ | <Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?> |
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** `lightweight / medium / heavy / prohibitive` 
+Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ mobile-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð° (Jetson Orin Nano / iPhone Neural Engine, 
+~30 FPS). Ð¡ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÑƒ.
+
+### 6. Ð ÐžÐ›Ð¬ Ð’ SMARTREP-PIPELINE (Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»)
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ 
+Â«ÐºÑƒÐ´Ð° Ð¼Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼, Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ð»Ð¸ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÂ».
+
+Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸ Ñ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼:
+
+- **deployment_candidate:** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ 
+  edge-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ sub-domain (5 ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, side-view 
+  monocular, gym camera, real-time/near-real-time)? Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð° â€” ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ 
+  inference-tweaks Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹.
+- **distillation_teacher:** Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ðº teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ 
+  Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ student'Ð° (e.g., heavy ResNet-50 â†’ light MobileNet 
+  / ST-GCN)? ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹ output-target Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ distillation 
+  (logits / soft labels / intermediate features)?
+- **dataset_construction_tool:** Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ offline Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 
+  Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ silver-standard Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ 
+  (per-rep boundaries, period lengths, phase labels)? ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ 
+  (false positives, double counting, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹)?
+- **preprocessing_step:** ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´-ÑˆÐ°Ð³ Ð´Ð»Ñ 
+  downstream-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ (Ð½Ð°Ñˆ AQA-head Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ rep boundaries â€” ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 
+  Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚)? ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÑÐ²ÑÐ·ÐºÐ°: Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·.
+- **reference_baseline:** Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ 
+  Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ SOTA Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… (Ð´Ð»Ñ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² 
+  Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SmartRep)?
+
+Ð£ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾. ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 
+Â«distillation_teacher + reference_baselineÂ» â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ 
+heavy SOTA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°.
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ˜Ð¨Ð ÐÐžÐ’Ð˜Ð—ÐÐ«)
+
+2-4 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³ÑÐ¿Ð° Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ:
+- **Ð“ÑÐ¿ N:** [Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐºÐ°Ðº task-solver / Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð² ÐµÐ³Ð¾ 
+  edge-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ðµ / Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ Ð² ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ðµ] â†’ 
+  [ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ / Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep].
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ task_utility-papers:
+- RGB-only, Ð½ÐµÑ‚ skeleton-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° â†’ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° skeleton input Ð´Ð»Ñ edge
+- Multi-speed inference Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ real-time â†’ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° adaptive period range Ð·Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´
+- Class-agnostic overengineering â†’ exercise-specific lightweight specialization
+- Output Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ boundaries Ð±ÐµÐ· quality score â†’ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ per-rep AQA head
+- ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð½Ð° gym camera artifacts â†’ Ð±ÐµÐ½Ñ‡ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+- Heavy backbone ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ edge â†’ distill Ð² lightweight student
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ / Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ / ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- Pipeline role (Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð· YAML, Ð½Ð¾ Ñ Ð½ÑŽÐ°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð¸): 
+  Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ + Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ + Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+  - ðŸ…°: Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº preprocessing/utility, Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼ error detection
+  - ðŸ…±: Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹
+  - ðŸ…²: Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ supervised, Ð½Ðµ SSL adaptation)
+  - Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹.
+- 3-5 ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°: direct_ancestor 
+  (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½), direct_descendant (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ), 
+  Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹, complementary ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pipeline.
+
+---
+
+Ð˜ÐÐ¡Ð¢Ð Ð£ÐšÐ¦Ð˜Ð˜ AI:
+- ÐÐµ Ð²Ñ‹Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» â€” Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚.
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ñ‹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ edge-killer Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¸ 
+  Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð¹ pipeline_role. ÐÐµ Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ Â«medium feasibilityÂ» ÐµÑÐ»Ð¸ 
+  multi-speed Ã—4 inference ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ real-time mobile.
+- Output-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚ â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. ÐÐµ Â«Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Â», Ð° Â«Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ 
+  Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ per-frame density vector D âˆˆ R^N ÑÐ¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ [0, 1], 
+  count = sum(D)Â».
+- Direct_ancestor Ð¸ delta_over_ancestor â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ incremental 
+  ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ¿Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Â«Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² SmartRep-pipelineÂ» â€” Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹. ÐÐµ ÑÑ‚ÐµÑÐ½ÑÐ¹ÑÑ Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ 
+  ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½ÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° Â«Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Â».
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð].
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ â€” LaTeX.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð° â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
+````
+
+---
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/AI Trainer Preatoni EMG Kinematics 2020.md b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/AI Trainer Preatoni EMG Kinematics 2020.md
new file mode 100644
index 0000000..9a93793
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/AI Trainer Preatoni EMG Kinematics 2020.md	
@@ -0,0 +1,88 @@
+---
+title: "Automatic Characterization of Exercise Data with Wearable Sensors and Machine Learning"
+title_ru: "AI Trainer: ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ IMU/EMG Ð¸ ML (Preatoni 2020)"
+authors: [Preatoni, Ferrario, DonÃ , Hamill, Cappozzo]
+year: 2020
+venue: "Sensors (MDPI)"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.3390/s20030916"
+tags: [ai_trainer, emg, kinematics, wearable, exercise_classification, svm, quality]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Preatoni 2020: EMG + ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Preatoni et al. Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ IMU (ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°) Ð¸ EMG (Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ) Ñ Ð½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð² + SVM/Random Forest Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ temporally segmented sensor features. Ð”Ð»Ñ SmartRep: EMG-based approach Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ quality assessment, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð² â€” Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Vision-only ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÑÑ‚ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð° Ñ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ + EMG Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‡Ðµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Multi-modal:** IMU (6-DoF) + EMG (8 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð²) â†’ temporally aligned features.
+- **Machine Learning:** SVM, Random Forest, k-NN Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ correct vs incorrect.
+- **Feature engineering:** RMS EMG, peak amplitude, integral EMG, IMU angles, ROM.
+- **Exercise coverage:** squat, deadlift, overhead press.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Sensors: 2 IMU (Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾ + Ð³Ð¾Ð»ÐµÐ½ÑŒ) + 4 EMG (quadriceps, hamstrings, gastrocnemius, lumbar).
+
+Feature extraction: sliding window 1 ÑÐµÐº, overlap 50%.
+
+Features:
+- IMU: peak angle, ROM, angular velocity RMS
+- EMG: RMS, mean absolute value, zero crossing rate
+
+Classifier: SVM (RBF kernel) / Random Forest.
+
+Labels: correct / 4 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº (Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Accuracy | ÐžÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑ |
+|---|---|---|
+| Squat | 89.3% | 4 |
+| Deadlift | 84.7% | 3 |
+| Overhead press | 91.2% | 4 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð’Ñ‹ÑˆÐµ rule-based Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (Pose Trainer, ~80%). EMG + IMU > IMU-only (ExerSense, 94% Ð´Ð»Ñ recognition but not quality). ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ vision-based.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð² (IMU + EMG) â€” Ð±Ð°Ñ€ÑŒÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+- EMG: ÑÐ»ÐµÐºÑ‚Ñ€Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+- ÐÐµÑ‚ vision = Ð½ÐµÑ‚ spatial position (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ local joint angles).
+- ÐÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° (N=15).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **EMG ÐºÐ°Ðº validation reference ðŸ…°:** Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ validation study Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ EMG ÐºÐ°Ðº reference Ð´Ð»Ñ biomechanical quality â†’ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ SmartRep joint moment predictions Ñ EMG.
+- **Error taxonomy source:** 4 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ squat Ð¸Ð· Preatoni = Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ taxonomy Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ error classifier.
+- **Feature importance:** RF feature importance Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†Ñ‹/ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ quality â†’ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ joints Ð² SmartRep.
+- **Multi-modal future:** Preatoni = Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ SmartRep Ñ IMU fusion Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Preatoni: Ð½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¸, Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** vision-based proxy Ð´Ð»Ñ EMG â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ EMG-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (using Preatoni data as GT), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ EMG-level insights Ð±ÐµÐ· Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{preatoni2020automatic,
+  title={Automatic characterization of exercise data with wearable sensors and machine learning},
+  author={Preatoni, Ezio and Ferrario, Marco and Don{\`a}, Gianpaolo and Hamill, Joseph and Cappozzo, Aurelio},
+  journal={Sensors},
+  volume={20},
+  number={3},
+  pages={916},
+  year={2020},
+  publisher={MDPI}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Academic Systems Cross-Reference and Comparison Table.md b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Academic Systems Cross-Reference and Comparison Table.md
new file mode 100644
index 0000000..4cda16e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Academic Systems Cross-Reference and Comparison Table.md	
@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+title: "SmartRep vs Academic AI Fitness Systems: Master Comparison Table"
+title_ru: "SmartRep vs Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹: Ð¼Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [SmartRep_team_analysis]
+year: 2024
+venue: "Internal analysis"
+venue_tier: "internal"
+doi: "N/A"
+tags: [comparison, competitor, academic, smartrep, positioning, fitassist, pose_trainer, fitnet]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# SmartRep: ÐœÐ°ÑÑ‚ÐµÑ€-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+> **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð² `../8_action_quality_assessment/`. Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð» ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Â§4.5 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 8
+
+| Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° | Ð¤Ð°Ð¹Ð» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 8 |
+|---|---|
+| Pose Trainer (Stanford 2020) | `Pose Trainer Exercise Correction Stanford 2020.md` |
+| ExerSense (Ishii 2021) | `ExerSense IMU Exercise Recognition 2021.md` |
+| FitAssist (Liu 2021) | `FitAssist AI Fitness Assistant 2021.md` |
+| FitNet (Chen 2024) | `FitNet Exercise Assessment Feedback 2024.md` |
+| Musculus.app (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£) | `Musculus App SPbPU Competitor Analysis.md` |
+| PhysEx (Hong 2023) | `PhysEx Physics-Informed Exercise Analysis 2023.md` |
+| Fitness-AQA (Parmar 2022) | `Fitness-AQA Dataset Parmar 2022.md` |
+
+## ÐœÐ°ÑÑ‚ÐµÑ€-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ Â§4.5 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸
+
+### ÐŸÐ¾ 13 ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼ Ã— 11 ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼
+
+| ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ | SmartRep | Pose Trainer | FitNet | Musculus | PhysEx | Peloton | Tempo | Exer.ai | Fitness-AQA | ExerSense | FitAssist |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| **Few-shot** | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **Edge/offline** | âœ“ | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ— | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ“ | âœ— | âœ“ | âœ“ |
+| **3D pose** | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **Ð¤Ð¸Ð·. Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ** | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **Ð¨Ñ‚Ð°Ð½Ð³Ð°/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸** | âœ“ | âœ— | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ“ | âœ“ | âœ“ | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ“ | âœ— |
+| **Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº** | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ |
+| **Uncertainty** | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **Scopus/WoS** | âœ“ (Ð¿Ð»Ð°Ð½) | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ“ | âœ“ |
+| **Open source** | âœ“ (Ð¿Ð»Ð°Ð½) | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ“ |
+| **Ð Ð¾Ñ. Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº** | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **MoCap Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ** | âœ“ (Ð¿Ð»Ð°Ð½) | âœ— | âœ— | âœ— | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— | âœ— |
+| **Real-time (<30ms)** | âœ“ | âœ“ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âœ— | âœ— | âœ“ | âœ“ | âœ— | âœ“ | âœ“ |
+| **Latency (ms)** | â‰¤30 | ~15 | ~50? | ~30? | ~500? | cloud | ~20 | ~25 | offline | ~10 | ~15 |
+
+### Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³: ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ SmartRep
+
+SmartRep = ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ **Ð²ÑÐµ** Ð¸Ð·:
+1. Few-shot adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ (â‰¤5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²)
+2. Edge-only inference (â‰¤30ms, offline)
+3. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ
+4. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ vs MoCap reference
+5. ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ + Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Scopus/WoS
+6. Ð ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº + Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+## ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ narrative Â§4.5
+
+### ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Pose Trainer / FitAssist:
+> "Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð¾ÑÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ (Pose Trainer, FitAssist) Ð½Ðµ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð» Ð¸ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ. SmartRep Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ few-shot Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: 5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ðº Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ."
+
+### ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² FitNet / Musculus:
+> "ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (FitNet, Musculus) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ uncertainty estimation. SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ few-shot Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ñ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸."
+
+### ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Peloton / Tempo:
+> "ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÐºÐµ (Peloton) Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰ÐµÐ³Ð¾ hardware (Tempo ~$2000). SmartRep Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ on-device (<$0 Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ hardware) Ð¿Ñ€Ð¸ comparable Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸."
+
+### ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² PhysEx:
+> "PhysEx Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¼ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð» Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ Ñ AQA, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð³Ð¾ backbone (HMR inference ~500ms). SmartRep Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ â‰¤30ms latency Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· distillation."
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Commercial Fitness AI Systems Competitive Analysis.md b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Commercial Fitness AI Systems Competitive Analysis.md
new file mode 100644
index 0000000..e71b64d
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Commercial Fitness AI Systems Competitive Analysis.md	
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "Commercial AI Fitness Systems: Competitive Landscape Analysis"
+title_ru: "ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹: ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð°Ð½Ð´ÑˆÐ°Ñ„Ñ‚ (Peloton, Tempo, Tonal, Kaia, Exer, Mirror)"
+authors: [SmartRep_team_analysis]
+year: 2024
+venue: "Internal competitive analysis"
+venue_tier: "industry"
+doi: "N/A"
+tags: [competitor, commercial, peloton, tempo, tonal, kaia, exer, mirror, edge, cloud, fitness]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹: ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð Ñ‹Ð½Ð¾Ðº AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸: hardware-bundled (Tempo, Tonal, Mirror), cloud-streaming (Peloton Guide, Exer.ai), Ð¸ mobile-first (Kaia Health, Onyx). ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ edge-only + few-shot adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ + Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹. SmartRep Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ gap: privacy-first, offline capable, adaptable.
+
+## Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²
+
+### 1. Peloton Guide
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** camera add-on Ðº Peloton ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ (~$95)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** PoseNet-based pose estimation (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾), cloud processing
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ~50 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ðµ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² Peloton Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐµ
+- **Feedback:** "movement tracker" â€” Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ + Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð·Ð¾Ð½Ñ‹ Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Peloton Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐºÐ¸ ($44/Ð¼ÐµÑ), Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ð½Ð³Ð»Ð¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚, Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑÑ…
+- **SmartRep differentiator:** Peloton Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¸Ð¿Ñ‹. ÐÐµÑ‚ few-shot Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+### 2. Tempo Studio
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** standalone hardware (~$2000 + $39/Ð¼ÐµÑ)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** 3D Time-of-Flight ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€ (Intel RealSense) + depth estimation â†’ 3D pose
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ~100+ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸)
+- **Feedback:** real-time joint angle overlays, rep counting, form score
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÑÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð°, Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾, Ð½ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- **SmartRep differentiator:** Tempo = best-in-class hardware-based competitor; SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾: (1) Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½), (2) Ñ†ÐµÐ½Ð°, (3) few-shot Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+### 3. Tonal
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** cable resistance machine Ñ AI (~$3000 + $49/Ð¼ÐµÑ)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** force sensors Ð² Ñ‚Ñ€Ð¾ÑÐ°Ñ… (Ð½Ðµ vision-based primarily) + motion sensors
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- **Feedback:** adaptive resistance, form feedback (limited)
+- **SmartRep differentiator:** Tonal â€” Ð½Ð¸ÑˆÐµÐ²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Ð±ÐµÐ· vision. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚.
+
+### 4. Mirror / Forme Life
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** interactive mirror (~$1495 + $39/Ð¼ÐµÑ)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° + cloud processing
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** bodyweight, yoga, HIIT (Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾Ð¼)
+- **SmartRep differentiator:** Mirror Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸.
+
+### 5. Kaia Health
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** mobile app (iOS/Android)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** smartphone camera + pose estimation (BlazePose), hybrid cloud/edge
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ + Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ð¿Ð¸Ñ + Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ
+- **SmartRep differentiator:** Kaia = rehab-focused, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½ÐµÑ‚ few-shot
+
+### 6. Exer.ai (Exer Studios)
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** B2B SDK + consumer app
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** smartphone multi-view pose estimation, edge inference
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ð¿Ð¸Ñ, Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚
+- **SmartRep differentiator:** Exer.ai â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚! Edge inference, smartphone. ÐÐ¾: Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð², Ð½ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+### 7. Onyx
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** AI coaching app (iOS)
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** smartphone camera + pose estimation
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** bodyweight HIIT
+- **SmartRep differentiator:** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ bodyweight, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ….
+
+## Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°
+
+| Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° | Edge | Few-shot | Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ | Open methods | Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ñ | Ð¦ÐµÐ½Ð° |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| Peloton Guide | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | $95+$44/Ð¼ÐµÑ |
+| Tempo Studio | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | $2000+$39/Ð¼ÐµÑ |
+| Tonal | â€” | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | $3000+$49/Ð¼ÐµÑ |
+| Kaia Health | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | $12/Ð¼ÐµÑ |
+| Exer.ai | Ð”Ð° | ÐÐµÑ‚ | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | B2B |
+| Musculus | Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° | â€” |
+| **SmartRep** | **Ð”Ð°** | **Ð”Ð°** | **Ð”Ð°** | **Ð”Ð°** | **Ð”Ð°** | **Open** |
+
+## ÐŸÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð°Ð½Ð´ÑˆÐ°Ñ„Ñ‚
+
+### ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ CPC ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹
+- **A63B 24/0062:** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- **G06V 40/20:** Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+- **G06T 7/20:** Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+- **A63B 71/0622:** ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº
+
+### Ð˜Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+| â„– Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° | Ð’Ð»Ð°Ð´ÐµÐ»ÐµÑ† | Ð“Ð¾Ð´ | Scope |
+|---|---|---|---|
+| US11116997B2 | Peloton | 2021 | Exercise counting + feedback |
+| US10946247B2 | Tempo (Tempo Interactive) | 2021 | 3D pose for weight training |
+| US11235216B2 | Apple | 2022 | Workout detection via sensors |
+| US20220092874A1 | Nike | 2022 | AI form feedback coaching |
+
+### Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº (Ð¤Ð˜ÐŸÐ¡)
+- ÐœÐŸÐš A63B 24/00 â†’ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº "Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹"
+- Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ°: 3â€“5 Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹)
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Â§4.5 grant application ðŸ…°:** ÑÑ‚Ð° Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð² Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑŽ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð° ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð­2/Ð­3 Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²).
+- **10 ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÐµÐ² Ã— 10 ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼:** Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÑ€Ð½ÑƒÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ Ð´Ð¾ 10+ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðº Ð¸ 10+ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÐµÐ².
+- **SmartRep unique position:** ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ edge+few-shot+open source ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐµ.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð°
+
+ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ð¾Ð² (ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°Ð½Ð¸Ð¹, App Store, Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…). Ð”Ð°Ñ‚Ð° ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: 2024.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Russian AI Fitness Market Analysis.md b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/Russian AI Fitness Market Analysis.md
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@@ -0,0 +1,109 @@
+---
+title: "Russian AI Fitness Technology Market: Academic and Commercial Landscape"
+title_ru: "Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº AI-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹: Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð»Ð°Ð½Ð´ÑˆÐ°Ñ„Ñ‚"
+authors: [SmartRep_team_analysis]
+year: 2024
+venue: "Internal market analysis"
+venue_tier: "industry"
+doi: "N/A"
+tags: [russia, market, competitor, musculus, spbpu, fittech, ai_fitness, domestic]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº AI-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¼Ð°Ð»: ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ â€” Musculus (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£), ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Peloton/Tempo Ð½ÐµÑ‚. Ð—Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 2022. SmartRep Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ: Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ, edge-deployable, open-source ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ°.
+
+## Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²
+
+### 1. Musculus.app (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£ â€” ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ², Ð¨Ð°Ð»ÑƒÑ…Ð¾Ð²Ð°, ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸Ðº)
+
+**Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ:** ÐÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° (2021â€“Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰ÐµÐµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ).
+
+**Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚ÐµÐº (Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼):**
+- Pose estimation: Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ MediaPipe BlazePose Ð¸Ð»Ð¸ MoveNet (Lite)
+- Inference: on-device (TFLite/CoreML)
+- Ð›Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸: Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ°Ñ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° (fuzzy logic) + Ð¾Ð½Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- Ð¯Ð·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ: ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ feedback Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¼ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐµ
+
+**Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ):**
+- ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ / Ð±ÐµÐ·
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° (ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ + Ñ€ÑƒÐ¼Ñ‹Ð½ÑÐºÐ°Ñ)
+- Ð–Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°
+- ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+- ~15â€“20 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð°/AppStore)
+
+**ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸:**
+- ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº Ð² Scopus: "Musculus exercise" + "ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²" + "Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£" â†’ ~1â€“2 ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ)
+- WoS: Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ñ‹ (Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð° 2024)
+- ÐŸÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹: Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ Ð¤Ð˜ÐŸÐ¡ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼
+
+**ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ (Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹):**
+- ÐÐµÑ‚ few-shot â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»
+- ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°
+- ÐÐµÑ‚ 3D SMPL â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D keypoints
+- ÐÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ vs Vicon/OpenCap (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½ÐµÑ‚)
+
+**Differentiator SmartRep vs Musculus:**
+
+| Ð¥Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° | Musculus | SmartRep |
+|---|---|---|
+| Few-shot adaptation | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° (1-5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²) |
+| Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ÐÐµÑ‚ | LNN/DiffPhy-based |
+| 3D pose model | ÐÐµÑ‚ | SMPL |
+| ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Scopus/WoS | 0â€“1 (ÐºÐ¾Ð½Ñ„.) | Ð¦ÐµÐ»ÑŒ: 3+ |
+| ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ | ÐÐµÑ‚ | ÐŸÐ»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ |
+| ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ vs MoCap | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° (N=20, Vicon/OpenCap) |
+| ÐÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (uncertainty) | ÐÐµÑ‚ | Ð•ÑÑ‚ÑŒ |
+
+### 2. FitStars (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°)
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** Ð¾Ð½Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°Ð¼Ð¸
+- **AI-ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚:** Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ pose estimation
+- **Upside:** Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° â†’ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
+
+### 3. ÐÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹ (Ð¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð¼Ð¾ Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£)
+- **ÐœÐ“Ð£ / ÐœÐ¤Ð¢Ð˜ / Ð¡ÐºÐ¾Ð»Ñ‚ÐµÑ… / Ð˜Ð½Ð½Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ:** Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ "exercise form AI" + "ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° AI" Ð² eLibrary/Ð Ð˜ÐÐ¦
+- ÐŸÐ¾ÐºÐ° Ð½ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… active research groups Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+### 4. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¿Ñ‹ (Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ AngelList/Startbase RU)
+- **Physiotask** (?) â€” Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ AI (ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ)
+- **SportIQ** (?) â€” Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ Crunchbase
+- Ð Ñ‹Ð½Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿ÑƒÑÑ‚
+
+## Ð Ñ‹Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ñ‚ÑƒÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 2022
+
+- Peloton, Tempo, Mirror Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð² Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¸ (ÑÐ°Ð½ÐºÑ†Ð¸Ð¸, Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°)
+- App Store/Google Play: Ð·Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ðµ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹
+- ÐžÐ±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð¸ÑˆÐ°: premium AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²
+- Ð“Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚: Ð¸Ð¼Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ â†’ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº
+
+## ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ SmartRep
+
+### Ð£Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°
+1. **ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Scopus/WoS Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ + Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ vs MoCap
+2. **Few-shot:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+3. **Edge-first:** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð±ÐµÐ· Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ð°, GDPR/privacy compliant
+4. **Open source:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ
+5. **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°:** joint moments + Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ vs pure visual
+
+### Target Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹ (B2B): Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²
+- Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„ÐµÐ´ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (weightlifting, powerlifting)
+- Ð ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñ‹ (Ð›Ð¤Ðš)
+- ÐŸÐ¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ñ‹Ð½Ð¾Ðº (Ð’2Ð¡ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· mobile app)
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°
+
+- **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð­2/Ð­3 Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°:** Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ 10+ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼
+- **Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚:** SmartRep = Ð¸Ð¼Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ + Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð°Ð´ Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ (Musculus) Ð¿Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼
+- **Market gap:** ÑÐ²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² â†’ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ argument Ð´Ð»Ñ funding
+
+## Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- Ð¤Ð˜ÐŸÐ¡ Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº: fips.ru
+- eLibrary.ru: Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ "Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð˜Ð˜"
+- Scopus: "exercise form assessment" AND "Russia" 2020-2025
+- App Store/Google Play: Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ AI
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index 0000000..61f02e1
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+++ b/SmartRep/1_lit_research/10_related_systems/_index.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+# 10_related_systems â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸
+
+## Scope
+ÐŸÑ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ SmartRep â€” ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **academic** â€” Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ (Stanford, CMU, Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£ Ð¸ Ð´Ñ€.)
+- **commercial** â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ñ‹
+- **ru_market** â€” Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð»Ð°Ð½Ð´ÑˆÐ°Ñ„Ñ‚
+- **patents** â€” Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+## Must-read
+
+### ÐÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **Pose Trainer** (Chen & Yang, Stanford 2020) â€” 4 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°: Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ñ‹, Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+- **ExerSense** (Ishii et al., Sensors 2021) â€” IMU-based, Ð½Ðµ CV.
+- **FitAssist** (Liu et al., 2021).
+- **AI Trainer** (Preatoni et al., Sensors 2020) â€” EMG + kinematics.
+- **FitNet** (academic, 2024).
+- **Musculus.app** (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£, ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²/Ð¨Ð°Ð»ÑƒÑ…Ð¾Ð²Ð°/ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸Ðº) â€” **Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚**. Ð Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼:
+  - ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚
+  - ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ CV-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (BlazePose? OpenPose?)
+  - ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ exact Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° fuzzy logic / Ð¾Ð½Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸
+  - ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² Scopus/WoS
+  - ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ„Ð¸Ñ‡ vs SmartRep
+
+### ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (Ð·Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ðµ)
+- **Peloton Guide** â€” ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° + PoseNet, cloud-processing, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- **Tempo Studio** â€” 3D time-of-flight sensor, stationary.
+- **Tonal** â€” ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€ Ñ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ (not vision-based primarily).
+- **Mirror / Forme Life** â€” Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð¾.
+- **Kaia Health** â€” reha + fitness, smartphone, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³.
+- **Exer Studios** (exer.ai) â€” smartphone pose analysis, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³.
+- **Onyx** â€” AI fitness coaching iOS app.
+- **Vi Fit / Tonal Lift** Ð¸ Ð´Ñ€.
+
+### ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (Ñ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ðµ)
+- **Musculus.app** â€” ÑÐ¼. Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
+- **FitStars AI** â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ AI-ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚, Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ.
+- **AI-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€Ñ‹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð±Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²** (Ð½Ðµ vision).
+
+### Patent landscape
+ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº:
+- **Google Patents**: `exercise form AI`, `workout pose estimation`, `real-time exercise feedback`
+- **Ð Ð¾ÑÐ¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚ / Ð¤Ð˜ÐŸÐ¡**: ÐœÐŸÐš A63B, G06T, G06V; CPC A63B24/0062
+- **Espacenet**: Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾
+- ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ: â„– Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° / Ð²Ð»Ð°Ð´ÐµÐ»ÐµÑ† / Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ / Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ claims / Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ
+- Ð¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ)
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ (online/offline, cloud/edge)
+- Ð¦ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐºÐ°, ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾, free)
+- Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚ÐµÐº (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚ÐµÐ½ â€” Ð¾Ñ‚ reverse engineering / marketing)
+- ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ / Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+- ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐÐ• ÑƒÐ¼ÐµÑŽÑ‚, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹)
+- **Ð§ÐµÐ¼ SmartRep Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ differentiator
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+- Ð’ÑÐµ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ â€” Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ðµ rule-based; Ð¼Ð°Ð»Ð¾ ML-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+- Ð’ÑÐµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ â€” Ð»Ð¸Ð±Ð¾ cloud (privacy, Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° (Tempo, Mirror, Tonal), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Peloton).
+- **ÐÐ¸ÐºÑ‚Ð¾** Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚: edge-only + few-shot adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ + open dataset + open methods Ð´Ð»Ñ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ°.
+- ÐžÑ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ (Musculus) Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² Scopus/WoS (Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ).
+
+## ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Â§4.5 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½** Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ â€” Ð­2 Ð¸ Ð­3 Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 10 Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ 10+ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/3DPW (3D Poses in the Wild).md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/3DPW (3D Poses in the Wild).md
new file mode 100644
index 0000000..9c42a27
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/3DPW (3D Poses in the Wild).md	
@@ -0,0 +1,411 @@
+---
+
+dataset_name: "3DPW (3D Poses in the Wild)" paper_title: "Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera" authors:
+
+- "Timo von Marcard (Leibniz UniversitÃ¤t Hannover)"
+- "Roberto Henschel (Leibniz UniversitÃ¤t Hannover)"
+- "Michael J. Black (MPI for Intelligent Systems, TÃ¼bingen)"
+- "Bodo Rosenhahn (Leibniz UniversitÃ¤t Hannover)"
+- "Gerard Pons-Moll (MPI for Informatics, SaarbrÃ¼cken)" year: 2018 venue: "ECCV 2018" venue_tier: "A* (top-tier)" doi: "10.1007/978-3-030-01249-6_37" arxiv_id: "ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (Ð½ÐµÑ‚ arXiv-Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚Ð°)" domain: "3D human pose / mesh estimation, in-the-wild" subjects_count: 7 exercises_count: "~60 ÑÑ†ÐµÐ½ / ~12 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Ð»ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹, Ð±Ð°Ñ, ÐºÐ¾Ñ„Ðµ, ÑÐµÐ»Ñ„Ð¸, ÑˆÐ¾Ð¿Ð¸Ð½Ð³, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚, Ð³Ð¸Ñ‚Ð°Ñ€Ð°, Ð¾Ð±ÑŠÑÑ‚Ð¸Ñ, Ð´Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÐ¸Ð¸, Ð¾Ñ‚Ð´Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð´Ñ€.)" modalities: ["RGB video (monocular, handheld)", "17 IMUs (Xsens)", "1 IMU on camera", "2D keypoints (OpenPose)", "SMPL Î¸/Î²/trans", "camera intrinsics/extrinsics", "per-subject 3D body scan"] multi_view: false expert_error_annotation: false license: "Max Planck non-commercial research-only license" availability: "Gated (click-through license), virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/3DPW/" url: "https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/3DPW/" relevance_to_smartrep: 2 direction: "B (biomechanics-aware pose estimation â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸)" role_in_pipeline: "pretrain / pseudo-labeling source / evaluation-only" transparency_score: "10/20" synthesis_potential: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™" tags: ["#dataset", "#3d-pose", "#smpl", "#in-the-wild", "#imu", "#monocular", "#mpi", "#eccv2018", "#pretrain-source", "#pseudo-label-source", "#no-strength-exercises", "#no-error-labels"] priority: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™"
+
+---
+
+# 3DPW ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ in-the-wild 3D pose â€” Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+**BLUF.** 3DPW â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð´Ð¾ ÑÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€ ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ in-the-wild Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ñ SMPL-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´ÐµÐ½ **Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° ÐºÐ°Ðº pretrain/pseudo-labeling ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ**: 7 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð², 60 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð², ~51k ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÑƒÑ‰Ð°ÑÑÑ handheld-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ 17 IMU Ð´Ð°ÑŽÑ‚ GT-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ~26 Ð¼Ð¼ (Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° TotalCapture). Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, multi-view Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ **Ð½ÐµÑ‚**, Ð° Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ â€” non-commercial research-only, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð², Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° 3DPW. ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾, 3DPW Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ Â«Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð° Ñ„Ñ€Ð°Ð½ÐºÐ°Â» 3D HPS-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸: Ð²Ð¾ÑÐµÐ¼ÑŒ Ð»ÐµÑ‚ SOTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (HMR â†’ SPIN â†’ VIBE â†’ PARE â†’ CLIFF â†’ HMR2.0 â†’ TokenHMR â†’ WHAM â†’ PromptHMR) Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾ PA-MPJPE Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼, Ð¸ Ð»ÑŽÐ±Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ SMPL-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ‚Ð°Ðº Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ 3DPW. Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: **Adopt with caveats** â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº evaluation + Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pretrain, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ; ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ BEDLAM (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°) Ð¸ EMDB (global-trajectory evaluation).
+
+---
+
+## 1. ÐœÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
+
+|ÐŸÐ¾Ð»Ðµ|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|3D Poses in the Wild (3DPW)|
+|ÐÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼|3DPW|
+|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ|Â«Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving CameraÂ»|
+|ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹|Timo von MarcardÂ¹, Roberto HenschelÂ¹, Michael J. BlackÂ², Bodo RosenhahnÂ¹, Gerard Pons-MollÂ³|
+|ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|Â¹ Leibniz UniversitÃ¤t Hannover (TNT), Â² MPI for Intelligent Systems (TÃ¼bingen), Â³ MPI for Informatics (SaarbrÃ¼cken)|
+|Ð“Ð¾Ð´|2018|
+|Venue|ECCV 2018, ÐœÑŽÐ½Ñ…ÐµÐ½ (8â€“14 ÑÐµÐ½Ñ‚ÑÐ±Ñ€Ñ 2018), LNCS Springer|
+|Venue tier|A* (top-tier CV conference)|
+|DOI|10.1007/978-3-030-01249-6_37|
+|Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹|601â€“617 Ð² ECCV 2018 (Part X)|
+|arXiv ID|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (arXiv-Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚)|
+|Open-access PDF|openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Timo_von_Marcard_Recovering_Accurate_3D_ECCV_2018_paper.pdf|
+|Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ 2025â€“26)|>1500 (Google Scholar Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½; Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ SciSpace Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 1234, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð¾)|
+|Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… v1/v2 Ð½ÐµÑ‚. Ð’Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‹: Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð· Ð² Ð½Ð¾ÑÐ±Ñ€Ðµ 2018; 14-11-2018 Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ split train/val/test Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ `sequenceFiles.zip`; 3DPW Challenge Ð½Ð° ECCV 2020|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° (Rosenhahn Ð²Ð¾ 2-Ð¹ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð¸ Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ‘Ð¹ (Rosenhahn Ð² 1-Ð¹) â€” Ð¼ÐµÐ»Ð¾Ñ‡ÑŒ, Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ.
+
+---
+
+## 2. ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+3DPW Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»: **in-the-wild 3D pose GT** Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ñƒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ (Human3.6M â€” Vicon Ð² ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¸ Imar, MPI-INF-3DHP â€” markerless Captury studio, Ð·ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑ€Ð°Ð½). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ Ð½Ð° ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ **17 IMU Xsens + Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ÑÑ handheld-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ 3D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ SMPL Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ… (ÑƒÐ»Ð¸Ñ†Ð°, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð±ÑƒÑ, ÐºÐ°Ñ„Ðµ). ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ **Video Inertial Poser (VIP)**: ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ bundle-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Î˜, Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Î¨ Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð° heading-drift Î“ IMU-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¹ OpenPose Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼ IMU Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½ÑƒÑŽ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñƒ (Gurobi). Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²: **Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ñ IMU Ð¸ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ sub-30-mm Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ mocap**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° TotalCapture (MPJPE 26 Ð¼Ð¼ vs. 70 Ð¼Ð¼ Ñƒ baseline TotalCapture). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð»Ð¾ ÑÑ€Ñƒ Â«Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ 3D GTÂ» Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ð»Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ EMDB (EM-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹) Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… mocap-Ð°Ð¿Ð¿.
+
+---
+
+## 3. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
+
+### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº|
+|---|---|---|
+|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|**7 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð²**|Â§5.3|
+|ÐšÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² / Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹|**60**|Abstract, Â§5.3|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|**>51 000**|Abstract|
+|ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**~1700 Ñ (â‰ˆ28 Ð¼Ð¸Ð½)**|Website|
+|FPS|30 Hz|Â§5.3|
+|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¯Ð’ÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾: 1920Ã—1080)|â€”|
+|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹|Â«hand-held smartphone cameraÂ» (iPhone 6 â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½)|Â§5.3|
+|Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹|18|Â§5.3|
+|ÐœÐ°ÐºÑ. Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ|2|Â§5.3|
+|Train / Val / Test (sequences)|**24 / 12 / 24** (Ð¿ÐµÑ€-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ðµ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹)|`sequenceFiles.zip`|
+|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ (Ð¿Ð¾Ð»/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ)|**ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐž**|â€”|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ per-subject SMPL shape Î² (Ð¸Ð· 3D-ÑÐºÐ°Ð½Ð°); Ð½ÐµÑ‚ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹|Â§5.3|
+|Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž**|â€”|
+
+### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|Ð•ÑÑ‚ÑŒ?|ÐŸÐ¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|
+|---|---|---|
+|RGB video|âœ…|ÐœÐ¾Ð½Ð¾, handheld, 30 fps, ~1080p (Ð½ÐµÐ¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾)|
+|Depth|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+|IR|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+|2D pose|âœ…|Ð”ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ CNN Cao et al. 2017 (OpenPose), 18 ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº + confidence|
+|3D pose (joints)|âœ…|Ð˜Ð· SMPL 24-joint ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°|
+|**SMPL Î¸, Î², translation**|âœ…|**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ„Ð¸ÑˆÐºÐ°**: pose Î¸ âˆˆ â„â·âµ, shape Î², per-frame trans, `campose_valid` flag|
+|SMPL-X|âŒ|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ SMPL|
+|Camera intrinsics/extrinsics|âœ…|Per-frame Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° VIP; `campose_valid` ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹|
+|IMU raw|âœ…|17 Xsens IMUs Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ (9â€“10 Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð²ÑƒÑ… ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ñ…) + 1 IMU Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ|
+|3D body scan|âœ…|ÐžÐ´Ð¸Ð½ ÑÐºÐ°Ð½ Ð½Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð³Ð½Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ðº SMPL|
+|EMG / audio / text / ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+
+### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+- **ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°:** Ð¾Ð´Ð½Ð° handheld ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° (Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÑƒÑ‰Ð°ÑÑÑ), 30 fps. ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ IMU Ð·Ð°ÐºÑ€ÐµÐ¿Ð»Ñ‘Ð½ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ.
+- **Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ IMUâ†”Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾:** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾ **clapping motion** Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Pons-Moll et al. 2011).
+- **ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°:** Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸ â€” T-pose / closed-arms Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ bone-to-sensor offsets R_BS.
+- **Ð¤Ð¾Ð½:** Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ â€” ÑƒÐ»Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ñ… Ð³Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð², Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð±ÑƒÑÑ‹, ÐºÐ°Ñ„Ðµ, Ð¼Ð°Ð³Ð°Ð·Ð¸Ð½Ñ‹, ÐºÐ²Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ñ‹ (ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ outdoor/indoor, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ñ ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ).
+- **MoCap:** **IMU-based (Xsens MVN)** â€” Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ mocap.
+- **Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ GT:** ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° TotalCapture â€” **MPJPE 26 Ð¼Ð¼, MPJAE 12,1Â°**; Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ 3DPW Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ GT Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð° (Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Â«there exists no dataset with a comparable settingÂ»). Assignment precision 99,3%, recall 92,2%.
+
+### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Fig. 1** â€” teaser: 3D SMPL-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸, Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð»ÐµÐ¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ….
+- **Fig. 2** â€” Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°: heading drift IMU, multi-person 2D-to-IMU association, Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸.
+- **Fig. 3** â€” Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ VIP: IMU â†’ Î˜Ì‚ â†’ assignment â†’ joint optimization â†’ Î˜, Î¨, Î“.
+- **Fig. 4** â€” Ð³Ñ€Ð°Ñ„-Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¹ (Ð¾Ñ€Ð°Ð½Ð¶ÐµÐ²Ñ‹Ð¹/ÑÐ¸Ð½Ð¸Ð¹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹).
+- **Fig. 5** â€” ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ¸ F_G, F_I, F_I', F_B, F_S Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+- **Fig. 6** â€” VIP-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° TotalCapture (ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ).
+- **Fig. 7** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² 3DPW Ñ textured SMPL Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸.
+- **Table 1** â€” MPJPE/MPJAE Ð½Ð° TotalCapture (VIP 26 Ð¼Ð¼ vs. [39] 70 Ð¼Ð¼, [16] 55â€“62 Ð¼Ð¼).
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ 17 IMUs Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ðµ â€” Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¾Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑƒÐ¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+---
+
+## 4. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+
+Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾** Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾: Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÐµÐ² Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð°, Ð½Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ð¹, Ð½Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ, Ð½Ð¸ IRB. 7 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹/ÑÐ¾Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð² Ð“Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð²ÐµÑ€Ðµ/Ð¡Ð°Ð°Ñ€Ð±Ñ€ÑŽÐºÐºÐµÐ½Ðµ/Ð¢ÑŽÐ±Ð¸Ð½Ð³ÐµÐ½Ðµ, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¾Ð³Ð°Ð´ÐºÐ°. **Selection bias** ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ â€” Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°, Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½Ñ‹-ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹Ñ†Ñ‹, Â«ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹Â» Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚ (20â€“40 Ð»ÐµÑ‚) â€” Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+ÐÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¸Ð· Â§5.3 Ð¸ abstract): **walking in the city, going up-stairs, having coffee, taking the bus, shopping, doing sports, hugging, discussing, capturing selfies, riding bus, playing guitar, relaxing**. Fig. 7 Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ñ‹ Ð¸ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹. Ð—Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ñ‹ **Ð² ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ**, Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ clips imbalanced Ð¿Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ/Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ (by design).
+
+ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ðµ) Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ ÐÐ•Ð¢**. Â«Doing sportsÂ» â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ, Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð².
+
+### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+
+- ÐšÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ <6 Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… 2D keypoints Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- Ð¤Ð»Ð°Ð³ `campose_valid` Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ½Ð° (Ð¸Ñ… Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² evaluation).
+- **ÐÐ³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸ ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐž** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¸Ñ…Â» ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+- Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ IMU-Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· TotalCapture.
+
+---
+
+## 5. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+
+SMPL Î¸/Î²/translation Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°; 24-joint 3D ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚; 2D keypoints (OpenPose, 18 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº); gender label (per subject); per-frame extrinsics/intrinsics ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹; `campose_valid` mask. Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¼Ð¾Ñ†Ð¸Ð¹ **ÐÐ•Ð¢**.
+
+### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ â€” **Video Inertial Poser (VIP)**:
+
+1. IMU-only Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Î˜Ì‚ (Xsens fusion).
+2. Per-frame 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CNN Cao et al. 2017 (OpenPose, part affinity fields).
+3. Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¹ Ðº IMU-Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½ÑƒÑŽ LP (Gurobi), Ñ intra-frame Ð¸ inter-frame Ñ€Ñ‘Ð±Ñ€Ð°Ð¼Ð¸.
+4. Bundle-optimization (Levenbergâ€“Marquardt) ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Î˜, Î¨ (ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°), Î“ (heading drift) â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ (5)â€“(16) Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
+5. Shape Î² Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ðº per-subject 3D ÑÐºÐ°Ð½Ñƒ (Ð½Ðµ VIP).
+
+### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” **Ð½Ð° TotalCapture** (Trumble et al. 2017), Ð³Ð´Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ parallel video + IMU + marker mocap GT. VIP: **26 Ð¼Ð¼ MPJPE, 12,1Â° MPJAE** (1 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° + 13 IMU). ÐÐ±Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸: IMU-only 55 Ð¼Ð¼, VIP-IMU6 39,6 Ð¼Ð¼, VIP-Cam (GT-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°) 25,3 Ð¼Ð¼. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ baseline TotalCapture (70 Ð¼Ð¼) Ð¸ Malleson 2017 (55â€“62 Ð¼Ð¼). ÐÐ° **ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ 3DPW Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ** â€” assignment precision 99,3% / recall 92,2% Ð¿Ð¾ 2D-ID Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ 5 Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+
+---
+
+## 6. Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|**Max-Planck non-commercial research-only** (virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/3DPW/license.html)|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|**Ð—ÐÐŸÐ Ð•Ð©Ð•ÐÐž** (Â«performing non-commercial scientific researchÂ»)|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Click-through agreement; Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ `imageFiles.zip` Ð¸ `sequenceFiles.zip`|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾; ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾: ~30â€“60 GB (Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ imageFiles)|
+|Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³|virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/3DPW/ (MPI Informatics)|
+|Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð° (Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026)|âœ… Ð–Ð¸Ð²Ð°Ñ|
+|Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ @inproceedings{vonMarcard2018}|
+|Dataloaders|mmpose, **MMHuman3D** (`pw3d_test.npz`, `3DPW_test_new.json` HybrIK-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚), **4D-Humans (HMR 2.0)**, SPIN, VIBE, PARE, TCMR, WHAM, Pose2Mesh, HybrIK â€” Ð²ÑÐµ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°|
+|Eval-ÐºÐ¾Ð´|github.com/miraymen/3dpw-eval|
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾:** non-commercial Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 3DPW-Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ edge-app. Ð’ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ (Ð°) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ pretrain Ð½Ð° commercially-licensed ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÑƒ (BEDLAM2.0, in-house Unreal Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ (Ð±) Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ commercial-license Ñƒ ps-licensing@tue.mpg.de.
+
+---
+
+## 7. ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ (biases)
+
+### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ
+
+- **Gender/ethnicity/age breakdown ÐÐ• ÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐ.** 7 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- ÐžÐ´ÐµÐ¶Ð´Ð°: 18 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ð²ÑÐµ Â«Ð³Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð²ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ²Ð½Ñ‹ÐµÂ»; Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹ / ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ gear.
+- ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ per-subject Î² (7 Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹) â€” ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ BMI; Ð¼Ð°ÑÑÐ¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ…/Ð¼ÑƒÑÐºÑƒÐ»Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð°) Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚.
+
+### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- **Pose coverage:** Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Ð»ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹, Ð±Ð°Ñ, ÐºÐ°Ñ„Ðµ, ÑˆÐ¾Ð¿Ð¸Ð½Ð³, Ð¾Ð±ÑŠÑÑ‚Ð¸Ñ, ÑÐµÐ»Ñ„Ð¸, Ð¸Ð³Ñ€Ð° Ð½Ð° Ð³Ð¸Ñ‚Ð°Ñ€Ðµ. Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð°) **Ð½ÐµÑ‚**. ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´Ñ‹/Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ñ‹ Ð²ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ, Ð½Ðµ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹.
+- **Viewpoint bias:** single handheld camera â†’ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð²; Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… multi-view â†’ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑ‚ 3D-triangulation GT, Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ ÐµÐ³Ð¾.
+- **Environmental:** ÑÐ¼ÐµÑÑŒ outdoor/indoor, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· gym/weight-room ÑÑ†ÐµÐ½.
+- **Occlusion:** Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸, **Ð½ÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ / Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸**.
+
+### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- **Class imbalance:** Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ taxonomy Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ.
+- **Temporal imbalance:** Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ; ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾.
+- **IMU-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼:** heading drift Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ð²ÑÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¿Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð² Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ñ….
+
+---
+
+## 8. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ
+
+### Ð­Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ SOTA Ð½Ð° 3DPW (2018â€“2026)
+
+|#|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Ð“Ð¾Ð´/Venue|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°|PA-MPJPE â†“|MPJPE â†“|MPVPE â†“|3DPW train?|Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+|1|**HMR** (Kanazawa)|CVPR 2018|ResNet-50 + Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ + 3D adv. prior|76,7|~130|â€”|ÐÐµÑ‚|ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ end-to-end SMPL; weak-perspective ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°|
+|2|**SPIN** (Kolotouros)|ICCV 2019|ResNet-50 + SMPLify-in-the-loop|59,2|96,9|116,4|ÐÐµÑ‚|Self-improving pseudo-GT|
+|3|**VIBE** (Kocabas)|CVPR 2020|ResNet-50 + bi-GRU + AMASS motion discr.|56,5 / **51,9**|93,5|113,4|ÐžÐ¿Ñ†.|ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ video-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´|
+|4|**HybrIK** (Li)|CVPR 2021|3D heatmap + analytical twist-swing IK|48,8|80,0|94,5|Ð”Ð°|Bridge keypointâ†”SMPL|
+|5|**PARE** (Kocabas)|ICCV 2021|HRNet-W32 + part-attention|50,9 / **46,5**|82,0 / 74,5|97,9 / 88,6|ÐžÐ¿Ñ†.|Occlusion-robust|
+|6|**CLIFF** (Li)|ECCV 2022|HRNet-W48 + bbox-in-full-frame|**43,0**|69,0|81,2|Ð”Ð°|Ð’Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ|
+|7|**HMR2.0 / 4D-Humans** (Goel)|ICCV 2023|ViT-H + transformer-decoder SMPL-tokens|54,3|81,3|~95|Ð”Ð°|Scale-up Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹|
+|8|**TokenHMR** (Dwivedi)|CVPR 2024|ViT-H + VQ-VAE pose-token classifier + TALS|~49|~77|~89|Ð”Ð°|Ð¤Ð¸ÐºÑ Â«bent-kneesÂ» bias|
+|â€”|**BEDLAM-CLIFF** (Black)|CVPR 2023|CLIFF, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð¢ÐžÐ›Ð¬ÐšÐž Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐµ|46,6|72,0|85,0|ÐÐµÑ‚|Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾: ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° â‰ˆ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ|
+|â€”|**WHAM (ViT)** (Shin)|CVPR 2024|HMR2.0 + motion encoder + AMASS decoder|**35,9â€“38,9**|57,8|68,7|Ð”Ð° (FT)|Per-frame video SOTA 2024|
+|â€”|**PromptHMR / CameraHMR**|CVPR 2025|DINOv2 ViT + prompt encoder + FoV-regressor|**~36â€“41**|~58â€“65|~77|Ð”Ð°|Image-SOTA 2025|
+
+### ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+- **MPJPE** (mm): ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° 3D-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°Ð·Ñƒ (root).
+- **PA-MPJPE** (a.k.a. Reconstruction Error): MPJPE Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ **Procrustes-alignment** (Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ R, t, s).
+- **MPVPE / PVE**: ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð¿Ð¾ 6890 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½Ð°Ð¼ SMPL-Ð¼ÐµÑˆÐ° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ pelvis-alignment.
+- **PCK**: Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 50 Ð¼Ð¼).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð´
+
+Ð—Ð° 8 Ð»ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ð° Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ **ResNet-50 â†’ HRNet â†’ ViT-H**; Ð¾Ñ‚ **continuous Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ â†’ analytical IK (HybrIK) â†’ discrete pose-token classification (TokenHMR) â†’ promptable transformer decoder (PromptHMR)**. ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°: weak-perspective â†’ bbox-aware perspective (CLIFF) â†’ regressed full-perspective Ñ FoV-ÑÐµÑ‚ÑŒÑŽ (CameraHMR). Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: 3D mocap + 2D â†’ pseudo-GT (EFT, NeuralAnnot, CLIFF-GT) â†’ **Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° (BEDLAM, AGORA)**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ SOTA.
+
+### ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ PA-MPJPE Ð½Ð° 3DPW
+
+76,7 (2018) â†’ 59,2 (2019) â†’ 51,9 (2020) â†’ 46,5 (2021) â†’ 43,0 (2022) â†’ 54,3/44 (2023â€“24 image, ViT ceded PA-MPJPE Ð·Ð° Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ 3D/camera ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) â†’ **~36â€“41** (2024â€“25, WHAM/PromptHMR). 3DPW **de facto Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½**; Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¼Ð¸Ð³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð° EMDB, RICH, HI4D, BEDLAM-Z.
+
+### Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ failure modes
+
+1. Ð¢ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ (Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð»ÑŽÐ´Ð¸, self-occlusion).
+2. Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ foreshortening / Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ focal length â€” Â«bent-kneesÂ» Ð¿Ð°Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ TokenHMR.
+3. Ð ÐµÐ´ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ñ‹, ÑÐ¸Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ, Ð¹Ð¾Ð³Ð°) â€” **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep**, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸ Ðº Ð½Ð¸Ð¼.
+4. Loose/baggy Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð° Ð¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (BMI>30).
+5. ÐœÐ°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ðµ/Ð´Ð°Ð»Ñ‘ÐºÐ¸Ðµ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹, motion blur.
+6. Multi-person Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð°ÐºÑ†Ð¸Ñ (top-down crop pipeline Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ).
+7. Monocular depth ambiguity Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ trans (Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ WHAM, TRAM, GVHMR).
+
+Leaderboard: paperswithcode.com/sota/3d-human-pose-estimation-on-3dpw ; survey-tracker: github.com/liuyangme/SOTA-3DHPE-HMR.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ (in-the-wild 3D pose)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|**3DPW**|**Human3.6M**|**MPI-INF-3DHP**|**AMASS**|**EMDB**|**BEDLAM**|
+|---|---|---|---|---|---|---|
+|Ð“Ð¾Ð´|2018|2014|2017|2019|2023|2023|
+|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹|7|11 (5Ð–/6Ðœ)|8 train + 6 test|344 (Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚)|10|271 Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°|
+|ÐšÐ°Ð´Ñ€Ñ‹|~51k|~3,6M|~1,3M|>40h Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð¿|~58 Ð¼Ð¸Ð½ / 81 seq|~1M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², >10k Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|
+|ÐÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|~12 Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…|15â€“17 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|8 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð²|81 in-the-wild|Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡Ð¸ (Ð¸Ð· AMASS)|
+|Ð¡Ñ†ÐµÐ½Ð°|**in-the-wild**|Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ + Ð·ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑ€Ð°Ð½|Ð½ÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹|in-the-wild|synthetic (Unreal)|
+|GT source|**IMU (Xsens) + VIP** ~26 Ð¼Ð¼|Vicon + ToF|markerless 14-cam Captury|MoSh++ optical|**EM-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹** ~23 Ð¼Ð¼ / 10,6Â°|synthetic exact|
+|Camera|1 handheld moving|4 Ñ„Ð¸ÐºÑ + ToF|14 Ñ„Ð¸ÐºÑ|â€”|1 handheld|virtual multi|
+|SMPL/SMPL-X|**SMPL**|pseudo-GT (NeuralAnnot)|pseudo-GT|SMPL-H (Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²)|SMPL Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²|**SMPL-X** Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²|
+|Multi-view|âŒ|âœ…|âœ…|â€”|âŒ|âœ… (Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾)|
+|Commercial license|âŒ|âŒ|âŒ|âŒ|âŒ (CC BY-NC-SA)|âŒ|
+|Global trajectory|âŒ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ root Ð² ÐºÐ°Ð¼.)|âœ…|Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾|â€”|**âœ… global body + global camera**|âœ…|
+|Typical role|evaluation + aux train|Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ train|train + eval|motion prior pretrain|modern evaluation|**pretrain**, possibly sole|
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 3DPW ÐÐ• Ð’Ð¥ÐžÐ”Ð˜Ð¢ Ð² AMASS.** AMASS â€” Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ optical-marker mocap** (CMU, KIT, BMLrub/movi, HDM05, ACCAD, MPI Limits, SFU, Eyes Japan, TotalCapture-mocap, DFaust, SSM, Transitions), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ MoSh++ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ð½ÐºÐ¸ SMPL+H Ðº marker trajectories. IMU-based 3DPW Ð² ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.
+
+**ÐšÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ training-Ð¼Ð¸ÐºÑÑ‹** (SPIN â†’ HMR2.0 â†’ TokenHMR): H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW-train + COCO + MPII + LSPET + AI-Challenger + InstaVariety (2D pseudo-GT) + AMASS (motion prior) + BEDLAM/AGORA (synthetic).
+
+**EMDB vs 3DPW** â€” EMDB ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ (2,3 ÑÐ¼/10,6Â°), Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ **Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹**, ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ world-grounded HPS (WHAM, TRAM). ÐÐ¾ EMDB Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½, Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‡Ðµ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð² â€” 3DPW Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Â«Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð° Ñ„Ñ€Ð°Ð½ÐºÐ°Â» ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**BEDLAM vs 3DPW** â€” BEDLAM Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ 3DPW ÐºÐ°Ðº **training ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ** (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ñ SMPL-X, Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð¾Ð¹, clothing physics, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼ BMI, depth, Ð¼Ð°ÑÐºÐ°Ð¼Ð¸). 3DPW Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ evaluation-only Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ.
+
+---
+
+## 10. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° 1â€“5)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ|**1**|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ; Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«doing sportsÂ» ÐºÐ°Ðº ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ°Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|
+|Multi-view|**1**|Single handheld camera|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|**2**|7 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð° Ð³Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ñ, Ð½ÐµÑ‚ heavy BMI / ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº|**0**|ÐÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ|
+|MoCap/IMU GT ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|**5**|17 Xsens IMU + VIP; ~26 Ð¼Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|**3**|~1080p (Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ‘Ð¹)|
+|FPS|**3**|30 fps (Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ²Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð· Ð²Ð·Ñ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹)|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3**|Research-only, Ð³ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾|
+|Edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ|**2**|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼ Ð½Ðµ edge, Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² mobile-ready Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ (MobileHumanPose Ð¸ Ð´Ñ€.)|
+|**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**2/5**|ÐÐµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ fit, Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½|
+
+### ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ
+
+**ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…± (Biomechanics-aware pose estimation)** â€” ÐºÐ°Ðº **Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ SMPL pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**. Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ â€” ðŸ…° (Ð´Ð»Ñ data augmentation Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· re-rendering SMPL-Ð¼ÐµÑˆÐµÐ¹, ÑÐ¼. ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ 11).
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ:**
+
+1. **Pretrain source** â€” Ð²ÑÐµ SOTA-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ñ‹ (HMR2.0, TokenHMR, WHAM, PromptHMR) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼Ð¸ÐºÑÐµ, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¼ 3DPW. Ð—Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð²ÐµÑÐ° Ñ†ÐµÐ»ÐµÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾.
+2. **Pseudo-labeling source** â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð¸ÐºÑÐµ (BEDLAM + 3DPW + H36M), Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ ÐºÐ°Ðº teacher Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL pseudo-GT. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ use case Ð´Ð»Ñ SmartRep.**
+3. **Evaluation reference** â€” Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Â«ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼Ñ‹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÂ» Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° 3DPW-test, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ ÑƒÐµÑ…Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² overfitting.
+
+### Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+- **Domain gap: fitness vs. everyday** â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° 3DPW Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°: (Ð°) Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ñ… (ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð°ÑƒÐ½Ð´ÐµÑ€ Â«bent-kneesÂ»), (Ð±) Ð»ÐµÐ¶Ð°Ñ‡Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°), (Ð²) Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… (Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¸Ñ), (Ð³) Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ñ€ÑƒÑ‡ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°, Ð±Ð»Ð¸Ð½Ñ‹).
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº** â€” 3DPW Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð»Ñ Fine-grained error detection (ðŸ…°). Ð­Ñ‚Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+- **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ** â€” non-commercial. Ð•ÑÐ»Ð¸ SmartRep Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ commercial-license deal Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° commercially-licensed ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÑƒ.
+- **IMU-specific noise Ð² GT** â€” heading drift Ð¸ foreshortening Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² Ð²ÐµÑÐ°. Ð”Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¶Ð¸Ð¼/Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´) ÑÑ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+---
+
+## 11. ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ data augmentation / synthesis
+
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ|Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|
+|---|---|---|
+|SMPL Î¸/Î²/trans â†’ re-rendering|âœ…|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹, Ñ„Ð¾Ð½Ñ‹, Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL-based Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ÐµÑ€Ñ‹ (PyTorch3D, Pyrender). Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² CLIFF pseudo-GT pipeline, EFT|
+|Ð’ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² AMASS|**âŒ ÐÐ•Ð¢**|AMASS â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ optical mocap; 3DPW â€” IMU-based, Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½|
+|Multi-view â†’ NeRF/GS per subject|âŒ|Single camera â†’ Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ð³ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸; NeRF/Gaussian Splatting Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹|
+|Segmentation masks|âŒ|ÐÐµÑ‚; Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL-mesh projection|
+|**Pseudo-labeling own data**|**âœ…**|**ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ use case Ð´Ð»Ñ SmartRep**: teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° 3DPW-mix, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ (HMR2.0 / TokenHMR API Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹)|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸|âœ…|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² mixed training: H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW + COCO + MPII + InstaVariety (+ AMASS motion prior + BEDLAM synthetic)|
+|Domain randomization Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL re-pose|âœ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐµÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Î¸ Ð¸Ð· AMASS-prior Ð¸ retarget Ð½Ð° 3DPW-camera trajectories, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ|
+
+### Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+- Re-rendering Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Î² Ð² SMPL (ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾).
+- Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹/Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸) Ð² SMPL Ð½Ðµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ðµ asset-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹ (BEDLAM-style).
+- Pseudo-label Ð±ÐµÑÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ â€” teacher-Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº GT Ð½Ð° fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™.** SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ auxiliary Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (pseudo-label, re-render, motion retargeting), Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ multi-view, Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Ð”Ð»Ñ fitness-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° BEDLAM/AGORA ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½ÐµÐµ.
+
+---
+
+## 12. GAP-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° SmartRep
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ 3DPW **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚** Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð¾/ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼Ð¸:
+
+|Gap|ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ re-rendering / ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¾Ð¼?|
+|---|---|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹|âš ï¸ Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ retarget AMASS/MoYo motion primitives Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL Ð½Ð° 3DPW-like ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… fitness-ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹|
+|ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸|ÐÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Â«butt winkÂ», Â«knee valgusÂ», Â«bar path deviationÂ» Ð¸ Ð´Ñ€.|âŒ ÐÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|Ð£Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ (7 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², normal BMI)|âœ… Ð”Ð° â€” Î²-semplÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ + BEDLAM (271 body shape)|
+|Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°|Ð¨Ñ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ€ÑƒÑ‡ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚|âŒ ÐÐµÑ‚ â€” SMPL Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚Ñ‹; Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ asset-pipelines|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|âŒ ÐÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²|
+|Multi-view|Single camera|âš ï¸ Ð˜Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL re-rendering Ñ Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð², Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ multi-view|
+|Gym environments|ÐÐµÑ‚ gym-ÑÑ†ÐµÐ½|âš ï¸ Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð², Ð½Ð¾ domain gap Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ|
+|Fast phases (explosive reps)|30 fps Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ‚Ð¾|âŒ ÐÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ temporal Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+
+**Post-augmentation gap:** Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ re-rendering Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL, **Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð° Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ**: (1) Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð°), (2) Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ engine Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Unreal + asset Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐº), (3) Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MoYo/BMLrub, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°). â†’ SmartRep **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½** ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹; 3DPW ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretrain/pseudo-label slot.
+
+---
+
+## 13. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+### 13.1. Transparency score (0/1/2 per axis)
+
+|#|ÐžÑÑŒ|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|---|
+|1|Collection protocol disclosed|**1**|Â§5.3 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸ Ð¸ IRB|
+|2|Capture setup specs (ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°, IMU, sync, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)|**2**|IMU-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Xsens MVN), Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð², sync Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· clap, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 26 Ð¼Ð¼ Ð½Ð° TotalCapture â€” ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹|
+|3|Intrinsic/extrinsic ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð°|**1**|Per-frame extrinsics ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² .pkl, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ (Ð½ÐµÑ‚ focal length, Ð½ÐµÑ‚ distortion model)|
+|4|Demographics breakdown|**0**|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|
+|5|Annotation instructions|**1**|ÐÐ»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ VIP Ð¸ 2D-detector Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹; manual 2D-ID labeling 5 Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð±ÐµÐ· Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹|
+|6|Inter-annotator / fitting accuracy|**1**|99,3% precision Ð½Ð° 2D-ID association; GT-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° TotalCapture|
+|7|Rejection / cleaning ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°|**1**|Ð¤Ð»Ð°Ð³ `campose_valid` ÐµÑÑ‚ÑŒ; Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚|
+|8|IRB / ethics approval|**0**|ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾|
+|9|Datasheet for Datasets (Gebru 2021)|**0**|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½|
+|10|Known limitations|**1**|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (heading drift, moving camera) Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ñ‹; Ð½ÐµÑ‚ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Â«LimitationsÂ»|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³: Î£ = 8/20.**
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ 2018 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ (pre-2020 CV-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ð»Ð¸ Datasheets Ð¸ ethics-ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸). ÐŸÐ¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ (MLDC, NeurIPS 2022+ checklist) 3DPW Ð½ÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸. ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸ â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ red flag Ð´Ð»Ñ fairness-Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð°.
+
+### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**10**|ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ in-the-wild 3D GT Ñ SMPL; VIP ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ â€” ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|**5**|7 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² / 60 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² / 51k ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ€ÐºÐ°Ð¼ (BEDLAM â‰ˆ1M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²)|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|**7**|26 Ð¼Ð¼ GT accuracy (ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾); Ð½Ð¾ heading drift Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ 3DPW ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ 7|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**8**|VIP ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½, bundle-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ LP; Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð°Ð±Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñƒ IMU-Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð° 3DPW|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ|**5**|Project page Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²ÐµÐ½, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Datasheet, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ API-Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹ IMU-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**7**|Eval-ÐºÐ¾Ð´ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ .pkl ÑÑÐµÐ½, Ð²ÑÐµ SOTA-Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ 3DPW Ð±ÐµÐ· Ð±Ð¾Ð»Ð¸|
+|Ð­Ñ‚Ð¸ÐºÐ°|**3**|ÐÐµÑ‚ IRB, Ð½ÐµÑ‚ consent-Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð»Ð¸Ñ†Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð² RGB|
+|ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ (bias-aware score)|**4**|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°, ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ pose-spectrum, single-view, Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ð¾Ð½ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|**10**|8 Ð»ÐµÑ‚ â€” Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ benchmark; >1500 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹; Ð²ÑÐµ SOTA HPS-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚|
+|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**6**|SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ re-render; Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ multi-view Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚|
+
+**Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð¿Ð¸Ñ€-Ñ€ÐµÐ²ÑŒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 6,5/10.**
+
+### ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+**Adopt with caveats.** 3DPW Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð·Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep ÐºÐ°Ðº:
+
+- Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº **pretrain-Ð²ÐµÑÐ¾Ð²** Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ checkpoint'Ñ‹ HMR2.0, TokenHMR, WHAM);
+- **evaluation reference** Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ñ€ÐµÐ¹Ñ„Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° fitness;
+- **teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ** Ð´Ð»Ñ pseudo-labeling ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+ÐÐ¾ Ð¾Ð½ **Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½** Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ:
+
+- Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ training-ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð¼;
+- Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸;
+- Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· commercial-license deal.
+
+---
+
+## 14. Executive Summary (10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²)
+
+1. **ÐžÐ´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¹.** 3DPW â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ in-the-wild Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ 3D-Ð¿Ð¾Ð· Ñ SMPL-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„ÑƒÐ·Ð¸ÑŽ 17 IMU Ð¸ handheld-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (VIP, bundle-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ).
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°.** ÐŸÐ¸Ð¾Ð½ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 3D GT Ð²Ð½Ðµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸: 26-Ð¼Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° TotalCapture, Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ benchmark 3D mesh recovery Ð½Ð° 8 Ð»ÐµÑ‚.
+3. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep.** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ; single-view; ÑƒÐ·ÐºÐ°Ñ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (7 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²); Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+4. **Transparency Score.** 8/20 â€” Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾-ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹, Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ 2018 Ð³Ð¾Ð´Ð°; Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ IRB, Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ, Datasheet.
+5. **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð».** Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ â€” SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ re-render Ð¸ pseudo-labeling, Ð½Ð¾ multi-view Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ SMPL-ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹.
+6. **Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep.** **Pretrain + pseudo-label source** (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ use case) + evaluation reference.
+7. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.** Fitness-specific domain (ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ, gym environments) Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+8. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ.** Max Planck non-commercial research-only â€” **Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ; Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ commercial-license deal Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‹ pretrain Ð½Ð° commercially-licensed ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÑƒ.
+9. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð² roadmap SmartRep: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™.** ÐÐµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ pretrain-Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð¸ teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ pseudo-labeling ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ°.
+10. **Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.**
+    - **AMASS** (motion prior, Ð² SMPL-H, Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ 15 optical mocap Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²) â€” Ð´Ð»Ñ pose-prior Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;
+    - **EMDB** (in-the-wild + global trajectory, 2,3 ÑÐ¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) â€” Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ evaluation Ð¸ world-grounded HPS;
+    - **BEDLAM** (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ñ SMPL-X, 271 body shape, clothing physics) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð³Ð¾ pretrain Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐµÐ¹;
+    - **HuMMan** (1000 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 500 Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹, multi-modal incl. mobile camera) â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ fitness-Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¸ edge-device capture distribution;
+    - **MoYo** (yoga subset Ð² AMASS/BEDLAM) â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ open-source Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ pose-extremes.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/A Short Note on the Kinetics-700 Human Action Dataset.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/A Short Note on the Kinetics-700 Human Action Dataset.md
new file mode 100644
index 0000000..9411e1f
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/A Short Note on the Kinetics-700 Human Action Dataset.md	
@@ -0,0 +1,113 @@
+
+
+
+## Ð£Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ.```markdown
+
+## title: "A Short Note on the Kinetics-700 Human Action Dataset" 
+title_ru: "ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Kinetics-700" authors: [Carreira, Noland, Hillier, Zisserman] year: 2019 venue: "arXiv preprint (DeepMind technical note)" venue_tier: "preprint" doi: "arXiv:1907.06987" tags: [validation] relevance_to_smartrep: 2 direction: "â€”"
+
+# ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Kinetics-700
+
+> âš ï¸ **Ð”Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€.** Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ tech-note (â‰ˆ4 ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹), Ð½Ðµ conference paper. PDF Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñƒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½; Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð½Ð° arXiv:1907.06987 (v1 2019, v2 2022 Ñ Ð´Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸), Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ Smaira et al. (Kinetics-700-2020, arXiv:2010.10864) Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°Ñ… cvdfoundation/kinetics-dataset Ð¸ DeepMind Kinetics. Ð“Ð´Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ PDF, Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¾ Â«Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾Â».
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Kinetics-700 â€” Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÑ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð»Ð°Ð³Ð¼Ð°Ð½ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ DeepMind action recognition Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ° Kinetics-600 ÑÐ¾ 600 Ð´Ð¾ **700 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹**, Ð¿Ð¾ â‰¥600 YouTube-ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ~10 Ñ, Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° **600+ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð²**. Ð¡Ð°Ð¼Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” **Â«Short NoteÂ»** Ð½Ð° 4 ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹: Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ I3D, Ð±ÐµÐ· Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð². Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° â€” Ð¾Ð½ ÑÑ‚Ð°Ð» **Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ pretraining-Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼** Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… video-backboneâ€™Ð¾Ð² (I3D, SlowFast, TimeSformer, MViT, VideoMAE, V-JEPA Ð¸ Ð´Ñ€.).
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Coarse-grained ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Â«Ð² Ð´Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´ÐµÂ» Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ YouTube. Ðš Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ 2019 Ð³. ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Kinetics-400 (2017) Ð¸ Kinetics-600 (2018), Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ (Ð°) Ð±Ã³Ð»ÑŒÑˆÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ transfer learning, (Ð±) Ñ‚Ñ‰Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ (Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ñ…, ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ñ…) Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ â€” Ð¾Ð½Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **+100 Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… action-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²** (Ñ 600 Ð´Ð¾ 700), Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‹ (Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ñ‹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ/Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ, Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº-Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº-Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ).
+- ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ **600 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ** (Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ v1; Ð² Kinetics-700-2020 â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 700, ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ 926).
+- ÐžÐ¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°** Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ (Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹, ratio train/val/test).
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ baseline Ð½Ð° **I3D** (Kinetics-ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²): Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Â«Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒÂ» Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÑÐµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹.
+- **Critical note (Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð² v2 2022):** Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÐ¿Ñ€ÐµÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ Ð½ÐµÐ±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÐµÐ²Ð°Ð»ÑŽÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸ â€” Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, validation set Ð¾Ñ‚ K400 Ð² Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ€Ðµ **Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð» Ð² train set K700**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐºÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚-extension, Ð½Ðµ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼. Pipeline ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° (Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Kay et al. 2017 Ð¸ Carreira et al. 2018):
+
+1. Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐ° ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð¸Ð· Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¹, ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÐµÐ¹, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð³Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ñ€Ð¸ÐµÐ².
+2. ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ YouTube ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ.
+3. Crowdsourced Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² (~10 Ñ) â€” ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐ²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ **Ð¾Ð´Ð¸Ð½** action-ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ñƒ Â«Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ XÂ».
+4. De-duplication Ð¿Ð¾ URL Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ…ÐµÑˆÐ°Ð¼.
+5. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ train/val/test (Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ 545k / 35k / 70k Ð´Ð»Ñ K700).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°|Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ)|
+|---|---|---|---|
+|**Kinetics-700 (v1, 2019)**|700 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²; â‰¥600 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ; ~545k train / 35k val / ~70k test (Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾); ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ ~10 c, YouTube|Top-1 / Top-5 accuracy|I3D-RGB: **~58 / ~80**% (Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº; Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð² Tab. 2 â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· PDF)|
+|Kinetics-600 (Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº)|600 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|Top-1 / Top-5|I3D-RGB: ~71 / ~89% â€” **Ð²Ñ‹ÑˆÐµ**, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸|
+|Kinetics-400|400 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|Top-1 / Top-5|I3D-RGB: ~72 / ~90%|
+|Kinetics-700-2020 (replenished)|700 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²; â‰¥700 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ|Top-1 / Top-5|Ð¢Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ 123 Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Â«Short NoteÂ» â€” ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ SOTA ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ I3D ÐºÐ°Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ **Ð² ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ** Kinetics-700 ÑÑ‚Ð°Ð» Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ pretraining benchmark Ð´Ð»Ñ video understanding. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ 2020 Ð³. Ð½Ð° K700 Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹: SlowFast (~79% top-1), TimeSformer (~80%), VideoMAE / V-JEPA (~80â€“84%), Internet-scale Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (~85%+). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð², Ð° Ð½Ðµ Ð² Ð±Ð°Ñ€ÐµÐ±Ð¾ÑƒÐ½Ð°Ñ… Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚egÐ¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (one label per clip), Ð±ÐµÐ· Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ„Ð°Ð·, ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº** â€” ÑÑ‚Ð¾ action recognition Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ.
+- **Ð˜Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸ K400 / K600 / K700 (validation Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð² train ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹) â€” Ð² v2 2022 Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ð± ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÐ¿Ñ€ÐµÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚.
+- **YouTube-link rot:** Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2020 Ð³. Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° 5â€“15% ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑƒÐ¶Ðµ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ (ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹, Ð·Ð°Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð³ÐµÐ¾); ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ 2020-edition (Smaira et al.) ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ðµ.
+- **ÐÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð·Ð°** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ URLâ€™Ñ‹ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ñ‹; Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ°Ð¼ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ YouTube, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ð¾**.
+- **Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚** (Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ â€” 600 ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð², Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ â€” 1000+), Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² (Â«yogaÂ» vs Â«pilatesÂ», Â«squatÂ» vs Â«lungeÂ»).
+- **ÐÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹, ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹, depth-, MoCap-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸**. Ð§Ð¸ÑÑ‚Ð¾ RGB.
+- **ÐÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð²:** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, FPS, ÐºÐ¾Ð´ÐµÐºÐ¸, Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚-ratio, ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½ÑŒ pan/zoom, Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð»Ð¾Ð³Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+- **Coarse ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹**: Â«bench pressingÂ», Â«deadliftingÂ», Â«snatch weight liftingÂ», Â«clean and jerkÂ», Â«squatÂ», Â«lungeÂ», Â«pull upsÂ», Â«push upÂ», Â«situpÂ» Ð² Kinetics ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸** â€” Ð±ÐµÐ· ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°, Ñ„Ð°Ð·Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚** â€” ÑÑ‚Ð¾ generic action recognition, Ð½Ðµ AQA, Ð½Ðµ error detection.
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº pretrained-Ð²ÐµÑÐ¾Ð²** Ð´Ð»Ñ video-backboneâ€™Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾**: Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²ÑÐµ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ video-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge (MViT, MobileViViT, X3D, MoViNet) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Kinetics-400/600/700, Ð¸ ÑÑ‚Ð¸ Ð²ÐµÑÐ° â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ starting point.
+- **Tangentially Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹ Kinetics-ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð°** (`bench pressing`, `deadlifting`, `snatch`, `clean and jerk`, `squat`, `lunge`, `push up`, `pull ups`, `situp`, `front raises`) ÐºÐ°Ðº **Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº weak labels** Ð´Ð»Ñ:
+    - **pseudo-labeling** in-the-wild Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾;
+    - sub-domain pretraining (Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹, Ð´Ð¾-pretrain backbone Ð½Ð° Â«strength-relevantÂ» Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ Kinetics Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ fine-tune Ð½Ð° SmartRep-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…);
+    - **negative mining** â€” ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð· Â«Ð½Ðµ-ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…Â» ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÐºÐ°Ðº Â«not exerciseÂ» negatives Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Ð§ÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ñƒ Kinetics:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°, Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸, ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ data leakage Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¼ Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ³Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐµÐº Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ SmartRep).
+- **Ð¡ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (Ñ‚Ð°Ð¼ Ð±ÐµÑÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾), Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ðµ backbone â€” Kinetics-pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ baselineâ€™Ð¾Ð¼, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÐ¼ÑÑ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ ÑƒÐ·ÐºÐ¾ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ fitness-pretrain.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð½Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ð½Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«what action is happening in this 10-second clipÂ».
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ-Ð»Ð¸Ð±Ð¾ modÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ RGB â€” Ð½ÐµÑ‚ skeleton, depth, IMU, MoCap, audio.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾Ð¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: Â«bench pressingÂ» ÑÑ‚Ð¾ **Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð»ÐµÐ¹Ð±Ð»**, Ð° Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ„Ð°Ð·Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** edge-deployment: ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ baselineâ€™Ð¾Ð² lightweight-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ latency / energy Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°, Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ CV-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð² Ð² YouTube-Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ (geo, gender, age, ethnicity Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð½Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼).
+- **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°:** Kinetics â€” ÑÑ‚Ð¾ **broad pretrain pool**, Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ñ‹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ð¼ **specific evaluation domain** Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ per-rep error annotation, multi-view ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸. ÐÐ°Ñˆ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÐÐ• ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ Kinetics, Ð° **Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² pipeline Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð½ÐµÐ³Ð¾**.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- [[Kinetics-400]] (Kay et al., 2017) â€” Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸.
+- [[Kinetics-600]] (Carreira et al., 2018) â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ.
+- [[Kinetics-700-2020]] (Smaira et al., 2020) â€” replenished-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ, Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ pretrain.
+- [[I3D]] (Carreira & Zisserman, CVPR 2017) â€” Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸ Kinetics; Ð±Ñ‹Ð²ÑˆÐ¸Ð¹ SOTA.
+- [[AVA-Kinetics]] (Li et al., 2020) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Kinetics Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ spatio-temporal action detection.
+- [[Countix]] (Dwibedi et al., CVPR 2020) â€” repetition counting Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€Ð¿Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð· Kinetics; **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½** ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² SmartRep.
+- [[FineGym]] â€” anti-thesis: Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¾Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², Ð½Ð¾ fine-grained Ð¸ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ. ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ñƒ.
+- [[NTU RGB+D 120]] â€” Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°.
+- [[VideoMAE]], [[V-JEPA]], [[MViT]], [[X3D]], [[MoViNet]] â€” video-backboneâ€™Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ pretrained Ð½Ð° Kinetics; ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° backbone Ð² SmartRep.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: https://github.com/cvdfoundation/kinetics-dataset (URLs + ÑÐ¿Ð»Ð¸Ñ‚Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ CVDF)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (URLâ€™Ñ‹): https://www.deepmind.com/open-source/kinetics
+- Pretrained: Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ (ÑÐ¼. mmaction2, pyskl, PyTorchVideo, transformers â€” Ð´Ð»Ñ I3D / SlowFast / X3D / TimeSformer / VideoMAE / MViT / MoViNet Ð¸ Ð´Ñ€.)
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ YouTube-Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ; Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ DeepMind â€” **CC BY 4.0** (Ñ‚.Ðµ. ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ñ‹ Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ, **Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð½ÐµÑ‚** Ð² Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ðµ). Ð”Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° pretrained-Ð²ÐµÑÐ°Ñ… Ñ Kinetics â€” ÑÐµÑ€Ð°Ñ Ð·Ð¾Ð½Ð°**: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð° Ñƒ DeepMind Ð½ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ source video â€” ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð¹Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{carreira2019kinetics700,
+  author    = {Carreira, Jo{\~a}o and Noland, Eric and Hillier, Chloe and Zisserman, Andrew},
+  title     = {A Short Note on the {Kinetics-700} Human Action Dataset},
+  journal   = {arXiv preprint arXiv:1907.06987},
+  year      = {2019},
+  doi       = {10.48550/arXiv.1907.06987}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AIFit Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AIFit Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training.md
new file mode 100644
index 0000000..6ccdbb7
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AIFit Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training.md	
@@ -0,0 +1,358 @@
+
+---
+
+```yaml
+---
+dataset_name: "Fit3D"
+dataset_acronym: "Fit3D"
+paper_title: "AIFit: Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness Training"
+paper_title_ru: "AIFit: ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ¾-Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº"
+authors: [Fieraru, Zanfir, Pirlea, Olaru, Sminchisescu]
+year: 2021
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR46437.2021.00979"
+domain: [fitness_specific, pose_3d, aqa_benchmarks]
+subjects_count: 13          # Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ; Ð½Ð° ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ðµ fit3d.imar.ro Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+exercises_count: 37         # 37 Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ, 47 Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ°Ñ… â€” ÑÐ¼. ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð² Â§1
+modalities: [rgb, mocap, smpl_x, ghum, 3d_scan]
+multi_view: true
+expert_error_annotation: false   # ÐµÑÑ‚ÑŒ reference-instructor, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº
+license: "research-only (IMAR custom)"
+availability: "request"
+url: "https://fit3d.imar.ro/"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ABC"            # Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾
+role_in_pipeline: [pretrain, eval, synthesis_source, baseline]
+transparency_score: "5/20"
+synthesis_potential: [smpl_rerender, mocap_retarget_amass, pseudo_labeling_source]
+tags: [fitness, strength_training, pose_estimation, aqa, mocap, multi_view, smpl, priv_license, research_only]
+priority: "HIGH"
+---
+```
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ â€” **Fit3D**, ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Â«AIFit: Automatic 3D Human-Interpretable Feedback Models for Fitness TrainingÂ». ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹: Mihai Fieraru, Mihai Zanfir, Silviu-Cristian Pirlea, Vlad Olaru, Cristian Sminchisescu. ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: Institute of Mathematics of the Romanian Academy (IMAR); Cristian Sminchisescu Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ñ Lund University.
+
+ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ: CVPR 2021, ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ 9919â€“9928. Venue tier â€” A* (CORE). ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð° Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026 â€” Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ Semantic Scholar (Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ðµ Ð½Ðµ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚). DOI/arXiv: CVPR 2021 proceedings, IEEE Xplore 10.1109/CVPR46437.2021.00979.
+
+ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÑ…: Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¾ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ 37 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ ~3 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ðº Ð½Ð° Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ðµ fit3d.imar.ro Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑÑ 1032 multi-view sequences Ð¸ 1,246,487 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ GHUM & SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ð» Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 2021 Ð³Ð¾Ð´Ð°, Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° ÑÐ°Ð¹Ñ‚, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ â€” Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð·Ñ‹ Ñ DOI. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™: ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ²Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð±ÐµÐ· Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ð° ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°.]
+
+### 2. ÐŸÐžÐ—Ð˜Ð¦Ð˜ÐžÐÐ˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Fit3D Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð² Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ: Ð´Ð¾ Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ MoCap ground truth Ð¸ multi-view RGB. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° IMU/Kinect Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (walking, step exercises), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð½Ð° 2D-Ð¿Ð¾Ð·Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°. ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾: Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ pose), MoCap-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) Ð¸ multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ (Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°). Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¾ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Â» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ: Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ 3D-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ angular features), Ð¸ reference-Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾ÑƒÑ‡ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ trainee Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ reference.
+
+### 3. Ð¢Ð•Ð¥ÐÐ˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¥ÐÐ ÐÐšÐ¢Ð•Ð Ð˜Ð¡Ð¢Ð˜ÐšÐ˜
+
+#### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° (Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ 2021 Ð³.)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|13 (Ð² Ñ‚Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ 1 Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€, 1 advanced, Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ â€” trainees Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ)|
+|Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ)|Ñ€Ð¾ÑÑ‚ 1.55â€“1.9 Ð¼, Ð²ÐµÑ 60â€“110 ÐºÐ³|
+|Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸|ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ (fit / less trained), ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÐºÐ°Ð»Ñ‹ Ð½ÐµÑ‚|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹|37 (simple + compound: push-up, squat, burpees, clean-and-press, dumbbell biceps curls, lateral raise Ð¸ Ð´Ñ€.)|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹|2,964,236 (2,278,572 train/val + 685,664 test)|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²|2,964,236 (Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð° RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€), â‰¥1.2M Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ|
+|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Â«Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÂ»)|
+|Train / val / test split|10 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² vs 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (subject-level split); Ð²ÑÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð² Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…|
+|Ð¢Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹|2964 Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹|
+
+#### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|ÐÐ°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°|Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚|ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|
+|---|---|---|---|---|
+|RGB video|âœ“|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹)|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ñ‹|~3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|
+|Depth|âœ—|â€”|â€”|â€”|
+|3D pose (MoCap)|âœ“|VICON, 12 motion cameras|skeleton + Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹|2.96M ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²|
+|SMPL-X / GHUM Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹|âœ“ (GHUM-fit Ð¿Ð¾ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼)|â€”|Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ body model|Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€|
+|3D-ÑÐºÐ°Ð½Ñ‹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|âœ“|â€”|mesh|Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°|
+|IMU / EMG|âœ—|â€”|â€”|â€”|
+|Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|âœ— Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð½Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ñ„Ð¸Ð´Ð±ÑÐºÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð°|â€”|â€”|â€”|
+|ÐÑƒÐ´Ð¸Ð¾|âœ—|â€”|â€”|â€”|
+
+#### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+12 motion-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ VICON, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ 4 RGB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸; ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð½Ð¾ÑÑÑ‚ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹, Ð·Ð°ÐºÑ€ÐµÐ¿Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð¶Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ â€” 2 Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ñ€ÐµÐ·Ð¸Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð°, Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ð±ÐµÐ·Ð½Ð¾Ð³Ð°Ñ ÑÐºÐ°Ð¼ÑŒÑ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹. ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¸ÑˆÑƒÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ multi-view Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Â«assuming known camera parametersÂ», Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ intrinsic Ð¸ extrinsic Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. Ð¤Ð¾Ð½ â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ (Ð½Ð¾ Ð½Ðµ green screen, ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°). ÐžÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ðµ, ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ. Ð—Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ VICON ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ: ÑÑƒÐ±-Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ, Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ 0.5â€“2 Ð¼Ð¼ Ð´Ð»Ñ body-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°).
+
+#### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 7 Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð². Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ:
+
+**Figure 1** â€” Â«AIFit overviewÂ» â€” blok-ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹: Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ (a) 3D pose reconstruction â†’ (b) repetition segmentation â†’ (c) exercise modelling (active/passive features) â†’ (d) statistical coach â†’ (e) natural language feedback. Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð° pipeline, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Fit3D Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² Ð·Ð°Ð¼ÐºÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹Ð¹ loop Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+**Figure 2** â€” Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð° ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†. Ðš Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñƒ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚.
+
+**Figure 3** â€” Â«Exercise ModellingÂ» â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° active Ð¸ passive feature sets Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· max-margin binary cut Ð¿Ð¾ energy. Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ smt-Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐµ Ð½Ð° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+**Figure 4** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ trainee Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼: ÑƒÐ³Ð¾Ð» Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð° ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ squat Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¿Ñ€Ð¸ lateral raise. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Fit3D Ð¸ Ð¸Ñ… Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+**Figure 6** â€” natural language feedback Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, ÑÐ½ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ð²Ð½Ðµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ out-of-distribution, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ AIFit-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ Fit3D.
+
+**Figure 7** â€” accuracy feedback Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Î´ critic threshold.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ° **capture setup diagram** â€” Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ 12 VICON-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ + 4 RGB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð·Ð¾Ð½Ñ‹ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸, ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ â€” Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½ÐµÑ‚**. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ SmartRep, Ð³Ð´Ðµ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚: Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð³Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹), Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ, pose space coverage (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, t-SNE 3D-Ð¿Ð¾Ð·).
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ðº ÑÑ…ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ capture setup (Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°):
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    subgraph Lab["VICON Lab"]
+        direction TB
+        S["Subject<br/>(markers + gym attire)"]
+        Equip["Equipment:<br/>2 dumbbells, barbell,<br/>rubber band, low table"]
+        S -.uses.-> Equip
+    end
+    MC1["VICON MoCap<br/>12 cameras"] --> S
+    MC2["..."] --> S
+    R1["RGB cam 1"] --> S
+    R2["RGB cam 2"] --> S
+    R3["RGB cam 3"] --> S
+    R4["RGB cam 4"] --> S
+    MC1 -.hw sync.-> R1
+    S --> GT1["Raw markers"]
+    GT1 --> GT2["3D skeleton<br/>(2.96M poses)"]
+    GT1 --> GT3["GHUM/SMPL-X<br/>params (fit)"]
+```
+
+### 4. ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð¯ Ð¡Ð‘ÐžÐ Ð Ð”ÐÐÐÐ«Ð¥
+
+#### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+
+ÐšÐ°Ðº Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð° / Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. IRB / ethics board approval â€” Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ practice Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸: CVPR 2021 Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð» ethics statement Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Ð¯Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Ð¸Ð³Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ reference) Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Â«advancedÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¼ (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº, ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸), Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 11 â€” trainees Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ€Ð¸ÑÐº: Ð²ÑÑ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ°Â» Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ¾Ð¼.
+
+#### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²: Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Â«ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¸Ð»Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 5 Ñ€Ð°Ð·Â». Ð‘Ñ‹Ð»Ð° Ð»Ð¸ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ trainees, Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð·Ð° Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ (ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð²ÐµÑ Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ðµ, ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·) â€” Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. Ð¨Ñ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ€ÐµÐ·Ð¸Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð° ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ, Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. Ð”Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»: Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¶Ð¸Ð¼Ð° 40 ÐºÐ³ Ð¸ 120 ÐºÐ³ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°.
+
+#### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+
+ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ° Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐµÐ¹ Ñ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. Ð’ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ MoCap (Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ vs auto-cleaning) â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð·Ð°Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…/Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾.
+
+### 5. ÐŸÐ ÐžÐ¢ÐžÐšÐžÐ› ÐÐÐÐžÐ¢ÐÐ¦Ð˜Ð˜
+
+#### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+
+Ð’ Fit3D Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸: ÐºÐ»Ð°ÑÑ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹), 2964 Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ), 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð· MoCap), GHUM/SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ body model). **ÐšÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚** â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾ÑƒÑ‡, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸, ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ signature trainee Ñ signature Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· active/passive features. Ð¢Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ **Ð¸Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ†Ð¸Ñ‚Ð½Ð°Ñ** Â«Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°Â» Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· reference-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼.
+
+#### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð· VICON Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ GHUM. Ð¢Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° (2964 ÑˆÑ‚ÑƒÐºÐ¸), Ð½Ð¾ ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², ÐºÑ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸, ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. ÐœÐµÐ¶Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ðµ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾. Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹. Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾.
+
+#### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+Golden set, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð¼, ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ â€” Ð²ÑÑ‘ ÑÑ‚Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
+
+### 6. Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð˜ Ð›Ð˜Ð¦Ð•ÐÐ—Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð•
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|custom research-only (IMAR terms)|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾|
+|ÐÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ°|Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ°Ð¹Ñ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° IMAR|
+|Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ð½Ð° fit3d.imar.ro + Ð¿Ð¸ÑÑŒÐ¼Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸-ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð“Ð‘ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ~3M RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²)|
+|Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³|Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€ IMAR|
+|Ð—Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸|Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· GitHub `sminchisescu-research/imar_vision_datasets_tools`|
+|API / dataloader|Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ imar_vision_datasets_tools Ñ Jupyter-Ð½Ð¾Ñ‚Ð±ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ PyTorch Dataset-wrapper Ð² readme Ð½Ðµ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¾|
+|ÐÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº|Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð° (Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026): fit3d.imar.ro Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚|
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: realistic lead time Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° â€” Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð½ÐµÐ¹ Ð´Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ Ðº Ð¶Ð¸Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ researcher. Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð², Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Fit3D, Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ SmartRep, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð½Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+### 7. Ð”Ð•ÐœÐžÐ“Ð ÐÐ¤Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• ÐŸÐ•Ð Ð•ÐšÐžÐ¡Ð«
+
+#### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Ð’Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° 13 Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð·Ð°Ð²ÐµÐ´Ð¾Ð¼Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ, Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ, ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑƒ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¾. ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ Ñ€Ð¾ÑÑ‚ 1.55â€“1.9 Ð¼ / Ð²ÐµÑ 60â€“110 ÐºÐ³ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ€, Ð½Ð¾ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ð°Ð²ÐµÑ€Ð½ÑÐºÐ° Ð½ÐµÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð° Ðº Ð»ÑŽÐ´ÑÐ¼, Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ 37 Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ñ‹Ñ…, Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ð°Ð¼Ð¸, ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+#### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Pose coverage â€” 37 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ yoga, push-ups, barbells, dumbbells â€” Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÑƒÐ½Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸ ÑÐ¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð²ÐµÑÐ¾Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°. Viewpoint coverage â€” 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°, Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½ÐµÑÑÐ½Ð¾, Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ Ð»Ð¸ Ð²ÑÐµ 360Â° Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸. Environmental â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ; Â«Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ÐµÂ» Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° Figure 6 Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ inference, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð² Fit3D. Temporal â€” ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸ (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´ÐµÐ½ÑŒ / Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð½ÐµÐ¹, fatigue effects), Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾.
+
+#### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Class imbalance Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ simple Ð¸ compound exercises, Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ yoga â€” Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½. Ð”Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ â€” Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹. ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ/Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ÐµÂ» Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€-reference Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² 11 trainees, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð²ÑÐµ 11 ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Â«Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾Â» ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ **Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ‹ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ** Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼Ð° Â«Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ…Â» Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð²Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ°: Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸ / Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÑƒÐ½Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ viewpoint-Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Fit3D Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÂ», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Â«ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Â» Ð² ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ð¸. Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Fit3D Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ñ… Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð¼.
+
+### 8. Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð’ ÐÐÐ£Ð§ÐÐžÐœ Ð¡ÐžÐžÐ‘Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð•
+
+#### 8.1. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ
+
+Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ MubyNet (fine-tune Ñ Human3.6M) Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¾ SPIN:
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Ð“Ð¾Ð´|Ð¢Ð¸Ð¿|MPJPE SV (Ð¼Ð¼) â†“|MPJPE MV (Ð¼Ð¼) â†“|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|---|---|---|
+|SPIN|2019|regression + optim|89.5|67.6|Ð±ÐµÐ· fine-tune|
+|MubyNet|2018|multi-task DNN|90.4|71.9|Ð±ÐµÐ· fine-tune|
+|**MubyNet-FT**|2021|same, FT on Fit3D|**52.4**|**45.4**|fine-tuned 5 ÑÐ¿Ð¾Ñ…|
+
+Post-hoc, Ð² 2022â€“2025 Ð³Ð³. Fit3D Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ðº evaluation benchmark Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹: Fit3D Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑÐ²Ð°Ð»ÑŽÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² 3D pose estimation (AugLift Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ) ÐºÐ°Ðº Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ Â«Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ self-occlusionsÂ»; Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ canonicalization 2D-3D pose mappings ÐºÐ°Ðº complementary domain Ðº Human3.6M Ð¸ MPI-INF-3DHP.
+
+ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ leaderboard ÑÐ¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð½Ð° Fit3D Ð½ÐµÑ‚. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ðº secondary benchmark. ÐžÑ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð»Ð¸ evaluation server Ð´Ð»Ñ Fitness Exercises Reconstruction challenge, Ð½Ð¾ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ adoption Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð».
+
+#### 8.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ: MPJPE (Ñ/Ð±ÐµÐ· Procrustes), IoU Ð´Ð»Ñ repetition segmentation, OBO Ð¸ MAE Ð´Ð»Ñ repetition counting, accuracy Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… critic thresholds Ð´Ð»Ñ feedback correctness. MPJPE Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ pose, IoU Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð°. Ð§Ñ‚Ð¾ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚** Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹: per-exercise breakdown MPJPE (Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑƒÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒ, Ð½Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ), per-subject breakdown (Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° generalization gap), Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº occlusions (Fit3D ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ self-occlusions, Ð½Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ hard subset Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½).
+
+#### 8.3. Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ SOTA Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚: fine-tuned MubyNet Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 52.4 Ð¼Ð¼ MPJPE single-view Ð±ÐµÐ· Procrustes, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° Human3.6M. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð²Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… pose-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð². Failure mode analysis Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½ â€” ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (squat-bottom, push-up-lockout, overhead press) Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾.
+
+### 9. Ð¡Ð ÐÐ’ÐÐ•ÐÐ˜Ð• Ð¡ ÐÐ›Ð¬Ð¢Ð•Ð ÐÐÐ¢Ð˜Ð’ÐÐ«ÐœÐ˜ Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢ÐÐœÐ˜
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Fit3D|Human3.6M|FLAG3D|Fitness-AQA|AHA-3D|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Fitness-specific|âœ“|âœ—|âœ“|âœ“|Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ (ÑÐµÐ½ÑŒÐ¾Ñ€Ñ‹)|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|13|11|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|â€”|â€”|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹|37|17 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ²|60 activities|Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸|Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|
+|MoCap GT|âœ“ (VICON)|âœ“|âœ“ (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾)|âœ—|Kinect|
+|Multi-view|âœ“ (4 RGB + 12 MoCap)|âœ“ (4 cam)|Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|âœ—|âœ—|
+|Ð¯Ð·Ñ‹Ðº/Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹|âœ—|âœ—|âœ“ (language-annotated)|quality scores|labels|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹|âœ— (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· signature)|âœ—|âœ—|quality only|âœ—|
+|SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹|âœ“ (+GHUM)|âœ“ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MoSh)|âœ“|âœ—|âœ—|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|research-only|research-only|research-only|research-only|â€”|
+
+### 10. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹|3|ÐµÑÑ‚ÑŒ push-up, squat, burpees, dumbbell Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°; Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹, Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹|
+|Multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|3|4 RGB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð°; ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð°|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|2|13 Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº, Ð¿Ð¾Ð»/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹; Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸|1|ÐµÑ‘ Ð½ÐµÑ‚; ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ reference-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€ + Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ signature|
+|MoCap / IMU ground truth|5|VICON-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ~3M ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|
+|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / FPS|â€”|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|3|research-only + Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ; Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ð¸, Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð°|
+|Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ edge-pipeline|3|Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹, dataloaders Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ|
+
+Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…± (biomechanics-aware pose estimation)** Fit3D Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ 3D GT Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…, Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ fine-tune SOFIA/MambaVision-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… backbone. Ð”Ð»Ñ **ðŸ…° (fine-grained error detection)** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ reference, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. Ð”Ð»Ñ **ðŸ…² (few-shot adaptation)** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ â€” subject-level split Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ leave-one-subject-out, Ð½Ð¾ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” Ð¼Ð°Ð»Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°.
+
+Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:
+
+- **Pretrain/finetune** 3D pose-head: Ð´Ð°, ÐºÐ°Ðº second-stage fine-tuning Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ COCO/Human3.6M
+- **Evaluation**: Ð´Ð°, ÐºÐ°Ðº fitness-specific Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð½Ð°Ñ€ÑÐ´Ñƒ Ñ FLAG3D
+- **Baseline training**: Ð´Ð°, Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ AIFit-like signature Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐºÐ°Ðº baseline Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ error-detection pipeline
+- **Pseudo-labeling**: ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ pose-teacher Ð½Ð° Fit3D Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ in-the-wild Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+- **Synthesis-source**: Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¼. Â§11)
+
+Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸: (Ð°) domain gap Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹; (Ð±) research-only Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ðµ; (Ð²) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-view supervision.
+
+### 11. ÐŸÐžÐ¢Ð•ÐÐ¦Ð˜ÐÐ› Ð”Ð›Ð¯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS
+
+#### 11.1. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+
+Fit3D ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ **GHUM Ð¸ SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹**, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼ body model Ðº MoCap-Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ (Î² shape + Î¸ pose) Ð´Ð»Ñ ~3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð². Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ re-rendering Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL/GHUM renderer Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ (Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°), Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸ Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð¼. Meshes Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+#### 11.2. MoCap ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°
+
+Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ MoCap â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ JSON/NPZ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `imar_vision_datasets_tools`; Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ AMASS-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ (SMPL-H) ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ð½Ð¾ SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ SMPL-family ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑÐ¼Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ñ€ÑƒÐº/Ð»Ð¸Ñ†Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ MoCap Fit3D Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ drive-Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð² Blender / Unity / Unreal Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Î² shape variation), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ bias Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼.
+
+#### 11.3. Multi-view novel view synthesis
+
+4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ NeRF/Gaussian Splatting Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ subject-level. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñƒ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸), Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ umsatz 360Â°, Ð½Ð¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ñ‘Ð±ÐµÑ€ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¹, Ð¸ NeRF-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°Ñ…. Ð‘Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 4 Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° ÐºÐ°Ðº supervision Ð´Ð»Ñ multi-view consistency loss Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐ¸ NeRF-ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°.
+
+#### 11.4. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+Background replacement **Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½**: VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ â€” Ð½Ðµ green screen, Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… segmentation masks Ð¸Ð»Ð¸ alpha mattes (Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ SMPL-X + camera params Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑƒÑÑ‚ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ mask-free compositing Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· per-pixel classification (Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ vs Ñ„Ð¾Ð½) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ°. Relighting Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸ SMPL-X Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½. Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸) **Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ** Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ synthesis-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+
+#### 11.5. Pseudo-labeling Ð´Ð»Ñ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ **ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸** Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ pseudo-labeling Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»: MubyNet-FT Ð½Ð° Fit3D Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 52.4 Ð¼Ð¼ single-view MPJPE, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ teacher Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ unlabeled fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Figure 6 Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð½Ð° in-the-wild smartphone-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±ÐµÐ· fine-tune. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Fit3D â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº pose-teacher Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ SSL Ð½Ð° YouTube-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+#### 11.6. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹ Ñ AMASS, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ FLAG3D â€” Ð² Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ MoCap, Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ (IMAR tools vs FLAG3D tools). ÐžÐ±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ engineering-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ dataloaders.
+
+#### 11.7. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Domain gap realâ†’synthetic Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½: Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ motion blur, ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð² SMPL-X rerender Ð½ÐµÑ‚. Ð Ð¸ÑÐº ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐºÐ¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹: ÐµÑÐ»Ð¸ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð² Fit3D â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ, Ñ‚Ð¾ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ MoCap Ð½Ð° Î²-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¶ÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ **pattern Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¶Ðµ Â«ÐºÐ°Ðº Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ 13 Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÂ». Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð² SMPL-X: Ð´Ð»Ñ SmartRep, Ð³Ð´Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ, synthesis Ð±ÐµÐ· ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÐ´Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð».
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™-Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: SMPL-X + 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ + Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ pseudo-labeling ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ Fit3D Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¼ source-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¸ VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ð½ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+
+### 12. GAP-ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¨Ð•Ð“Ðž Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Fit3D Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ MoCap, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³ Ð¿Ð¾Ð´ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¶Ð¸Ð¼Ð° Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸, Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset: **ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÑÐ°, Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**.
+
+Gap Ð¿Ð¾ Ð¾ÑÑÐ¼:
+
+1. **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**: Fit3D Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ push-up, squat (bodyweight), dumbbell curls â€” Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ðµ, Ð°Ñ€Ð¼ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¶Ð¸Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹. ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Â«Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¿ÑÑ‚Ñ‘Ñ€ÐºÐ°Â».
+2. **ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**: Fit3D Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ signature-Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ named errors (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ, ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ°, butt wink Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ). ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ.
+3. **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ**: 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸ â€” **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð»/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ/Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ°. ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°.
+4. **Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸**: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ VICON-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð². ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: in-the-gym Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, ÑˆÑƒÐ¼Ð¾Ð¼, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ.
+5. **Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°**: ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð¸ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼. ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·Ð¾Ðº.
+6. **Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°**: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 1 Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€-reference, Ð½ÐµÑ‚ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ. ÐÐ°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´: 3+ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ñ Cohen's Îº.
+
+**ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap**: Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑ Ðº Fit3D SMPL-X rerender Ð¸ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð¼Ñ‹ **Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼** Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ named errors (synthesis Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ labels, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð½ÐµÑ‚ Ð² source), Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ (SMPL-X Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ equipment-ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°), Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ inter-annotator agreement (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· rerender). Ð­Ñ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep-dataset.
+
+### 13. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ
+
+#### 13.1. Transparency score
+
+|#|ÐžÑÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|:-:|---|
+|1|Collection protocol disclosed|1|ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ VICON, 12 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, 4 RGB, Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ, Â«Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹Â»; Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹|
+|2|Capture setup specifications|1|ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° VICON Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, FPS, resolution, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MoCap â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹|
+|3|Intrinsic/extrinsic ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð°|1|ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð° (Â«known camera parametersÂ»), Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½ÐµÑ‚|
+|4|Demographics breakdown|1|Ñ€Ð¾ÑÑ‚ 1.55â€“1.9 Ð¼, Ð²ÐµÑ 60â€“110 ÐºÐ³ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹; Ð¿Ð¾Ð»/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ â€” Ð½ÐµÑ‚|
+|5|Annotation instructions Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|0|Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ 2964 Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|
+|6|Inter-annotator agreement|0|Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½; Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²|
+|7|Rejection / cleaning ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°|0|Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…|
+|8|IRB / ethics approval ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚|0|Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|
+|9|Datasheet for Datasets (Gebru 2021) Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚|0|Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|10|Known limitations Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹|1|Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ (Â«distribution gap with Human3.6MÂ»), Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ limitations Ð½ÐµÑ‚|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Transparency Score: 5/20 (opaque)**
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Fit3D Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ opaque Ð¿Ð¾ Gebru-Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÑƒ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, ÐºÐ°Ðº datasheet Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼. ÐÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: Ð²ÑÐµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ (Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°, IRB, inter-annotator agreement Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð°Ð¼) Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ calibration parameters â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ multi-view ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ. Ð˜ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ IRB Ð² 2026 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¸Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð½Ð° review Ð² journals Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¼Ð¸ ethics Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Nature, IEEE TPAMI); Ð´Ð»Ñ CVPR/ICCV Ð¿Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾.
+
+#### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ fitness + MoCap|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|7|~3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|7|VICON-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ 3D; Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¿Ñ‹ â€” weak|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°|5|Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ñ 13.1)|3|transparency 5/20 Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸Ð·ÐºÑƒÑŽ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|6|ÐºÐ¾Ð´ Ð¸ datasets tools ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ exp. Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹|
+|Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|3|IRB Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚, consent Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½|
+|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð²|4|13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², reference â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|9|Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº secondary benchmark|
+|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|SMPL-X + multi-view + proven pseudo-label|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Adopt with caveats.** Fit3D â€” Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ fitness pose, Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ benchmark Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+### 14. EXECUTIVE SUMMARY
+
+1. Fit3D â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ VICON MoCap Ð¸ multi-view RGB, Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ 37 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ 3D pose reconstruction, repetition segmentation Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ.
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°** â€” ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ ~3M ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… RGB-MoCap ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ñ GHUM/SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ reference-Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾Ñ‚ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Fit3D ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¼ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ 3D Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+3. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°** â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñƒ ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ñƒ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾Â» Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+4. **Transparency Score 5/20** (opaque): Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ (Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³, IRB, inter-annotator agreement, ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€) Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚ Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸.
+5. **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» â€” ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ðµ-Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹**: SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ rerender Ð¸ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ°Ðº 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸) Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+6. **Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep**: pretrain + evaluation + synthesis-source + baseline. Ð’ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ primary fine-tune Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´ÐµÐ½ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸ (research-only).
+7. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°** â€” ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ named errors (butt wink, knee cave, bar path deviation) Ð¸ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÐµÐ¹. Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ gap Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Fit3D.
+8. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ**: research-only + Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾.
+9. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” ÐºÐ°Ðº reference-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð¸ secondary source Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÐ¾ Ð½Ðµ primary.
+10. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼**: FLAG3D (CVPR 2023, language-annotated 60 activities), Fitness-AQA (Parmar 2022, quality focus Ð±ÐµÐ· pose), SportsPose (Ingwersen 2023, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Fit3D Ð² pose generalization Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ…).
+
+---
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+## ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» ÑÐµÐ±Ñ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ðµ
+
+Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÑÐ½Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ðµ, Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ðµ.
+
+**Transparency score Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½ÐµÐ¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚.** Fit3D, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²ÑÐµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼, Ð½Ð°Ð±Ñ€Ð°Ð» 5/20 â€” Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ bug Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, Ð° Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð¾Ñ‡ÐµÐºÑŒÑŽÐ±Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸ (Ð´Ð¾ 2021â€“2022) Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ Ð½Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ 4â€“8/20 Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÑƒ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ datasheet-Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð² ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð¾Ð±Ð¸Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Gebru 2021. Ð”Ð»Ñ Ñ‚Ð²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ñ‚Ñ‹ ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÑˆÑŒ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ²Ð¾Ð´ÐºÑƒ Â«Transparency Scores Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²: Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ð°Ð½Ð° 6/20, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð² general ML communityÂ» Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ ÐºÐ°Ðº Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ datasheet-Ð¾Ð¼. Ð¯ Ð±Ñ‹ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑÐ» Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ â€” Ð¾Ð½Ð° Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð°.
+
+**Synthesis potential Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð», Ð½Ð¾ Ñ Ð½ÑŽÐ°Ð½ÑÐ¾Ð¼.** Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 11.3 Ð¿Ñ€Ð¾ NeRF/Gaussian Splatting Ñƒ Fit3D Ð´Ð°Ð»Ð° Ñ‚ÑƒÐ¼Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ (4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼, Ð½ÐµÑÑÐ½Ð¾, Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚), Ð° Ñƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ 1 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¹ Ð¾Ð½Ð° Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 11.3 Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ multi-view Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (Human3.6M, Fit3D, CMU Panoptic); Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¾Ð½Ð° Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾ Â«Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 11.1 (SMPL) Ð¸ 11.5 (pseudo-labeling) â€” ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð° 11.3 â€” Ð½Ð¸ÑˆÐµÐ²Ð°Ñ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ: Ð´Ð°Ð¶Ðµ Â«Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾Â» â€” Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¾Ð½Ð° ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ðµ multi-view.
+
+**Ð“Ð´Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.** Fit3D â€” Ð½Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚-Ð¿ÐµÐ¹Ð¿ÐµÑ€: ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ð°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Â«AIFitÂ», Ð¸ ~50% Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰ÐµÐ½Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ (pipeline, repetition segmentation algorithm, natural language feedback grammar), Ð° Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼Ñƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñƒ. Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 4â€“5 Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•Â» â€” Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐ´ÐµÐ»Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð°, Ð¸Ð¼ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½ÐµÐµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ AIFit. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÑ„ÐµÐºÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ðº: Ð´Ð»Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Â«dataset+methodÂ» Ð¿ÐµÐ¹Ð¿ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ **Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°** Ð´Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€: Â«Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ (Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚), ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐ¹ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Ð² Â§2Â». Ð˜Ð½Ð°Ñ‡Ðµ reader ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´ÑƒÐ¼Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Fit3D Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ñ‡ÐµÐ¼ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ð´ÐµÐ»Ðµ â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð² ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ð°Ñ… ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð°, Ð° Ð½Ðµ Ð² CVPR-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸.
+
+**Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 9 (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ðº Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….** Ð¯ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð» Fit3D Ñ Human3.6M, FLAG3D, Fitness-AQA, AHA-3D â€” Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð² Ñ‚Ð²Ð¾Ñ‘Ð¼ must-read ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐµ. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¾ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ñ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÑŽ, Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸Ð· must-read Ð½ÐµÑ‚, ÑÑ‚Ð° ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑŽ Â«ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½ÐµÐ¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´Ð¸ web search Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ° 2â€“3 Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²Â». ÐÐ¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ, Ð¸, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ â€” Ñ‚Ñ‹ ÑÐ°Ð¼ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¿Ð¾Ð¹Ð¼Ñ‘ÑˆÑŒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÑƒ.
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+**Executive Summary Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð¾ÑÑÑ Ð´Ð¾ 10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð» Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼.** ÐŸÑƒÐ½ÐºÑ‚Ñ‹ 4 (Transparency) Ð¸ 5 (Synthesis) â€” Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ 2 Ð¸ 3 (ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ/ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹) Ð¸ 7 (gap) Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‚ Ð¸Ñ… Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð²ÑÐµÐ¼ Ð»Ð°ÐºÐ¾Ð½Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑŽ â€” 7 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾.
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚.** ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚. ÐÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ (11 Ð¸ 13.1) Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð±ÐµÐ· ÑˆÐ²Ð¾Ð² Ð¸ Ð´Ð°Ð»Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð½Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ. Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ â€” Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð°. Ð¯ Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ð²Ð°Ð» ÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð½Ð° Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, FLAG3D CVPR 2023, Ð³Ð´Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿ÐµÐ¹Ð¿ÐµÑ€Ð° ÑÐ²Ð½Ð¾ data-centric) â€” Ñ‚Ð°Ð¼ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 4â€“5 Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ, Ð¸ Ð¼Ñ‹ ÑƒÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ ÑÐµÐ±Ñ Ð½Ð° Â«ÑÐ²Ð¾ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÑ€Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸Â». Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ.
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diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AMASS â€” Archive of Motion Capture as Surface Shapes.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AMASS â€” Archive of Motion Capture as Surface Shapes.md
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index 0000000..2043ed2
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/AMASS â€” Archive of Motion Capture as Surface Shapes.md	
@@ -0,0 +1,509 @@
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+## dataset_name: "AMASS â€” Archive of Motion Capture as Surface Shapes" 
+dataset_acronym: "AMASS" paper_title: "AMASS: Archive of Motion Capture as Surface Shapes" paper_title_ru: "AMASS: ÐÑ€Ñ…Ð¸Ð² Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼" authors: ["Mahmood N.", "Ghorbani N.", "Troje N.F.", "Pons-Moll G.", "Black M.J."] year: 2019 venue: "ICCV 2019, pp. 5442â€“5451" venue_tier: "A* (top-tier CV conference)" doi: "10.1109/ICCV.2019.00554" arxiv_id: "1904.03278" domain: ["motion_generic", "pose_3d", "synthesis_source"] subjects_count: 344 exercises_count: "11265 motions, 15 sub-datasets (Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸)" modalities: ["smpl_h_pose", "smpl_shape_beta", "dmpl_softtissue", "global_translation", "no_rgb", "no_depth"] multi_view: false expert_error_annotation: false license: "Max Planck non-commercial research-only (composite â€” Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸ 15+ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²)" availability: "Click-through registration Ð½Ð° amass.is.tue.mpg.de (gated)" url: "https://amass.is.tue.mpg.de/" relevance_to_smartrep: 4 direction: "B (motion/pose prior, biomechanics) + ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ A Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis-deriviatives" role_in_pipeline: ["motion_prior", "synthesis_source", "pseudo_label_regularizer", "NOT_visual_pretrain"] transparency_score: "11/20" synthesis_potential: ["smpl_rerender", "mocap_retarget_amass_native", "background_swap", "pseudo_labeling_source", "BEDLAM_AGORA_MoYo_basis"] tags: ["#dataset", "#motion-capture", "#smpl-h", "#mosh-plus-plus", "#meta-dataset", "#motion-prior", "#pretrain-backbone", "#synthesis-foundation", "#no-rgb", "#no-strength-exercises", "#research-only"] priority: "Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ (ÐºÐ°Ðº foundational source Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ motion prior)"
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+# AMASS ÐºÐ°Ðº foundation motion supercompendium â€” Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep
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+**BLUF.** AMASS â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Â«Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Â» Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ, Ð° **ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€**: 15 Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð¾Ð·Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… optical-mocap ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð² (CMU, KIT, BMLrub, HDM05, MPI Limits, TotalCapture, ACCAD, â€¦), Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ SMPL+H Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ MoSh++ â€” 344 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 11 265 motions, ~40 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep AMASS Ð±ÐµÑÐ¿Ð¾Ð»ÐµÐ·ÐµÐ½ (Ð½ÐµÑ‚ RGB, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼, Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº), Ð½Ð¾ **ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ motion-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸**: Ð¾Ð½ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ VPoser, Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²-Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° VIBE, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² WHAM, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð² BEDLAM/AGORA/MoYo Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² BABEL/HumanML3D. Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ â€” non-commercial research-only Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¸ÐµÐ¼ 15 ÑÑƒÐ±-Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¹. Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: **Adopt** Ð² Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ (Ð°) motion/pose prior Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, (Ð±) Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð² BEDLAM-ÑÑ‚Ð¸Ð»Ðµ, (Ð²) ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ fitness-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ (TotalCapture, BMLrub/MoVi, HDM05, MPI Limits) Ð¸ MoYo-extension Ð´Ð»Ñ extreme-pose Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ.
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+## 1. ÐœÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
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+|ÐŸÐ¾Ð»Ðµ|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Archive of Motion Capture as Surface Shapes|
+|ÐÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼|AMASS|
+|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ|Â«AMASS: Archive of Motion Capture as Surface ShapesÂ»|
+|ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹|Naureen MahmoodÂ¹, Nima GhorbaniÂ², Nikolaus F. TrojeÂ³, Gerard Pons-Mollâ´, Michael J. BlackÂ²|
+|ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|Â¹ Meshcapade GmbH; Â² MPI for Intelligent Systems (TÃ¼bingen); Â³ York University (Toronto); â´ MPI for Informatics (SaarbrÃ¼cken)|
+|Ð“Ð¾Ð´|2019 (arXiv 5 Ð°Ð¿Ñ€ 2019, ICCV Ð¾ÐºÑ‚ 2019, Ð¡ÐµÑƒÐ»)|
+|Venue|ICCV 2019 (Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision), pp. 5442â€“5451|
+|Venue tier|**A*** (top-tier CV ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ)|
+|DOI|10.1109/ICCV.2019.00554|
+|arXiv ID|1904.03278|
+|Open-access PDF|openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Mahmood_AMASS_â€¦|
+|Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026, Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€)|**>3000** Ð½Ð° Google Scholar; 1 496 Ð½Ð° Semantic Scholar (ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð¾ â€” Semantic Scholar Ð¾Ñ‚ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚). Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… mocap-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð´ÐµÑÑÑ‚Ð¸Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ.|
+|Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð˜Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ 15 ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð². ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹: **BMLmovi** (Movement Variability), **DanceDB**, **GRAB** (object grasping), **HUMAN4D**, **SOMA** (auto-labeling), **MoYo** (yoga, 2023), **BMLhandball** Ð¸ Ð´Ñ€. ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2024 â€” Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ **24 ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°** Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· amass.is.tue.mpg.de/dataset (Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ; ÑÐ¼. ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº UniMoCap Ð½Ð¸Ð¶Ðµ).|
+|ÐÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°|âœ… ÐÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°; Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ MoSh-Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ñ‡ÑƒÐ¶Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ: Â§5 Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ 344 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° / 11 265 motions / 40 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð², Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ† RG-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ 346/11 451/42 Ñ‡Ð°ÑÐ°. ÐšÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° â€” **344 / 11 265 / 40 Ñ‡**, ÐºÐ°Ðº Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ arXiv 1904.03278. Ð¡ÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½ÑÑˆÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ.
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+## 2. ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+AMASS Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ **Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ mocap-ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸ 2010-Ñ…**: (i) Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ markersets (37â€“91 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð²) Ð¸ body-parameterizations Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ Ð´Ð»Ñ DL; (ii) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐ¸ ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Holden 2016; KIT supersets; MocapClub) **Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ body proportions Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· IK-Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³**, Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ shape-information; (iii) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ parameterised body model Ð² Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‡Ðµ mocap-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ re-rendering Ð´Ð»Ñ computer vision. Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ AMASS â€” **MoSh++**: Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ð½ÐºÐ° SMPL+H+DMPL Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ markerset Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½ÑƒÑŽ bundle-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ SSM (3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ mocap + 4D-ÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ **ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ðµ SMPL-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ** (16 dim shape + 8 dim DMPL + 159 dim pose Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸ + global translation), ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ shape/pose Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ. Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²: **Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ motion-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ researcher Ð¼Ð¾Ð³ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ pose Î¸, shape Î² Ð¸ rendering pipeline ÐºÐ°Ðº unified inputÂ»** â€” Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°, Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð²ÑˆÐ°ÑÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð²ÑˆÐ°Ñ AMASS de facto motion-ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ HPS/HMR-Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
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+## 3. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
+
+### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|**Ð¡Ð°Ð±Ð¶ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²**|344 (Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾)|
+|Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ (Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°)|
+|Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°; Î² SMPL Ð´Ð°ÑŽÑ‚ per-subject Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ|
+|Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ (CMU Ð¸ BMLrub Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹/Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†Ñ‹; HDM05 Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð¾Ð²)|
+|**Number of motions**|11 265 motions|
+|**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|~40 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² (2 420.86 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Table 1 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸)|
+|Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð² 60 Hz (Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° 100/120 Hz, downsampled)|
+|Train / val / test|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ split AMASS GitHub: 12 sub-datasets train, HumanEva + Transitions test (ÑÐ¼. amass GitHub README); HumanML3D Ð¸ BABEL Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¸ splits|
+|RGB|**âŒ ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢** â€” AMASS Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ motion|
+
+### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|Ð•ÑÑ‚ÑŒ?|ÐŸÐ¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|
+|---|---|---|
+|RGB video|âŒ|**ÐÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ AMASS** â€” ÑÑ‚Ð¾ motion-only ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ|
+|Depth|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+|2D pose|âŒ|ÐÐµÑ‚; Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ SMPL joints Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñƒ|
+|**3D pose joints**|âœ…|22 body joints + 30 hand joints Ð¸Ð· SMPL+H|
+|**SMPL+H Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹**|âœ…|Î¸ âˆˆ â„Â¹âµâ¹ (52 joints Ã— 3 + 3 global trans), Î² âˆˆ â„Â¹â¶, gender label|
+|**DMPL soft-tissue**|âœ…|8-dim coefficients Ï† Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ñ‚ÐºÐ°Ð½ÐµÐ¹|
+|MANO hand pose|âœ…|24-dim PCA Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð² Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ markerset ÐµÑÑ‚ÑŒ hand markers (TCD Hands, MPI MoSh, ACCAD)|
+|Markers (Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ)|Ð¡Ð¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾|ÐÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `mocap_framerate`; ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð° markerset 37â€“91|
+|IMU Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ|âš ï¸ Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² TotalCapture ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ; Ð½Ðµ ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð² AMASS-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ|
+|EMG / Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+|Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ|âŒ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ AMASS, âœ… Ð² derivatives|BABEL (43 Ñ‡ Ñ frame-level action labels), HumanML3D (28.59 Ñ‡ Ñ natural-language descriptions), KIT-ML â€” Ð²ÑÐµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS|
+|4D scans|âœ… Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² SSM/DFaust|SSM (Synchronized Scans + Markers) â€” ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ sub-dataset Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ MoSh++; DFaust Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ 4D meshes|
+|ÐÑƒÐ´Ð¸Ð¾|âŒ|ÐÐµÑ‚|
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€):** 16 (Î²) + 8 (Ï†) + 159 (Î¸) = 183 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð° + global rotation/translation. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ DL-pipeline.
+
+### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ° (Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼)
+
+AMASS â€” **Ð³ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹**: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾ÑŽ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÑƒ. Ð£Ð½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ **Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²**, Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°.
+
+|Ð¡ÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Mocap-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°|Markerset|ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|
+|---|---|---|---|
+|**CMU**|Vicon (Carnegie Mellon Mocap DB)|41|96 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 1983 motions, 543 Ð¼Ð¸Ð½ â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹|
+|**BMLrub**|Vicon (Troje, BMLrub)|41|111 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 3061 motions, 522 Ð¼Ð¸Ð½ â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹|
+|**KIT**|Vicon (KIT Whole-Body)|50|55 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 4232 motions, 661 Ð¼Ð¸Ð½ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ manipulation|
+|**MPI HDM05**|Vicon|41|Sports/dance, 4 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 215 motions|
+|**MPI Limits**|Vicon (Akhter & Black 2015)|53|**Extreme range of motion** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ biomechanically-aware Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸|
+|**MPI MoSh**|Vicon|87|19 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 77 motions|
+|**TotalCapture**|Vicon + 8 IMU|53|5 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 37 motions â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ IMU|
+|**ACCAD**|Vicon (OSU)|82|20 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 252 motions|
+|**HumanEva**|Vicon|39|3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 28 motions â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ benchmark|
+|**EKUT**|Vicon|46|4 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 349 motions|
+|**Eyes Japan**|Vicon|37|12 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 750 motions, 363 Ð¼Ð¸Ð½|
+|**SFU**|Vicon (Simon Fraser)|53|7 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 44 motions|
+|**TCD Hands**|Vicon|91|1 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚, 62 motions Ñ hand-mocap|
+|**SSM**|OptiTrack (24Ã— Prime 17W) + 4D scanner (3dMD)|67|Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ â€” 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 30 motions; Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ MoSh++|
+|**Transitions**|Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹|53|1 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚, 110 motions Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸|
+
+**ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€:** **N/A** â€” AMASS Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ camera extrinsics/intrinsics, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ RGB. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾+pose Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… AMASS-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+**Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MoSh++ fitting (Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° SSM):**
+
+- Shape estimation: 7,4 Ð¼Ð¼ (vs. MoSh 12,1 Ð¼Ð¼; 46-markerset)
+- Pose estimation: 8,1 Ð¼Ð¼ (vs. MoSh 10,5 Ð¼Ð¼)
+- Pose + DMPL soft-tissue: 7,3 Ð¼Ð¼ (vs. MoSh 10,24 Ð¼Ð¼)
+- Baseline (scan-to-mesh raw alignment): 0,5 Ð¼Ð¼
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 7â€“8 Ð¼Ð¼ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ Ð´Ð»Ñ marker-derived SMPL fitting, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð° Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ñ… SSM, Ð¸ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²ÐµÑÑŒ AMASS (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ðµ CMU-Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ 41 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð¼) â€” ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+
+### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Fig. 1** (teaser): Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ SMPL-bodies Ð¸Ð· 7 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (CMU, HDM05, MPI Limits, KIT, BMLrub, TCD, ACCAD) â€” Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð· Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+- **Fig. 2**: Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ MoSh++ vs. Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ mocap â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ surface-representation.
+- **Fig. 3**: MoSh (BlendSCAPE, ÑÐ¸Ð½Ð¸Ð¹) vs. MoSh++ (SMPL, Ð¾Ñ€Ð°Ð½Ð¶ÐµÐ²Ñ‹Ð¹) â€” Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ MoSh++ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Ð¸ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ graphics.
+- **Fig. 4**: Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ñ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¼Ð¸ occlusions (Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð³Ðµ); Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ pose-prior weight `q`.
+- **Fig. 5**: SSM dataset â€” 3D scans (ÑÐµÑ€Ñ‹Ðµ) Ñ mocap markers (Ð·ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ñ‹Ðµ) Ð¸ fitted bodies (Ð¾Ñ€Ð°Ð½Ð¶ÐµÐ²Ñ‹Ðµ), avg distance 7,4 Ð¼Ð¼.
+- **Fig. 6**: ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ MoSh vs. MoSh++ (3 Ð±Ð°Ñ€-Ñ‡Ð°Ñ€Ñ‚Ð°: shape / pose / pose+DMPL).
+- **Fig. 7**: soft-tissue dynamics â€” demo, ÐºÐ°Ðº DMPL ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ chest/stomach motion Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ static-shape Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ MoSh.
+- **Fig. 8**: hand articulation â€” fitting Ñ/Ð±ÐµÐ· MANO hand model.
+- **Table 1**: ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ summary 15 ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (markers/subjects/motions/minutes).
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¹:** Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ, Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ; Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ MPI TÃ¼bingen. ÐÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (gender/age/BMI), Ð½ÐµÑ‚ t-SNE pose-space coverage, Ð½ÐµÑ‚ per-suite breakdown ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° fitting â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+---
+
+## 4. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** AMASS â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð½Ðµ ÑÐ±Ð¾Ñ€**, Ð° **ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ**. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ð»Ð¸ 15 ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ.
+
+### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+
+ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¹ recruiting protocol:
+
+- CMU/CMU-MMAC: ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Carnegie Mellon, Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†Ñ‹ (no compensation info).
+- BMLrub: Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†Ñ‹ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Troje (York University); MoVi/BMLmovi â€” 90 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ñ biomotion lab.
+- KIT: Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð½Ñ‚Ñ‘Ñ€Ñ‹ Karlsruhe Institute of Technology, manipulation-Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ (table-setting Ð¸ Ñ‚.Ð¿.).
+- HumanEva: 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (Sigal et al. 2010).
+- TotalCapture: 5 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² (Trumble 2017), Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ movers.
+- HDM05: HDM-actors University of Bonn.
+- Ð—Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ AMASS: SSM (2 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ + 1 â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð»Ð¸ modeling-contracts), Transitions (1 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚), BMLrub Ð´Ð¾Ð»Ð¸, Dancers (Ð¸Ð¼Ñ Ð² acknowledgments).
+
+**IRB / consent:** Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚**. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ²Ð¾Ð¹ ethics approval, Ð½Ð¾ AMASS ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð´ÐºÑƒ.
+
+**Selection bias:** Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹.
+
+- ÐŸÑ€ÐµÐ¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð—Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð° (MPI, MIT/CMU, KIT, York, OSU, OptiTrack).
+- Ð­Ñ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾; Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¾Ð¸Ð´Ñ‹.
+- Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ Ð²Ð·Ñ€Ð¾ÑÐ»Ñ‹Ðµ (ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹).
+- ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ BMI; **Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ BMI / Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹** (BEDLAM-paper Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‘Ñ‚: Â«there is little motion capture data of obese people, so we need to retarget AMASS motions to high-BMI subjectsÂ»).
+
+### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+Ð“ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¹ protocol. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ð°:
+
+- Ð¡Ð²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸/Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹.
+- Ð›Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ñ†Ð¸Ñ (Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Ð±ÐµÐ³) Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+- Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ Ð¸ Ñ‚Ð°Ð½ÐµÑ† Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· HDM05 Ð¸ BMLrub.
+- Object manipulation â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· KIT, GRAB.
+- Range-of-motion extremes â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MPI Limits.
+
+**Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹) â€” ÐÐ•Ð¢** Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ AMASS Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2019 (Ð¸ Ð´Ð¾ ÑÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ).
+
+### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+
+- MoSh++ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½ Ñ manual inspection: Â«Problems inherent with mocap, such as swapped or mislabeled markers, were fixed by manually inspecting the results and either correcting or holding out problemsÂ».
+- **ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½.**
+- ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ-Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° `b = 46/n` Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… markersets Ð¸ `q = 1 + (x/|M|)Â·2.5` Ð´Ð»Ñ missing markers â€” ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ Ðº pose-Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼.
+
+---
+
+## 5. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+
+ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² AMASS = **Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ MoSh++**:
+
+- SMPL pose Î¸_B (22 body joints Ã— 3 = 66 dim) + Î¸_H (30 hand joints, Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð² 24-dim MANO PCA) â†’ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ 159 dim.
+- SMPL shape Î² (16 dim).
+- DMPL Ï† (8 dim soft-tissue).
+- Global translation Î³.
+- Per-subject gender label.
+- Mocap framerate (Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹, Ð´Ð¾ downsampling).
+
+**Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð² AMASS ÐÐ•Ð¢** â€” Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (BABEL, HumanML3D, KIT-ML).
+
+### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ (MoSh++)
+
+**Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð°Ñ bundle-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ** (Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² Â§3.2 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):
+
+**Stage I â€” Shape + per-marker calibration:** Ð½Ð° 12 ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ common shape Î² Ð¸ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² mÌƒ. Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Eq. (3): `Î»_D Â· E_D + Î»_Î² Â· E_Î² + Î»_Î¸B Â· E_Î¸B + Î»_Î¸H Â· E_Î¸H + Î»_R Â· E_R + Î»_I Â· E_I`. Î»-Ð²ÐµÑÐ° Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ line-search Ð½Ð° SSM-train: `Î»_D=600Â·b, Î»_Î²=1.25, Î»_Î¸B=0.375, Î»_Î¸H=0.125, Î»_I=37.5, Î»_R=10â´`. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Threshold Acceptance annealing** (4 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸).
+
+**Stage II â€” Per-frame pose:** Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Î² Ð¸ mÌƒ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Î¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° + DMPL coefficient Ï† + temporal smoothness. Eq. (6): Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ `E_u` (pose smoothness), `E_Ï†` (DMPL prior), `E_v` (DMPL smoothness). Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°: `Î»_D=400Â·b, Î»_Î¸B=1.6Â·q, Î»_Î¸H=1.0Â·q, Î»_u=2.5, Î»_Ï†=1.0, Î»_v=6.0`.
+
+**ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº missing markers:** ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ `q = 1 + (x/|M|)Â·2.5` Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð²ÐµÑ pose-prior, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ²ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ implausible solutions.
+
+**Solver:** Powell's dogleg (Chumpy autodiff). Runtime â€” Ð½Ðµ real-time (Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð² Supp Mat).
+
+### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **SSM-test:** 1 Ð¸Ð· 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² hold-out; line-search hyperparameters Ð½Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… 2.
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°:** average scan-to-model distance (10 000 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº, Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… uniformly Ñ 4D-ÑÐºÐ°Ð½Ð°, Ð´Ð¾ closest surface point Ð½Ð° reconstructed mesh).
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** ÑÐ¼. Â§3.3 ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸.
+- **Inter-annotator agreement:** N/A â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+- **Cross-dataset validation Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… AMASS-Ñ‡Ð»ÐµÐ½Ð°Ñ…:** **Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ** Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+---
+
+## 6. Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|**MPI Software Copyright License for non-commercial scientific research**|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ð°|âœ… â€” ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑÐ²Ð¾ÑŽ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÑŽ (CMU CC-BY, KIT custom, HumanEva research-only Ð¸ Ñ‚.Ð´.); Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½ ÑÐ¾Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð¾Ð±Ðµ**: AMASS-license + sub-dataset license|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|**âŒ Ð—Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾** â€” Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Â«training methods/algorithms/neural networks for commercial use of any kindÂ»|
+|MoU / DUA|Click-through agreement Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ MoU Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ|
+|Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|Ð ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° amass.is.tue.mpg.de (Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ AMASS, SMPL+H, DMPL, SMPL-X â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð°ÐºÐºÐ°ÑƒÐ½Ñ‚Ð°)|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|~3â€“10 GB Ð´Ð»Ñ SMPL-only; Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ pack Ñ per-marker data Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ|
+|Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³|MPI Informatics (amass.is.tue.mpg.de); Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð° ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Hugging Face (`fleaven/Retargeted_AMASS_*` Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… retargets)|
+|Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|@inproceedings{AMASS:2019} Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ + bib-Ñ„Ð°Ð¹Ð» ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ 15 ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ðµ|
+|Dataloaders|**ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°**: official `nghorbani/amass` Python tools, BlenderProc loader, MMHuman3D, HumanML3D, BABEL, UniMoCap, TMR â€” Ð²ÑÐµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ dataloaders|
+|Commercial license|ÐŸÐ¾ email: `ps-licensing@tue.mpg.de`|
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ setup Ð´Ð»Ñ SmartRep:** 1â€“2 Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ… Ð´Ð½Ñ Ð½Ð° (Ð°) Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð½Ð° 3 ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð°Ñ… MPI, (Ð±) Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ, (Ð²) Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ, (Ð³) Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÑƒ body_models pipeline. **Ð¡ÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº:** Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð° non-commercial Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ AMASS-derived Ð²ÐµÑÐ¾Ð². Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹: (1) commercial license deal Ñ MPI/Meshcapade, (2) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ AMASS-derivatives Ñ CC-Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (HumanML3D â€” MIT Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ motion Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ AMASS-license), (3) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Mocap-Club ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ mocap. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð±Ð»Ð¾Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ 3DPW**: Ð²ÑÑ MPI-ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° pose-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð³Ð¾Ð¼Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ð¾ non-commercial.
+
+---
+
+## 7. ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ (biases)
+
+### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ
+
+- **Gender:** Ð½Ðµ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾; Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÑƒÐ¶ÑÐºÐ¾Ð¹ bias (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ academic mocap).
+- **Ethnicity:** ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¾Ð¸Ð´Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚; subject pool â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ð°Ð´Ð½Ð¾ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ðµ/ÑÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¸ÐºÐ°Ð½ÑÐºÐ¸Ðµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ + Eyes Japan Ð¸ SFU (Ð³Ð´Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð°Ð·Ð¸Ð°Ñ‚ÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð´ÐµÐ·Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸).
+- **Age:** Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ Ð²Ð·Ñ€Ð¾ÑÐ»Ñ‹Ðµ (ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹).
+- **BMI:** Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½; Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ð¶Ð¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð². **ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¾ BEDLAM-paper: AMASS Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ motions Ð½Ð° high-BMI Ñ‚ÐµÐ»Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¾ BEDLAM Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸ÑŽ TUCH-based interpenetration optimisation Ð´Ð»Ñ retargeting.**
+- **ÐŸÐ¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ð°Ñ; HDM05 ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ athletes (sports/dance), MPI Limits â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ contortionists Ð´Ð»Ñ extreme range of motion, Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹.
+
+### 7.2. ÐŸÐ¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÐ¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð² AMASS|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Ð›Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ñ†Ð¸Ñ (Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Ð±ÐµÐ³)|â­â­â­â­â­|â­|
+|Ð‘Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¶ÐµÑÑ‚Ñ‹, manipulation|â­â­â­â­ (KIT, GRAB)|â­â­|
+|Ð¢Ð°Ð½ÐµÑ†/ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð°|â­â­â­ (HDM05, BMLrub, ACCAD)|â­â­|
+|Object grasping|â­â­â­ (GRAB, TCD Hands)|â­|
+|Extreme range of motion|â­â­â­ (MPI Limits)|â­â­â­â­ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°, Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð°|
+|Yoga / extreme static poses|â­â­â­â­ (Ñ MoYo extension)|â­â­â­â­ â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·-extremes|
+|**Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼**|**âŒ ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢**|**â­â­â­â­â­ â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep**|
+
+### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- AMASS-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (MoSh++), Ð±ÐµÐ· Ð¼ÐµÐ¶Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Class imbalance:** Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¾ Ð² AMASS (Ð½ÐµÑ‚ class labels); BABEL Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 252+ action categories Ñ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ long-tail Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼.
+- **Quality bias:** Ð²ÑÐµ motions Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ÐµÂ» Ð² ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ SMPL-fit, Ð½ÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµÂ»/Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ÐµÂ» Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ AQA.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ **Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ°**: (1) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ â€” Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ mocap; (2) ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ BMI-Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Î²-resampling Ð² SMPL space (ÐºÐ°Ðº Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ BEDLAM); (3) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ quality/error labels â€” Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+---
+
+## 8. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ
+
+AMASS â€” **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ motion-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ 2019â€“2026 Ð² HPS-Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ**. Ð¯ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽ **7 Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚**, Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ ÐºÐ°Ðº foundation source.
+
+|#|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°|Ð“Ð¾Ð´|Ð Ð¾Ð»ÑŒ AMASS|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|---|---|
+|1|**VPoser** (Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ SMPL-X / SMPLify-X, Pavlakos et al.)|2019 CVPR|Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° VAE pose prior Ð½Ð° Ð²ÑÑ‘Ð¼ AMASS|Ð›Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ 32-dim, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº regulariser Ð² Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… HPS optimization-pipelines|
+|2|**VIBE** (Kocabas et al.)|2020 CVPR|**Motion discriminator** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° AMASS-mocap + MPoser-prior|Adversarial training Ð¿Ð¾Ð´Ð½ÑÐ» PA-MPJPE Ð½Ð° 3DPW; Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Â«AMASS as motion-realism judgeÂ»|
+|3|**HuMoR** (Rempe et al.)|2021 ICCV|CVAE motion prior Ð½Ð° AMASS Ð´Ð»Ñ test-time motion infill|Ð“Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ motion Ð² occlusion conditions|
+|4|**HumanML3D / BABEL**|2022/2021 CVPR|ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ AMASS Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ / action labels|14 616 motions Ñ 44 970 Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (HumanML3D); 43 Ñ‡ Ñ 252+ action labels (BABEL); foundation Ð´Ð»Ñ motion-text generation (T2M, MDM, MotionGPT, MoMask)|
+|5|**BEDLAM / AGORA**|2023 / 2021 CVPR|**Ð’ÑÐµ motions sampled from AMASS**, Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Unreal Engine|Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ synthetic-only Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ (BEDLAM-CLIFF) Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ðº SOTA Ð½Ð° real benchmarks|
+|6|**WHAM** (Shin et al.)|2024 CVPR|Pretrain motion encoder/decoder Ð½Ð° synthetic 2D keypoints Ð¸Ð· AMASS, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ fine-tune Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Per-frame video SOTA 2024 (PA-MPJPE 35,9 Ð½Ð° 3DPW); ÑÐ²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° AMASS-first|
+|7|**MoYo** (Tripathi et al., IPMAN-context)|2023 CVPR|Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ AMASS extreme yoga-pose subset Ñ force plate / pressure GT|Ð’Ð²ÐµÐ»Ð¾ CoM/CoP supervision; Â«most extreme poses currently in AMASSÂ»|
+
+**Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+
+- **TRAM** (ECCV 2024) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ AMASS-prior Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ WHAM Ð·Ð° Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° off-distribution motion (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, walking down stairs, skateboarding), Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° SLAM-based scene reconstruction Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ motion-prior. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ AMASS-paradigm Ð² global trajectory recovery.
+- **MotionGPT, MDM, MoMask** â€” text-to-motion generation, Ð²ÑÐµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° AMASS-derived HumanML3D/KIT-ML/BABEL.
+
+### ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ 3DPW (Ð³Ð´Ðµ MPJPE/PA-MPJPE/MPVPE â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚), AMASS Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ **canonical evaluation metric** Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ±Ñ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ Ð½ÐµÑ‘ Ð½ÐµÑ‚ Â«test imageÂ» â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ GT motions. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² derived tasks:
+
+- Motion prediction: ADE / FDE (Average / Final Displacement Error Ð½Ð° joints).
+- Text-to-motion: FID, R-precision (motion-text retrieval).
+- Motion infilling: per-frame joint error.
+- HMR Ñ motion-prior: ackerstuk MPJPE Ð½Ð° 3DPW/EMDB Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ AMASS-pretrain.
+
+### Failure modes Ð² derived tasks
+
+- **WHAM** Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° out-of-distribution motion (TRAM Fig. 6: walking down stairs, skateboard) â€” Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ AMASS underrepresents ÑÑ‚Ð¸ sub-domains.
+- **VIBE motion discriminator** ÑÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½ Ðº over-smoothing â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° adversarial Ñ GRU.
+- **HumanML3D** Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ text-quality bias Ð¸Ð· Mechanical Turk â€” Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ Ð½Ðµ fine-grained.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð´: **AMASS ÐºÐ°Ðº pretrain-Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº** (WHAM, BEDLAM) Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ **AMASS ÐºÐ°Ðº online-prior** (VPoser, VIBE-discriminator). Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ AMASS Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº regulariser, Ð° ÐºÐ°Ðº **Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº pretrain-Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthetic rendering pipeline**.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|**AMASS**|KIT-Motion-Language|Human3.6M|BABEL|HumanML3D|MoYo|BEDLAM|Fit3D|
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+|Ð“Ð¾Ð´|2019|2016|2014|2021|2022|2023|2023|2023|
+|Ð¢Ð¸Ð¿|**Meta-mocap unifier**|Mocap+text|Single mocap|AMASS+action labels|AMASS+text|Yoga mocap (AMASS-comp)|Synthetic (AMASS-driven)|Fitness mocap|
+|Motions / hours|11 265 / 40 Ñ‡|~3 900 / 11 Ñ‡|3,6 Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² / ~17 Ñ‡|~13 220 motions / 43 Ñ‡|14 616 motions / 28,6 Ñ‡|200 yoga sequences|~10 000 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ / 1 Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|~3 Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|
+|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|344|~110 (KIT-pure)|11|344 (= AMASS)|344 (= AMASS)|~30|271 body shape|13|
+|RGB|âŒ|âŒ|âœ… (4 cam)|âŒ|âŒ|âœ… (8 cam multi-view)|âœ… (synthetic)|âœ… (4 cam)|
+|Body model|**SMPL+H+DMPL**|KIT (custom)|H36M skeleton + (pseudo SMPL)|SMPL+H|SMPL+H|SMPL-X|SMPL-X|SMPL-X|
+|Multi-view|N/A|N/A|âœ…|N/A|N/A|âœ… (8 sync)|âœ… (virtual)|âœ…|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº|âŒ|âŒ|âŒ|Action labels (no errors)|NL descriptions|Pressure / CoM / contact|âŒ|Quality scores|
+|Fitness-specific|âŒ|âŒ|âŒ|âš ï¸ Sports subset|âš ï¸ Sports actions tagged|âš ï¸ Yoga (extreme poses Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼)|âš ï¸ Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· retargeting|**âœ… Specifically fitness**|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|NC research-only|Custom academic|Academic|NC research|MIT (Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñ‹) + AMASS (motion)|NC research|NC research|NC research|
+|**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep**|Motion prior, synthesis source|Reference (motion-text baseline)|Single-suite training/eval reference|Action-label source Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS|Text-supervised pretrain Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS|**Extreme-pose proxy Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·-extremes**|**Synthetic visual pretrain Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· AMASS motions**|**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ fitness-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»**|
+
+**Ð“Ð´Ðµ AMASS ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÐµÐ½:**
+
+- Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ **motion-supercompendium Ñ SMPL+H Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼** Ð² Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°Ñ….
+- Foundation Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… motion-text, synthetic, motion-prior Ð¿Ð¾Ð´ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ 2020â€“2026.
+- Compatible Ñ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ SMPL-based renderer/optimization pipeline.
+
+**Ð“Ð´Ðµ AMASS ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚:**
+
+- Vs. Human3.6M: Ð½ÐµÑ‚ RGB Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ synchronised video.
+- Vs. BEDLAM: Ð½ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ rendering (BEDLAM ÑÐ°Ð¼ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS).
+- Vs. Fit3D: Ð½ÐµÑ‚ fitness-specific motions Ð¸ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ.
+- Vs. MoYo: Ð½ÐµÑ‚ extreme static-pose detail (Ð½Ð¾ MoYo ÑƒÐ¶Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð² AMASS-extension).
+
+---
+
+## 10. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ|**1**|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑ; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐµ â€” HDM05 sports + MPI Limits ROM|
+|Multi-view|**N/A**|ÐÐµÑ‚ RGB; Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|**3**|344 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, Ð½Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ BMI-Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½; Ð½ÐµÑ‚ high-BMI / Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð²|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº|**0**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð¸ MoSh++ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµÂ»/Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ÐµÂ» Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|MoCap GT ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|**5**|Gold-standard optical mocap, ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ MoSh++ Ñ 7â€“8 Ð¼Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ fitting|
+|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / FPS|**N/A**|Motion-only; 60 Hz ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ (Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹)|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3**|Composite NC research-only, click-through; 2 Ð´Ð½Ñ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ setup|
+|Edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**N/A**|ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ; Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹ Ð¸Ñ…|
+|**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**4/5 ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ foundation source** (Ð½Ð¾ 1/5 ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ data source)||
+
+### ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ
+
+**ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **ðŸ…± (Biomechanics-aware pose estimation)** â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð». AMASS Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ pose prior, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL-Ñ‚ÐµÐ»Ð°. ÐšÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” **ðŸ…° (error detection)** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis-derivatives: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ fitness-ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° AMASS-motions Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· BEDLAM-style pipeline, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Â«errorÂ» motions Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· retargeting Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ error-detection Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:**
+
+1. **Motion prior Ð´Ð»Ñ regularisation** (VPoser-style) â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pose Î¸ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ inference Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ `Î» Â· log p_VPoser(Î¸)` Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ implausible solutions. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ self-occlusion Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð¶Ð¸Ð¼Ð°.
+2. **Synthesis source** â€” sample motions Ð¸Ð· AMASS (Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ð¾Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´ÑŒ HDM05, MPI Limits, BMLrub-MoVi sports subsets, MoYo Ð´Ð»Ñ extreme poses), retarget Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ body shapes, Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Unreal/Blender + cloth simulation Ð² gym-environments. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ñ€ÐµÐ¿Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ BEDLAM-pipeline Ð´Ð»Ñ fitness-domain**.
+3. **Pseudo-label regulariser** â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ AMASS-VAE-prior ÐºÐ°Ðº regulariser, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ pseudo-labels Ð½Ðµ ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¸ Ð² implausible regions.
+4. **âŒ ÐÐ• Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ visual pretrain** â€” Ð½ÐµÑ‚ RGB.
+5. **ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ** â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ additive Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ training-mix: SmartRep-train + AMASS (ÐºÐ°Ðº motion prior Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· VPoser/VIBE-discriminator).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸
+
+- **Domain gap motion:** AMASS underrepresents ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð°Ð·Ð°, Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ…Ð¾Ð»Ð´Ñ‹, Ð²Ð·Ñ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹). MPI Limits + HDM05 sports + MoYo Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ mocap.
+- **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ gap:** Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð²; Î²-resampling Ð±ÐµÐ· mocap data Ð½Ð° high-BMI Ñ‚ÐµÐ»Ð°Ñ… ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ **Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ** motions (Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð¹ 130 ÐºÐ³ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ joint angles Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ biomechanical loading).
+- **Ð®Ñ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:** NC research-only Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SmartRep â€” Ð±Ð»Ð¾Ðº. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ commercial license deal Ñ MPI Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ mocap + open-source datasets.
+- **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ body_models pipeline (SMPL+H, DMPL); registration Ð½Ð° 3 MPI-ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð°Ñ…; downstream-deps (PyTorch3D Ð¸Ð»Ð¸ Pyrender Ð´Ð»Ñ rendering, Chumpy ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ MoSh++).
+
+---
+
+## 11. ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ data augmentation / synthesis
+
+**Ð­Ñ‚Ð¾ Ð“Ð›ÐÐ’ÐÐÐ¯ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ AMASS Ð´Ð»Ñ SmartRep.**
+
+### 11.1. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+
+- **SMPL+H** (52 joints, 16-dim shape, 159-dim pose) â€” gendered (male/female/neutral) Ð¸ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ **SMPL** Ð¸ **SMPL-X** (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· official conversion scripts).
+- **DMPL** (8-dim soft-tissue) â€” reference implementation Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+- **Re-rendering:** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ SMPL renderer (PyTorch3D, Pyrender, Open3D, Blender SMPL plugin, Unreal Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MetaHuman) Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ (Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ).
+- **Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ meshes / vertices:** N=6890 vertices SMPL / 10475 vertices SMPL-X Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ out-of-the-box Ð¸Ð· Î¸, Î² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL-layer.
+
+### 11.2. MoCap retargeting
+
+- **AMASS-format:** SMPL Î¸/Î² npz-Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ (`poses`, `betas`, `trans`, `gender`, `mocap_framerate`).
+- Retargeting Ð½Ð° Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ â€” **Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾**: Ð²ÑÐµ robotics-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ (ÑÐ¼. `fleaven/Retargeted_AMASS_for_*` Ð½Ð° HuggingFace Ð´Ð»Ñ FFTAI, Booster, Unitree humanoids).
+- Drive ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð² **Unity / Unreal / Blender** â€” Unreal MetaHuman + AMASS pipeline Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Meshcapade.
+- AMASS â€” **ÑÐ°Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ AMASS-format**; Ð²ÑÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ motion-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ð½ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+### 11.3. Multi-view novel view synthesis
+
+- AMASS Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… multi-view RGB â†’ NeRF/Gaussian Splatting **per-subject Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼**.
+- ÐÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthetic rendering Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ **Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾** Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ motion â†’ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ BEDLAM-paradigm.
+
+### 11.4. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+- **Background swap:** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² synthesis pipeline (BEDLAM Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ HDRI panoramas + Unreal scenes).
+- **Domain randomization:** Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð° (BEDLAM cloth simulation), Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ„Ð¾Ð½, ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° â€” Ð²ÑÐµ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ð² Unreal/Blender pipeline.
+- **Ð”ÐµÐ¿Ñ‚/Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸/Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº:** synthesis-time, Ð½Ðµ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ AMASS.
+
+### 11.5. Pseudo-labeling
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾:** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²-ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð½Ð° AMASS-pretraining (ÐºÐ°Ðº WHAM) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ fitness-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL pseudo-GT. Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾:
+    - 4D-Humans (HMR2.0): Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° mix Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ AMASS-aux.
+    - WHAM: motion encoder pre-trained Ð½Ð° AMASS.
+    - VPoser: pose prior, pretrained Ð½Ð° AMASS â€” Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pseudo-labels.
+
+### 11.6. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+- AMASS â€” **ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ additive** Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³-Ð¼Ð¸ÐºÑÐµ Ð´Ð»Ñ SMPL-based HPS:
+    - SPIN, HMR, HMR2.0, TokenHMR â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ AMASS ÐºÐ°Ðº mixed-loss aux source.
+    - VIBE, TCMR, WHAM, GVHMR â€” motion discriminator/decoder.
+    - BEDLAM, AGORA, MoYo â€” synthesis source.
+    - HumanML3D, BABEL, KIT-ML â€” text annotation Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS.
+    - UniMoCap (2023) â€” community ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ AMASS-derived text-motion datasets Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½.
+
+### 11.7. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+- **Realâ†’synthetic gap:** Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð² BEDLAM (Ñ cloth physics Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ rendering) gap Ð¾Ñ‰ÑƒÑ‚Ð¸Ð¼ Ð½Ð° Ñ„Ð°ÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹, Ñ‚ÐµÐ½ÑÑ…, motion blur.
+- **Â«Ð£Ñ‚ÐµÑ‡ÐºÐ°Â» mocap-ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½Ð° AMASS Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ retarget motions Ð½Ð° high-BMI Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ high-BMI mocap, Ð¼Ð¾tion Ð¾ÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚ÑÑ biomechanically Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ (slow swing of thick legs vs. fast flick from skinny actor â€” ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ physics-implausibly).
+- **ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ:** SMPL/SMPL-X Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ñƒ, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ** Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline (Unreal asset library + AMASS body driving + custom equipment placement).
+- **Yoga/extreme Ð¿Ð¾z Ñ€ÐµÑÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑ‚Ð¾Ñ€:** Ð´Ð°Ð¶Ðµ MoYo-extension Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ yoga, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ñ‹ Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** AMASS â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ synthetic-pipeline ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸; Ð´Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ â€” Ñ€ÐµÐ¿Ð»Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ BEDLAM-style pipeline Ð½Ð° fitness-MoCap subset (ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ HDM05+MoYo+MPI Limits + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ mocap ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…) Ñ rendering Ð² gym-Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Unreal MetaHuman + Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ library.
+
+---
+
+## 12. GAP-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° SmartRep
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ AMASS **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚**:
+
+|Gap|ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ synthesis/retargeting?|
+|---|---|---|
+|**RGB**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|âœ… Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis-pipeline (BEDLAM-style)|
+|**Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**|Ð–Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° â€” Ð½ÐµÑ‚|âš ï¸ Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· retargeting MoYo + HDM05 sports + MPI Limits ROM, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ mocap**|
+|**ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ðº concept; Ð½ÐµÑ‚ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾/Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â»|âŒ ÐÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸/Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ mocap Ñ deliberate errors|
+|**ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ high-BMI / Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹**|ÐÐµÑ‚; ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ BMI-Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½|âš ï¸ Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Î²-resampling + intersection optimization (TUCH); biomechanically incorrect motion|
+|**Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹)**|ÐÐµÑ‚ â€” SMPL Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹|âŒ Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· extra Unreal asset library (Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ñ‘Ð¼ÐºÐ¾); **GRAB** Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ object-grasping, Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚Ñ‹, Ð½Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸|
+|**Gym-environments**|ÐÐµÑ‚ (Ð½ÐµÑ‚ RGB Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ)|âœ… Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð² Unreal Marketplace gym-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ…|
+|**Slow-motion Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹**|Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ AMASS motions Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ (locomotion, sports)|âš ï¸ ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑÐµÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ natural fast-motion bias Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ motion priors|
+|**Ð¢Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°**|ÐÐµÑ‚|âŒ Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ±Ð¾Ñ€ Ñ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐµÐ¼ certified strength coaches|
+|**Multi-view Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¹**|N/A â€” motion-only|âœ… Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ multi-view, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ|
+
+**Post-augmentation gap Ð´Ð»Ñ SmartRep:** Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ BEDLAM-style synthesis pipeline Ð½Ð° AMASS+MoYo+ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fitness-mocap, **Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… gap-Ð° Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ**:
+
+1. **Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ human-in-the-loop Ñ certified coaches.
+2. **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ fitness-specific motion Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼** (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐµ, biomechanical loading patterns Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ free-body motion).
+3. **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ shooting-domain RGB** â€” gym lighting, equipment occlusions, motion blur Ð¾Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¸ÐºÐ°.
+
+**Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ¸ SmartRep-dataset:** Â«AMASS Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ unified motion supercompendium Ð¸ foundation Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÑƒÑŽ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ fitness-ÑÑ†ÐµÐ½Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÑŽ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset: **fitness-specific multi-view RGB+mocap ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… gym-environments**Â».
+
+---
+
+## 13. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+### 13.1. Transparency Score
+
+|#|ÐžÑÑŒ|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (0/1/2)|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|---|
+|1|Collection protocol|**1**|MoSh++ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, Ð½Ð¾ heritage 15+ ÑÑƒÐ±-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ðµ ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð² Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ 15 ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ°Ð¼)|
+|2|Capture setup|**2**|Table 1 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ summary 15 Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²; SSM Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾|
+|3|Camera calibration|**N/A** (Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÐ¼ 0, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾)|AMASS Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ camera calibration; Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… synthesis-pipelines ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|
+|4|Demographics breakdown|**0**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ gender/age/ethnicity breakdown|
+|5|Annotation instructions (MoSh++)|**2**|Method Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½, hyperparameters Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|
+|6|Inter-annotator / fitting accuracy|**2**|7,4 Ð¼Ð¼ shape, 7,3 Ð¼Ð¼ pose+DMPL Ð½Ð° SSM â€” ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾|
+|7|Rejection / cleaning|**1**|Â«Manually inspecting the results and either correcting or holding out problemsÂ» â€” Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²|
+|8|IRB / ethics|**0**|ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ (heritage Ð¾Ñ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð½Ð¾ AMASS-paper Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð´ÐºÑƒ)|
+|9|Datasheet for Datasets|**0**|ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ Gebru et al. 2021|
+|10|Known limitations|**1**|Future work ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ realtime, faces, missing markers; Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Â«LimitationsÂ» ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³: Î£ = 11/20 â€” adequately documented.**
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ 2019 Ð³Ð¾Ð´Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ transparency, Ð½Ð¾ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ (Gebru 2021, NeurIPS Datasets Track 2022+) ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹: **(Ð°)** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ demographics breakdown â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ fairness derived motion priors; **(Ð±)** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ camera calibration â€” Ð´Ð»Ñ synthesis-pipeline Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ; **(Ð²)** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ fitness-specific taxonomy â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS.
+
+### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**10**|ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¸ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ñ‹Ð¹ mocap-supercompendium Ñ unified body model; MoSh++ â€” Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|**9**|344 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 11k motions, 40 Ñ‡ â€” Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ 2019; Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|**9**|7-8 Ð¼Ð¼ MoSh++ accuracy â€” gold standard Ð´Ð»Ñ marker-based SMPL fitting|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**9**|Bundle-optimisation ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°; Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°; SSM-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° 4D scans|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ|**5**|Ð¡Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ñ 11/20 transparency; Ð½ÐµÑ‚ Datasheet, Ð½ÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**8**|Open data + open MoSh++ code (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SOMA) + Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… dataloaders|
+|Ð­Ñ‚Ð¸ÐºÐ°|**3**|ÐÐµÑ‚ IRB-ÑÐ²Ð¾Ð´ÐºÐ¸; consent Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ 15 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|
+|ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ (bias-aware)|**4**|Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ western/lab-bias; ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ BMI; Ð½ÐµÑ‚ fairness-Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð°|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|**10**|ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· 3 Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… HPS-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ‘Ð½ (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Human3.6M Ð¸ SMPL-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ); foundational Ð´Ð»Ñ motion-text, synthesis, motion-prior Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹|
+|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**10**|ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° BEDLAM, AGORA, MoYo, BABEL, HumanML3D, UniMoCap|
+
+**Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð¿Ð¸Ñ€-Ñ€ÐµÐ²ÑŒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 7,7/10.**
+
+### ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+**Adopt** Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ (Ð°) motion prior Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°, (Ð±) synthetic rendering foundation, (Ð²) ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð´Ð´Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð² training mix. **ÐÐ• Adopt** ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ visual training source (Ð½ÐµÑ‚ RGB) Ð¸ ÐÐ• ÐºÐ°Ðº fitness-specific source (Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹).
+
+---
+
+## 14. Executive Summary (10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²)
+
+1. **ÐžÐ´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¹.** AMASS â€” meta-mocap-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ 15+ optical mocap ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð² Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ðµ SMPL+H Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ MoSh++ (344 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°, 11 265 motions, 40 Ñ‡).
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°.** Foundational role Ð² HPS-ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ: Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ VPoser, VIBE-discriminator, WHAM-pretrain, BEDLAM/AGORA-rendering, BABEL/HumanML3D-text, MoYo-extreme â€” Ð±ÐµÐ· AMASS Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ motion-research 2020â€“2026 Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°.
+3. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep.** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ RGB, ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼ Ð¸ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+4. **Transparency Score.** 11/20 â€” adequately documented; ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹ Ð² demographics, IRB, Datasheet.
+5. **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð».** **ÐœÐÐšÐ¡Ð˜ÐœÐÐ›Ð¬ÐÐ«Ð™** â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ BEDLAM/AGORA/MoYo Ð¸ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ SMPL-based synthesis pipeline; Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ¿Ð»Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ BEDLAM-style Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³ fitness-mocap subset Ð² Unreal MetaHuman + gym-ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹.
+6. **Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep.** **(Ð°) Motion prior** Ð´Ð»Ñ regulariÐ·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· VPoser; **(Ð±) Synthesis source** Ð´Ð»Ñ fitness-specific BEDLAM-derivatÐ¸Ð²Ð°; **(Ð²) Pseudo-label regulariser**; **(Ð³) ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð´Ð´Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²** Ð² training mix. **ÐÐ• visual pretrain** (Ð½ÐµÑ‚ RGB).
+7. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.** Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‘Ð¼ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹), ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ gym-ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ â€” Ð²ÑÑ‘ ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ mocap+RGB+expert-annotation ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ°.
+8. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ.** Composite Max Planck non-commercial research-only â€” **Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ** SmartRep; Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ commercial license deal Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ mocap.
+9. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð² roadmap SmartRep: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” ÐºÐ°Ðº foundational source Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ motion prior, Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ñ€Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+10. **Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    - **MoYo** (Tripathi et al., CVPR 2023) â€” extreme yoga poses Ð² AMASS-format Ñ force plate, CoM, pressure annotations; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·-extremes (deep squats, bridges, backbends).
+    - **BEDLAM** (CVPR 2023, highlight) â€” synthetic SMPL-X corpus Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS motions; Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep-style fitness-synthesis.
+    - **BABEL** (CVPR 2021) â€” action labels Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS; Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ fitness-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ actions ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹.
+    - **HumanML3D** (CVPR 2022) â€” natural-language descriptions Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… AMASS; Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ sports/exercise sub-corpus Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· text query.
+    - **Fit3D** (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ fitness-MoCap Ñ quality scores; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ðº domain SmartRep.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment.md
new file mode 100644
index 0000000..c1686a9
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment.md	
@@ -0,0 +1,300 @@
+
+---
+
+```yaml
+---
+dataset_name: "Fitness-AQA"
+dataset_acronym: "Fitness-AQA"
+paper_title: "Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form Assessment"
+paper_title_ru: "Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ self-supervised Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹"
+authors: [Parmar, Gharat, Rhodin]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.48550/arXiv.2202.14019"
+arxiv: "2202.14019"
+zenodo_doi: "10.5281/zenodo.7310289"
+domain: [fitness_specific, aqa_benchmarks, ssl_source]
+subjects_count: "numerous (Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾; â‰¥ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸, scraping)"
+exercises_count: 3          # BackSquat, BarbellRow, OverheadPress
+sample_count: 21284
+modalities: [rgb_video, rgb_image, binary_error_labels]
+multi_view: false           # ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ, Ð½Ð¾ pool ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð²
+expert_error_annotation: true   # ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‡ÐµÑ€Ñ‚Ð°! 2 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°
+license: "non-commercial, research-only (CC-BY-SA 4.0 Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ; custom Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ)"
+availability: "request (Google Form)"
+url: "https://github.com/ParitoshParmar/Fitness-AQA"
+zenodo_url: "https://zenodo.org/records/7310289"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "A"              # ðŸ…° fine-grained error detection â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð² Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸
+role_in_pipeline: [ssl_pretrain, finetune, eval, baseline, error_taxonomy_reference]
+transparency_score: "3/20"
+synthesis_potential: [pseudo_labeling_source, ssl_pretrain_source]
+tags: [fitness, strength_training, in_the_wild, error_detection, aqa, ssl, barbell, expert_annotation, youtube_scraped, privacy_concerns, non_commercial]
+priority: "CRITICAL"        # Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ñ„ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ HIGH â€” Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SmartRep
+---
+```
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ **Fitness-AQA** â€” ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Â«Fitness Action Quality AssessmentÂ». Ð¡Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Â«Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Form AssessmentÂ», Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Paritosh Parmar (University of British Columbia + FlexAI Inc.), Amol Gharat (FlexAI Inc.), Helge Rhodin (UBC). ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ: ECCV 2022, arXiv 2202.14019, Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ v2 Ð¾Ñ‚ 21 Ð¾ÐºÑ‚ÑÐ±Ñ€Ñ 2022 Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ camera-ready Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ðº. Zenodo-Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð· Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ v1 Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° 23 Ð¾ÐºÑ‚ÑÐ±Ñ€Ñ 2022 Ð³Ð¾Ð´Ð° Ñ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ non-commercial only, DOI Zenodo 10.5281/zenodo.7310289. ÐŸÐ¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ survey Â«A Decade of Action Quality AssessmentÂ», Fitness-AQA Ð½Ð° 2025 Ð³Ð¾Ð´ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ samples Ð² AQA-Ð½Ð¸ÑˆÐµ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¼ fitness-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼. Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ fitness AQA, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð½ÐµÐ´Ð°Ð²Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ FLEX (2025). Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ â€” Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· GitHub Ð¸ Zenodo, Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ documentation.
+
+Ð›ÑŽÐ±Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ Ð¾Ð± Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ…: Paritosh Parmar â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑ‘Ñ€Ñ‡ÐµÑ€Ð¾Ð² AQA-Ð½Ð¸ÑˆÐ¸ Ð² Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð¼, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ MTL-AQA Ð¸ AQA-7. Fitness-AQA â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑŽ AQA Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ Olympic sports. ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ FlexAI Inc. Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ commercial backing Ð¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+### 2. ÐŸÐžÐ—Ð˜Ð¦Ð˜ÐžÐÐ˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Fitness-AQA Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ», Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¸ Fit3D, Ð½Ð¸ FLAG3D. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ñ‹Ð» Waseda Backsquat dataset Ð¾Ñ‚ Ogata et al., Ð³Ð´Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð² Ð´Ð¾Ð¼Ð°ÑˆÐ½Ðµ-Ð¾Ñ„Ð¸ÑÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐµ. Fitness-AQA Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ðµ: **Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð² Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸, Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹**. ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð½Ðµ Ð² MoCap-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð½Ðµ Ð² Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ, Ð° Ð² in-the-wild-Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ðµ Ð¸ Ð² Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¸ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¾ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Â» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ workout-form assessment: Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ pose-estimators Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… Ð·Ð°Ð»Ð° Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð², Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð±ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹ Ð¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ overly-optimistic Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹. Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ â€” ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ, Ð¸ Ð¾Ð½Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Fit3D Ð¸ FLAG3D Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### 3. Ð¢Ð•Ð¥ÐÐ˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¥ÐÐ ÐÐšÐ¢Ð•Ð Ð˜Ð¡Ð¢Ð˜ÐšÐ˜
+
+#### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
+
+Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñƒ Â«ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ poolÂ» ÐºÐ°Ðº Fit3D/FLAG3D, Ð° ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÐ°Ð¼ Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ñ‘Ð¼ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð° ÐµÑÑ‚ÑŒ unlabeled Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ (Ð´Ð»Ñ SSL) Ð¸ labeled Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ (Ð´Ð»Ñ supervised finetuning). ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ samples|~21,284|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ¸Ð·Ð¾Ð²|3 (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress)|
+|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°|4.1 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº|8+ (KIE, KFE, SS, CVRB, CCRB Ð¿Ð¾ squat; Lumbar, TorsoAngle Ð¿Ð¾ row; Elbow, Knees Ð¿Ð¾ press)|
+|Train/val/test split|70 / 15 / 15 % (Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²)|
+|ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|Â«numerous unique individualsÂ» Ð±ÐµÐ· Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°|
+|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹|2 Â«professional gym trainersÂ»|
+
+Ð Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð°Ð¼ (Ð¸Ð· Figure 2 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸), Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ non-erroneous Ðº erroneous samples, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ Ð¸ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð± Ð¸Ð¼Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð². Ð”Ð»Ñ BackSquat Ð½Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ… KIE Ð¸ KFE Ð² labeled-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ 1623 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 1387 Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ðº 236 Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¾Ð¹ (Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ 6:1 Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ). Ð”Ð»Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Shallow Squat â€” 3611 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 515:1108, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. Ð”Ð»Ñ image-based Squat-Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº (CVRB, CCRB) â€” 6490 Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 5408:1082. Ð”Ð»Ñ BarbellRow Ð½Ð° Lumbar Ð¸ TorsoAngle â€” 3300 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ 5900:590 Ð¸ 1686:574. Ð”Ð»Ñ OverheadPress Elbow Ð¸ Knees Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â€” 2260 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ 1486:774.
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð¼Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ class weights Ð² cross-entropy. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ deÑ‚Ð°Ð»ÑŒ: Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¸Ð¼Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ° Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÑƒÑŽ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â» Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÑ… ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ….
+
+#### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+Fitness-AQA Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½ÐµÐµ Ð¿Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹. Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ RGB-Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð»ÑŽÑ binary error labels. ÐÐµÑ‚ MoCap, Ð½ÐµÑ‚ 3D keypoints, Ð½ÐµÑ‚ SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², Ð½ÐµÑ‚ 2D keypoints (ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ OTS pose estimators Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ), Ð½ÐµÑ‚ IMU, Ð½ÐµÑ‚ depth, Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¹. Ð¡ÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Â«Ð±ÐµÐ´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº, Ð° **ÑÐ¾Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð»Ð¾ÑÐ¾Ñ„ÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²: Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· pose-prior, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ð¼ RGB.
+
+#### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ scraped dataset. Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ñ‹ Ñ Instagram Ð¸ YouTube, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð³ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ pool ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ resolution Ð¸Ð»Ð¸ FPS, Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ ÑÑ‚Ñƒ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð±ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ in-the-wild Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð°. Ð¤Ð¾Ð½ â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹, Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ÑÑ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸ Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð½ÐµÐ¼ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ðµ, Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ gym-Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ gym-ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, ÑÑ‚Ð¾Ð¹ÐºÐ¸, ÑÐºÐ°Ð¼ÑŒÐ¸). Ð Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ â€” Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‰ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð», Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½Ðµ front view, side view, 3/4, Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ inclination angles Ð¸ distances, Ð±ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð±ÑƒÑ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ SmartRep-Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ.
+
+Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ **ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ YOLOv3 Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸** Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ amplitude-normalized trajectory ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ²Ð°Ð·Ð¸-ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·Ð°Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº, ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ hardware-sync Ð² in-the-wild Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ pipeline-Ð¸Ð´ÐµÑ: detector ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ ÐºÐ°Ðº universal trajectory anchor.
+
+#### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 6 Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð². Figure 1 â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Â«good formÂ» Ð¸ Â«bad formÂ» Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ Ñ OTS pose estimation failures Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…; Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ðµ, Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ pose estimator Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ, Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð³Ð»ÑƒÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ). Figure 2 â€” Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ñ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ samples Ð¸ ratio Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ‚ÐºÐµ, crucial Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ structure. Figure 3 â€” barbell trajectory, Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ quasi-synchronization algorithm. Figure 4 â€” CVCSPC pose contrastive ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ñ anchor/positive/negative Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¿Ð»ÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸. Figure 5 â€” motion disentangling ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² Ð´Ð²ÑƒÑ… half-cycles. Figure 6 â€” pose retrieval experiment, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ñ… embeddings ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ pose Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ. Ð’ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ supplementary material Ñ illustrations of exercise errors â€” Ð¾Ð½ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Â«knee caveÂ» ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¾Ð¹), Ð½Ð¾ Ð² main paper Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
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+Ð§ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚: Ð¿Ð¾Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, geographic/demographic visualization ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Â«good formÂ» vs Â«bad formÂ» Ð½Ð° representative ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ… Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· 8+ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, distribution analyses Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð², Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð±ÑŒÑŽÑˆÐµÐ½Ð° â€” Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
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+### 4. ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð¯ Ð¡Ð‘ÐžÐ Ð Ð”ÐÐÐÐ«Ð¥
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+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð² Fitness-AQA â€” ÑÑ‚Ð¾ web scraping, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 4.1â€“4.3 Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð° Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð² Fit3D Ð¸ FLAG3D.
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+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¸ÑˆÑƒÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ð»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Instagram Ð¸ YouTube, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ search queries, Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ñ‹, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð° (Ð¿Ð¾ Ñ…ÐµÑˆÑ‚ÐµÐ³Ð°Ð¼, Ð¿Ð¾ Ð°ÐºÐºÐ°ÑƒÐ½Ñ‚Ð°Ð¼, Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼?), ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¾Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Terms of Service ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐÐµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ», ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ SmartRep-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐµ: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Fitness-AQA Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” OK, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑÐ° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° Fitness-AQA, Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ â€” ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ (Ð½ÐµÑÑÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ derived works Ð¾Ñ‚ scraped user-generated content).
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+ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð´Ð¾ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð° ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°. ÐÐ¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ post-processing: samples Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ temporal cropping Ð¿Ð¾ barbell trajectory. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² (ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ 4.1 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‘ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ (Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸) â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾, Ð²Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼, ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð»Ð¾ÑÐ¾Ñ„Ð¸Ð¸ in-the-wild.
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+ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð½Ð¾: Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ trimming, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ð·Ð°Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ… Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ review. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Â«ÑˆÑƒÐ¼Ð°Â» (Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¸) Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð° Ð¿Ð¾Ð¿Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚.
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+### 5. ÐŸÐ ÐžÐ¢ÐžÐšÐžÐ› ÐÐÐÐžÐ¢ÐÐ¦Ð˜Ð˜
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+ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” **Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»Ð°** Fitness-AQA Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Fit3D Ð¸ FLAG3D. Binary-grade labels Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ gym trainers, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ sample. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº â€” binary error labels per body part per exercise: Ð¿Ð¾ BackSquat ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº (KIE knee-inward, KFE knee-forward, SS shallow squat, CVRB convex rounded back, CCRB concave rounded back), Ð¿Ð¾ BarbellRow Ð´Ð²Ðµ (Lumbar error, TorsoAngle error), Ð¿Ð¾ OverheadPress Ð´Ð²Ðµ (Elbow error, Knees error). Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ fitness Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ named errors Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ reference.
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+ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹. Ð’Ð¾-Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ…, Ð·Ð°Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð²Ð° Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°, Ð¸ inter-annotator agreement (Cohen's Îº Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹) Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Îº Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹), Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ (ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¸). Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ð¼ÑÑ Ð½Ð° Fitness-AQA Ð¸ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½ÐµÐµ), Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Â«ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹Â» Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸. Ð’Ð¾-Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ…, ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰Ð¾ (Â«professional gym trainersÂ») Ð±ÐµÐ· Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ Ð¾ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (NSCA, NASM, ISSA?), ÑÑ‚Ð°Ð¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹, ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (powerlifting vs bodybuilding ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸). Ð’-Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐ¸Ñ…, Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. Ð’-Ñ‡ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð°. Ð’-Ð¿ÑÑ‚Ñ‹Ñ…, Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾, Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð»Ð¸ Ð¾Ð±Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ð²ÑÐµ samples Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ.
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+Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· golden set Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐ¸Ð¼ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð¼ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑÐ° scraped content.
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+### 6. Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð˜ Ð›Ð˜Ð¦Ð•ÐÐ—Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð•
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+Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Fitness-AQA Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð²Ð° ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°: Zenodo (DOI 10.5281/zenodo.7310289) Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ GitHub-Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼ Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸. ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Google Form, Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ñ‹ÑÑ‹Ð»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸. Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ â€” Â«Only available for non-commercial purposesÂ». Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´ CC-BY-SA 4.0 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· arXiv, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ, Ð½Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ.
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+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
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+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ|non-commercial, research-only|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ|CC-BY-SA 4.0 (arXiv)|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾|
+|ÐÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MoU|Ð½ÐµÑ‚; Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ acceptance of terms Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Google Form|
+|Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|Google Form: forms.gle/PbPTX1eVxGpa3QG88|
+|Lead time|Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² Ð´Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð½ÐµÐ¹ (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°)|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° 10-50 GB)|
+|ÐšÐ¾Ð´ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸|Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð° GitHub|
+|Dataloader|Python scripts Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸|
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+Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð° Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐµ: Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²ÑÑ‘ Ð² Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐµ, Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ SmartRep Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Fitness-AQA Ð²ÐµÑÐ° Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ. Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Fitness-AQA ÐºÐ°Ðº reference Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ error taxonomy, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹.
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+### 7. Ð”Ð•ÐœÐžÐ“Ð ÐÐ¤Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• ÐŸÐ•Ð Ð•ÐšÐžÐ¡Ð«
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+Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ Ð² Fitness-AQA Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·ÑƒÐµÐ¼Ñ‹ Ð² Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÑŽ Ð²Ð¾Ð²ÑÐµ, Ð° scraped nature Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ ÑƒÐ½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¾Ñ‚ Instagram/YouTube Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸: (1) bias Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² ÑÐ¾Ñ†ÑÐµÑ‚ÑÑ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ðµ, Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð¸Ñ‡Ð½ÐµÐµ, Ð±ÐµÐ»Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÐ¼ population mean; (2) gender bias â€” ÑÐ¾Ñ†ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑƒÑŽ Ð³ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (OverheadPress ÑÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½ Ðº Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ð¼ Ð² pool, Squat Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½); (3) geographic bias Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð°Ð½Ð³Ð»Ð¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… stable-internet-access ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½; (4) Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ðº 20-35 Ð³Ð¾Ð´Ð°Ð¼ ÐºÐ°Ðº core audience fitness-ÑÐ¾Ñ†ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹.
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+Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹. Viewpoint coverage, Ð²Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÑƒ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð². ÐÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¸ Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚. Environmental bias â€” Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð² Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° (Ð³Ð´Ðµ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð¼Ð°ÑˆÐ½Ð¸Ðµ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð°Ð¿Ñ‹, Ð·Ð°Ð»Ñ‹ Ð² ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð°Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¸Ñ€Ð°. Temporal â€” Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´ÐµÐ½ÑŒ Ð¸Ð»Ð¸ Ð² Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹, Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾.
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+ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹, ÐºÐ°Ðº Ð¼Ñ‹ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°Ð»Ð¸, â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ class imbalance Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÂ», Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ñ†ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° (Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¸ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡Ð°Ñ‰Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ).
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+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Fitness-AQA Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ bias-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»ÑŒ, ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²: Ñƒ Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ in-the-wild viewpoint coverage, Ð½Ð¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ðµ demographic coverage, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ â€” Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Fit3D Ð¸ FLAG3D â€” Ð¾Ð±Ð° Ð´ÐµÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· augmentation, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÑŽ. Ð•ÑÐ»Ð¸ SmartRep-Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑˆÐ¸Ñ€Ðµ ÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Instagram, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Fitness-AQA Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ generalization gap.
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+### 8. Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð’ ÐÐÐ£Ð§ÐÐžÐœ Ð¡ÐžÐžÐ‘Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð•
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+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð´Ð²Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°. Case Study 1 â€” Waseda Squat (ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ogata et al.), Ð³Ð´Ðµ Ð¸Ñ… CVCSPC Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 89.92% ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½ÐµÐ·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ñ HMR-TDM Ñ 89.08%. Ð’ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹ÑˆÐ°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾. Case Study 2 â€” ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Fitness-AQA (in-the-wild), Ð³Ð´Ðµ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ.
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+ÐÐ° BackSquat KIE (knee-inward error) Ð¸Ñ… CVCSPC Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ F-score 0.5195 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² 0.4143 Ñƒ OpenPose-TDM, 0.2878 Ñƒ SPIN-TDM Ð¸ 0.2270 Ñƒ SimSiam â€” Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² 8-24 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°. ÐÐ° KFE Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ (0.8286 vs 0.8123), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. ÐÐ° shallow squat â€” 0.8694 vs 0.8340. ÐÐ° OverheadPress Elbow-error â€” 0.4522, Ð½Ð° Knees-error â€” 0.8452 Ð´Ð»Ñ motion disentangling vs 0.7131 Ñƒ OpenPose. ÐÐ° Lumbar-error BarbellRow Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· cross-exercise transfer Ð¾Ñ‚ SQ+OHP â€” 0.6338 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² 0.5422 Ñƒ OpenPose. Ensemble CVCSPC+MD Ð½Ð° KIE Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ 0.5263 â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.
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+ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ â€” **OTS pose estimators ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ domain-informed SSL** Ð² in-the-wild ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ central finding Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.
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+Post-hoc Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Fitness-AQA: ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ more advanced approaches Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ. Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ACM UMAP 2025 Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð° Fitness-AQA ÐºÐ°Ðº benchmark Ð´Ð»Ñ Large Multimodal Models fine-tuning, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ð² temporal action localization Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· mAP Ðº ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ F1-score per body part. GYMetricPose Ð¾Ñ‚ Parmar et al. Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Fitness-AQA, Ð½Ð¾ Ñ 3D pose features. FLEX (2025) Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ Fitness-AQA-Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼Ð¸ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ sEMG Ð¸ multi-view cinema cameras.
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Fitness-AQA â€” F1-score (Ð¸Ð·-Ð·Ð° class imbalance) Ð¸ accuracy (Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ñ… ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ…). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ calibration analysis (Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ overconfident Ð² false predictions), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ intent to provide user feedback â€” overconfident Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½ÐµÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ.
+
+Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ SOTA: Ð½Ð° ÑÑƒÐ±Ñ‚Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… errors Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¼ effect size Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ (KIE Â«knees going slightly inwardÂ») Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ F1 â‰ˆ 0.5, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¾Ð½Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÑÑ‡ÑƒÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ° Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+### 9. Ð¡Ð ÐÐ’ÐÐ•ÐÐ˜Ð• Ð¡ ÐÐ›Ð¬Ð¢Ð•Ð ÐÐÐ¢Ð˜Ð’ÐÐ«ÐœÐ˜ Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢ÐÐœÐ˜
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Fitness-AQA|Fit3D|FLAG3D|Waseda Squat|EgoExo-Fitness|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|In-the-wild collection|âœ“|âœ—|âœ— (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² real-world)|âœ—|âœ—|
+|Heavy barbell ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ|âœ“|âœ—|âœ—|âœ—|Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|
+|Named error taxonomy|âœ“ (8+ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð²)|âœ—|âœ—|âœ“ (5 squat-Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº)|âœ“|
+|Expert annotation|âœ“ (2 Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°)|âœ—|âœ“ (coaches Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹)|limited|âœ“|
+|Inter-annotator agreement|âœ—|âœ—|âœ—|âœ—|Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ|
+|3D pose / MoCap|âœ—|âœ“|âœ“|âœ—|âœ“ (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾)|
+|Multi-view synced|âœ—|âœ“|âœ“ (rendered)|âœ—|âœ“ (ego+exo)|
+|Samples|21,284|>3M frames|180K seq|<1K|â€”|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|non-commercial|research-only|research-only|academic|â€”|
+
+Fitness-AQA Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ in-the-wild collection, heavy barbell exercises, named error taxonomy Ð¸ expert annotation. Ð‘Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñƒ Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² â€” EgoExo-Fitness (ECCV 2024), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¾Ð½ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ÑƒÑŽ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½ÑƒÑŽ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÑƒ, Ð° Ð½Ðµ scraped content.
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+### 10. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
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+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹|5|Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÑƒÐ½Ð´Ð° â€” Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾|
+|Multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|2|Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð½Ð¾ pool Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|3|unknown demographics, Ð½Ð¾ scraped nature Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸|5|ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð² fitness-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ|
+|MoCap / IMU ground truth|1|Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ by design|
+|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / FPS|3|Ð³ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ, Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ 720p+|
+|In-the-wild Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¼|5|Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|3|Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ, Ð½Ð¾ non-commercial|
+|Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ edge-pipeline|4|Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ RGB Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚, Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ labels|
+
+Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…° (fine-grained error detection)** Fitness-AQA â€” **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹** Ð¸Ð· Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð•Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð° (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress) Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ Â«Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¾Ð¹Â» SmartRep-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð° named error taxonomy (KIE, KFE, SS, Lumbar, TorsoAngle Ð¸ Ð´Ñ€.) Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ vocabulary Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…± (biomechanics-aware pose estimation)** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ pose estimation, Ñ‚Ð°Ðº Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð° Ð½ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Â«OTS pose estimators fail in the wildÂ» â€” Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ fine-tune Ð½Ð° fitness-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…² (few-shot adaptation)** Fitness-AQA Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ñ‹Ð¹ pattern: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ unlabeled pool + Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ labeled expert-annotated subset â€” Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ SSL-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼.
+
+Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð°. ÐšÐ°Ðº **SSL-pretrain source** â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½, unlabeled Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. ÐšÐ°Ðº **fine-tune source** Ð´Ð»Ñ error detection head â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½, labeled Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐšÐ°Ðº **evaluation benchmark** â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½, ÑÑ‚Ð¾ de-facto ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ fitness-AQA Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚. ÐšÐ°Ðº **baseline source** â€” CVCSPC Ð¸ motion disentangling Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ð»Ð¸Ð½Ð¸ÑŽ baselines. ÐšÐ°Ðº **error taxonomy reference** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ SmartRep-dataset Ð¼Ñ‹ **Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹** ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Fitness-AQA-Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ñ‹ Ñ Ð¸Ñ… SOTA.
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+ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº â€” non-commercial Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð¸ ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ vacuum Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ scraped content. Ð•ÑÐ»Ð¸ SmartRep Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð², Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Fitness-AQA, ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¸ Ñ€ÐµÐ¿ÑƒÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð·Ð¾Ð½Ñƒ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ°.
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+### 11. ÐŸÐžÐ¢Ð•ÐÐ¦Ð˜ÐÐ› Ð”Ð›Ð¯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS
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+Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Fitness-AQA Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ Fit3D Ð¸ FLAG3D, Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð½Ð¸ SMPL, Ð½Ð¸ SMPL-X, Ð½Ð¸ GHUM. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ SMPL rerender Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ: Ð½Ð°Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÐ»Ð¾ÑÑŒ Ð±Ñ‹ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ SMPL-recovery Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… samples, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ðµ-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ñ Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (SMPL recovery Ð² real-world ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… â€” Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹). ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ SMPL-based synthesis â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ñ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼.
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+MoCap-retargeting Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° MoCap. Novel view synthesis Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· NeRF/Gaussian Splatting Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ multi-view Ð¿Ð°Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸.
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+ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ backgrounds ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹ â€” Ð½ÐµÑ‚ segmentation masks, Ð½ÐµÑ‚ green screen, Ð½ÐµÑ‚ depth. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ image/video Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (color jitter, blur, crop, flip) Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ synthesis, Ð° Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
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+Pseudo-labeling Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð². Fit3D Ð¸ FLAG3D Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ pose-teachers Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Fitness-AQA Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ **error-detection teachers** Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸ unlabeled gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾/Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¸Ð¿ pseudo-labeling, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ error-detection Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ SmartRep. Ð•ÑÐ»Ð¸ SmartRep ÑÐ¾Ð±ÐµÑ€Ñ‘Ñ‚ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ unlabeled pool Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð², Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° Fitness-AQA, ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¸ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ð¼ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð½ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ arbitrate disagreements â€” ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°Ñ annotation effort Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ‹.
+
+SSL-pretrain potential â€” Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. CVCSPC Ð¸ motion disentangling Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ Ð² SmartRep-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ ÐºÐ°Ðº feature extractors, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ.
+
+ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð° Ð½Ð° ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ (Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ñ‹ BackSquat/OverheadPress Ñ Fit3D Ð¸ FLAG3D), Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ labels Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Fitness-AQA labels + Fit3D pose features ÐºÐ°Ðº multi-label supervision.
+
+Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹. Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð½Ñ‹Ð¹ SMPL recovery â†’ re-render Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ ÑˆÑƒÐ¼Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑƒÑÑƒÐ³ÑƒÐ±Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ in-the-wild Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½. Pseudo-labeling unreliable classes (Ð³Ð´Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¸Ð¹ F-score ~0.5) Ð´Ð°ÑÑ‚ noisy pseudo-labels, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° ÑˆÑƒÐ¼Ðµ.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™-Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™.** ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ synthesis-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (SMPL-rerender, novel views) Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹, Ð½Ð¾ pseudo-labeling Ð´Ð»Ñ error detection Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð˜Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð² YAML Ñ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð» `[pseudo_labeling_source, ssl_pretrain_source]`, Ð° Ð½Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¸Ð· Fit3D/FLAG3D.
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+### 12. GAP-ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¨Ð•Ð“Ðž Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Fitness-AQA Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð° Ñ expert-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ binary error taxonomy Ð² in-the-wild ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…, **Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** inter-annotator agreement, non-binary severity grading, 3D pose ground truth, multi-view registration, Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°, Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°), Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑƒÑŽ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¿ÑÑ‚Ð¸ Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset.
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ â€” inter-annotator agreement. Fitness-AQA Ð·Ð°Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ 2 Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Îº. SmartRep-dataset Ñ 3-5 ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ (Ð¶ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÑˆÐºÐ¾Ð» â€” powerlifting, weightlifting, bodybuilding) Ñ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Îº Ð¸ arbitrated resolution Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¼ reference.
+
+Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ â€” severity grading. Fitness-AQA â€” binary (Â«ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° / Ð½ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸Â»). SmartRep-dataset Ñ 3-4 ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ (Ð½ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ / Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ / ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ / ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ) Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ signal Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ feedback.
+
+Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ â€” 3D pose + error co-annotation. Fitness-AQA by design Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ pose. SmartRep-dataset Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ multi-view ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· VIBE/ROMP SMPL-recovery Ð² ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ named error labels Ð´Ð°ÑÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ resource Ð´Ð»Ñ pose-aware error-detection Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+Ð§ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðµ â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð¾Ð². Fitness-AQA Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ 3 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. SmartRep-dataset Ñ 6-8 ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ¸Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ‚ÑÐ³Ñƒ, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚ÑÐ³Ñƒ, Ñ€ÑƒÐ¼Ñ‹Ð½ÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ) Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ core set pauerlifting + Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ bodybuilding.
+
+ÐŸÑÑ‚Ð¾Ðµ â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ. Fitness-AQA scraped Ñ non-commercial restrictions. SmartRep-dataset Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ in-gym ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ consent Ñ CC-BY-NC Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ CC-BY Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð½Ð¸ÑˆÐµ.
+
+ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap: synthesis Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Fitness-AQA **Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚** Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¿ÑÑ‚Ð¸ Ð¾ÑÐµÐ¹ â€” Ð½Ð¸ inter-annotator agreement, Ð½Ð¸ severity grading, Ð½Ð¸ 3D pose, Ð½Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ. Ð’ÑÑ‘ ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ SmartRep-dataset.
+
+### 13. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ
+
+#### 13.1. Transparency score
+
+|#|ÐžÑÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|:-:|---|
+|1|Collection protocol|1|scraping ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· search queries, platform filters, inclusion criteria|
+|2|Capture setup|1|Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ â€” in-the-wild; Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ variability|
+|3|Calibration|0|Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½|
+|4|Demographics breakdown|0|Â«numerous unique individualsÂ» Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²|
+|5|Annotation instructions|0|Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹; supplementary Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð² main paper|
+|6|Inter-annotator agreement|0|Ð´Ð²Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ð±ÐµÐ· Îº|
+|7|Rejection / cleaning|0|Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ trimming ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð±ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸|
+|8|IRB / ethics / consent|0|scraping Ð±ÐµÐ· mention ToS compliance, privacy, consent|
+|9|Datasheet (Gebru)|0|Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|10|Known limitations|1|class imbalance Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ð½, F-score ~0.5 Ð½Ð° ÑÑƒÐ±Ñ‚Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ… Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Transparency Score: 3/20 (opaque).**
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ transparency score Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²: Fit3D 5/20, FLAG3D 7/20, Fitness-AQA 3/20. Ð¢ÐµÐ½Ð´ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð°Ñ: Ñ‡ÐµÐ¼ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Â«Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â» ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ñ‚ÐµÐ¼ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ transparency; in-the-wild scraped datasets ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Fitness-AQA Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€Ñ â€” ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾Ñ‡Ð°Ð¹ÑˆÐ°Ñ, â€” Ð½Ð¾ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ½Ñ‹Ðµ ECCV-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ 2022 Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… norms Gebru-Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: ÐµÑÐ»Ð¸ SmartRep-dataset Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð½ÐµÑ‚ 12+/20 Ð¿Ð¾ Transparency Score, Ð¾Ð½ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚** â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð² Data paper.
+
+ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ». ÐžÑÑŒ 8 Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ, Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ IRB: scraping YouTube/Instagram ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ consent, ToS compliance Ð¸ privacy ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¾Ð¼Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ ML-ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (ÑÐ¼. Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Laion, ImageNet, Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… scraped Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²). SmartRep-dataset Ñ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ informed consent ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°Ð¹Ð¼Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ.
+
+#### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ in-the-wild fitness-AQA Ñ expert taxonomy|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|6|21K samples â€” Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SSL+fine-tune, Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ per-class|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|6|ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ñ‹, Ð½Ð¾ 2 Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð±ÐµÐ· agreement|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°|4|scraping Ð±ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ñ‹|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ñ 13.1)|2|transparency 3/20 â€” opaque|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|7|ÐºÐ¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹, Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ|
+|Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|2|critical gaps Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ scraped content|
+|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð²|4|Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð°; class imbalance Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ð½|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ|9|de-facto ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð² fitness-AQA Ð½Ð¸ÑˆÐµ|
+|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|4|Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð° pseudo-labeling Ð¸ SSL|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Adopt with strong caveats.** Fitness-AQA Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² SmartRep-Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ñ… ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹: non-commercial Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ inter-annotator agreement, ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ vacuum Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ scraped content Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¹ F-score Ð½Ð° ÑÑƒÐ±Ñ‚Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ….
+
+### 14. EXECUTIVE SUMMARY
+
+**ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ.** Fitness-AQA â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ in-the-wild fitness action quality assessment Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐµÐ¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÑƒÐ½Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (BackSquat, BarbellRow, OverheadPress), ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ scraping-Ð¾Ð¼ YouTube Ð¸ Instagram, Ð½Ð° 21,284 samples Ñ binary error labels Ð¾Ñ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+**Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° â€” ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ realistic gym conditions, heavy barbell ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ expert-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ named error taxonomy, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ; ÑÑ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Fitness-AQA Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ reference Ð´Ð»Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² SmartRep-Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+**Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ.** Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° â€” ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ vacuum Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ scraped user-generated content Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ consent Ð¸Ð»Ð¸ ToS compliance Ð² ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ inter-annotator agreement Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+**Ð§ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðµ.** Transparency Score 3/20 (opaque) â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²; ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹, Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð² Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ scraped in-the-wild Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð².
+
+**ÐŸÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™-Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ Ð¸ Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÐµÐ½ Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ synthesis-Ð¿ÑƒÑ‚ÑÐ¼: SMPL-rerender Ð¸ novel views Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹, Ð½Ð¾ pseudo-labeling Ð´Ð»Ñ error detection Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… unlabeled gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+**Ð¨ÐµÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep: Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° ÐºÐ°Ðº SSL-pretrain source, fine-tune source, evaluation benchmark, baseline source Ð¸ error taxonomy reference â€” Ð¿ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð³Ð¾ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
+
+**Ð¡ÐµÐ´ÑŒÐ¼Ð¾Ðµ.** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° â€” inter-annotator agreement, severity grading Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ binary labels, pose ground truth, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº ÑÐºÐ·ÐµÑ€ÑÐ°Ð¹Ð·Ð¾Ð² (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°) Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ; Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð½Ð° Fitness-AQA.
+
+**Ð’Ð¾ÑÑŒÐ¼Ð¾Ðµ.** Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ â€” non-commercial Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Google Form; Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð².
+
+**Ð”ÐµÐ²ÑÑ‚Ð¾Ðµ.** ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” **CRITICAL** (Ð²Ñ‹ÑˆÐµ HIGH): ÑÑ‚Ð¾ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ core-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ SmartRep, Ð¸ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð· Ð¾Ñ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+**Ð”ÐµÑÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼ â€” EgoExo-Fitness (Li et al., ECCV 2024, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ego+exo ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ° fitness-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¾Ñ‚ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð°), FLEX (Yin et al., 2025, multimodal Ñ sEMG ÐºÐ°Ðº next-generation AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚), Waseda Backsquat (Ogata et al., 2019, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº Fitness-AQA ÐºÐ°Ðº reference baseline dataset).
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+---
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+## ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ Ð½Ð° Fitness-AQA Ð²Ñ‹ÑÐ²ÐµÑ‚Ð¸Ð» Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ðº Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ñ‹Ð¼ Ð´Ð²ÑƒÐ¼
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+Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ð³ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸ÑŽ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ðº ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐµ: Fit3D â€” Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ AIFit, FLAG3D â€” Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ synthesis, Fitness-AQA â€” scraping Ð±ÐµÐ· Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð¸Ð» Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸.
+
+Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð° â€” Transparency Score Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð» Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°. Ð¢Ñ€Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð°Ð»Ð¸ 5/20, 7/20 Ð¸ 3/20, Ð¸ ÑÑ‚Ð° ÑƒÐ¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Â«Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽÂ» ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ‰ÑŒ: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð´ÐµÑÑÑ‚Ð¸-Ð¿ÑÑ‚Ð½Ð°Ð´Ñ†Ð°Ñ‚Ð¸ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Transparency Score, ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾, Ð´Ð°ÑÑ‚ diagonal gradient Ð¾Ñ‚ scraped (Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· lab (ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ) Ðº industrial multi-institutional (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ‚ÐµÐ±Ðµ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ observation Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ð² Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+
+Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 11 Ð¿Ñ€Ð¾ synthesis-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð½Ð° Fitness-AQA Ð¿Ð¾Ð²ÐµÐ»Ð° ÑÐµÐ±Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾ â€” Ñ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶Ð¸Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 11.1â€“11.4 (SMPL, MoCap, novel views, ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð´Ð»Ñ scraped in-the-wild Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Â«Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾Â», Ð° Ð²ÑÑ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² 11.5 (pseudo-labeling). ÐÐ¾ pseudo-labeling Ð·Ð´ÐµÑÑŒ **Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°**, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð² Fit3D/FLAG3D â€” Ð½Ðµ pose pseudo-labels, Ð° error pseudo-labels. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ: Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ pseudo-labels, Ð° Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² 11.5 ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Â«ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ labels Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· pseudo-labeling: pose, class, error, quality?Â» Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Fitness-AQA Ð¸ FLEX, Ð³Ð´Ðµ pseudo-labeling â€” Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 4 (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°) Ð¸ 5 (Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð½Ð° Fitness-AQA Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð´ÑƒÐ¼Ð°Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾-Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¼Ñƒ, Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾. Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 4.1 (Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²) Ð¸ 4.2 (Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸) Ð´Ð»Ñ scraped Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð±ÑƒÐºÐ²Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ, Ð¸ Ñ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ð» Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ scraped Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐ»Ð¾ Ð±Ñ‹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» **Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ 4** â€” Ð¾ scraping methodology: search queries, platform filters, legal compliance, consent status, data freshness. Ð’ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ðµ ÑÑ‚Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð³Ð»Ð¾Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾. Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² 4.1 ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ switch: Â«ÐµÑÐ»Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½ scraping-Ð¾Ð¼, Ð¾Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸ search queries, filters, legal basis Ð´Ð»Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¹Ð¼Ñ‘Ñ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ðµ, Ð½Ð¾ Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸ scraped fitness-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (FLEX, LucidAction Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÑƒÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ scraping ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð½Ð¸ÐºÑƒÐ´Ð° Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ½ÐµÑ‚ÑÑ).
+
+Ð¡ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 13.2 â€” peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° â€” Ð½Ð° Fitness-AQA Ð´Ð°Ð»Ð° Ð½ÐµÐ¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ð±Ð°Ð»Ð»Ñ‹ Ð¿Ð¾ ethical strigency (2/10) Ð¸ documentation (2/10) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð°Ð»Ð»Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ novelty (9/10) Ð¸ community usefulness (9/10). Ð­Ñ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð°Ñ â€” Ð¾Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸. Ð”Ð»Ñ Ñ‚Ð²Ð¾Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° peer-review (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ) Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÑ€ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾-ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¹. ÐÐµ Ð²Ð¸Ð¶Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸-ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð¼ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð° ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (Â«institutional lab / scraped in-the-wild / synthetic / hybridÂ»), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°Ð» Ð±Ñ‹ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼ 4â€“5 Ð¸ 11. Ð¡ÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð² Ð¼ÐµÑÑ‚Ð°Ñ…, Ð³Ð´Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ° ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°.
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð².** ÐŸÑ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´ÐµÐ½ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½. ÐÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ (Transparency Score Ð¸ Synthesis Potential) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸ ÑÐµÐ±Ñ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… discriminative power. Ð¯ Ð±Ñ‹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð» Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… 5-7 ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¸Ð· Ñ‚Ð²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ must-read ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐ°, Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿ÑÑ‚ÑÑ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ â€” Ð´ÑƒÐ¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾ Ð¼Ð¸ÐºÑ€Ð¾ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ switch'Ð° Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° pseudo-labels Ð² 11.5. Ð Ð°Ð½ÑŒÑˆÐµ Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ â€” overfitting Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°.
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ð³ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ sports-AQA Ð½Ð¸ÑˆÐ¸ (FineDiving Ð¸Ð»Ð¸ MTL-AQA), ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐ²ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð³Ñ€Ð°Ð½ÑŒ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ ÑƒÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ fitness Ð² ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½, Ð¸ Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ²Ð¸Ð´Ð¸ÑˆÑŒ, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, Ñ‚Ð°Ð¼ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ 2-3 Ð¿Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð¾ÑÐµÐ¹). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°: Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð· must-read Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ±Ñ, Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ ÑƒÐ¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FLAG3D A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FLAG3D A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction.md
new file mode 100644
index 0000000..0ee39b3
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FLAG3D A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction.md	
@@ -0,0 +1,700 @@
+
+
+---
+
+```yaml
+---
+dataset_name: "FLAG3D"
+dataset_acronym: "FLAG3D"
+paper_title: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction"
+paper_title_ru: "FLAG3D: 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸"
+authors: [Tang, Liu_J, Liu_A, Yang, Dai, Rao, Lu, Zhou, Li]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR52729.2023.02117"
+arxiv: "2212.04638"
+domain: [fitness_specific, pose_3d, motion_generic, action_recognition]
+subjects_count: 24            # 10 MoCap + 10 real-world (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð»ÑŽÐ´Ð¸!) + 4 synthetic avatars
+exercises_count: 60
+modalities: [rgb, mocap, smpl, synthetic_rgb, text_instruction, 2d_keypoints]
+multi_view: true              # 6 camera positions Ð´Ð»Ñ synthetic, front+side Ð´Ð»Ñ real-world
+expert_error_annotation: false  # Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ â€” Â«ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â», Ð½Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â»
+license: "research-only (academic use)"
+availability: "open (GitHub project page)"
+url: "https://andytang15.github.io/FLAG3D"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ABC"
+role_in_pipeline: [pretrain, finetune, eval, synthesis_source, cross_domain_benchmark]
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+synthesis_potential: [smpl_rerender_builtin, mocap_retarget_amass, pseudo_labeling_source, cross_domain_benchmark]
+tags: [fitness, pose_estimation, action_recognition, mocap, multi_view, language, smpl, cross_domain, synthetic, mesh_recovery]
+priority: "HIGH"
+---
+```
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ **FLAG3D** â€” Ð°Ð±Ð±Ñ€ÐµÐ²Ð¸Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¾Ñ‚ Â«3D **F**itness activity with **LA**n**G**uage instructionÂ». Ð¡Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° CVPR 2023 (ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ 22106â€“22117), DOI 10.1109/CVPR52729.2023.02117, arXiv 2212.04638. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¸Ð· Tsinghua University: Yansong Tang (project lead, Shenzhen International Graduate School), Jinpeng Liu, Aoyang Liu (Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¾Ðµ â€” equal contribution), Bin Yang, Wenxun Dai, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou, Xiu Li. Ð”Ð²Ð° corresponding authors â€” Jiwen Lu Ð¸ Xiu Li. Venue tier â€” A* (CORE). ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ Semantic Scholar, Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ motion generation Ð¸ cross-domain action recognition. ÐšÐ¾Ð´ Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° GitHub project page `andytang15.github.io/FLAG3D`, Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ v2 Ð¾Ñ‚ Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»Ñ 2023 Ñ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ð¼ PDF (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ð° Ð² supplementary).
+
+### 2. ÐŸÐžÐ—Ð˜Ð¦Ð˜ÐžÐÐ˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ FLAG3D ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð°Ð½Ð´ÑˆÐ°Ñ„Ñ‚Ð° fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ð¼ Ð¾ÑÑÐ¼ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap-ground-truth Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð¼ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ñƒ Fit3D, Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ðµ). Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹, Ð³Ð´Ðµ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· 60 Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¾ 2â€“4 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾ ~57 ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸, Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÑ Ð¾ÑÑŒ â€” **Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…**: Ð¾Ð´Ð½Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ðµ Ð¶Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°Ñ… â€” MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ FLAG3D Ð² Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ cross-domain generalization, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ FLAG3D ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼: Human3.6M, NTU RGB+D Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð½Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑÐ¼Ð¸; Fit3D Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñƒ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹; Yoga-82 Ð¸ EC3D Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ MoCap Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¾ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Â» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ fitness-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°: ÐµÐ¼Ñƒ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹ (Ð°) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ 3D-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹ (lying, crouching, kneeling), (Ð±) ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð±Ð²ÑÐ·ÐºÐ° ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡, Ð¸ (Ð²) Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ cross-domain split, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼ MoCap Ð¸ in-the-wild ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ñ… pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### 3. Ð¢Ð•Ð¥ÐÐ˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¥ÐÐ ÐÐšÐ¢Ð•Ð Ð˜Ð¡Ð¢Ð˜ÐšÐ˜
+
+#### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
+
+ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¸Ñ… Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ Ð³ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|24 (10 MoCap + 10 real-world + 4 synthetic avatars)|
+|ÐŸÐ¾Ð» (MoCap Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ)|8 Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½, 2 Ð¶ÐµÐ½Ñ‰Ð¸Ð½Ñ‹|
+|ÐŸÐ¾Ð» (real-world Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•|
+|Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€ÑÐ»Ð¾ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹|60|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹|~180K (MoCap: 7200 + Rendered: 172,800 + Real-world: 7200)|
+|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|~20M|
+|Train/test split (action recognition)|7 vs 3 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (in-domain); render vs real-world (out-of-domain)|
+
+Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‡ÐµÑ€ÐºÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ð¾Ð¹: ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Â«ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²Â» 24 â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð½Ðµ 24 ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°**, Ð° 10 MoCap-Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð»ÑŽÑ 10 **Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ…** Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ real-world ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ Ð¿Ð»ÑŽÑ 4 Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ realâ†”MoCap Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ FLAG3D Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° sim-to-real pose calibration. SmartRep-ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ðµ ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ñƒ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°.
+
+#### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|ÐÐ°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°|ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|
+|---|---|---|---|
+|RGB MoCap-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|âœ“|Ð´Ð¾ 4096Ã—4096, 120 fps|7200 sequences|
+|RGB Rendered (Unity3D)|âœ“|854Ã—480, 30 fps|172,800 videos|
+|RGB Real-world (smartphone)|âœ“|1080p, front + side views|7200 videos|
+|3D skeleton (MoCap)|âœ“|77 markers, VICON-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|~20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|
+|SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹|âœ“|Î¸âˆˆR^{NÃ—72}, Î²âˆˆR^{NÃ—10}, tâˆˆR^{NÃ—3}|Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… MoCap-sequences|
+|2D keypoints|âœ“ (Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ top-down Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð¼)|â€”|Ð´Ð»Ñ rendered + real-world|
+|Language instructions|âœ“|~3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ~57 ÑÐ»Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|60 ÑˆÑ‚.|
+|ÐÑƒÐ´Ð¸Ð¾ / IMU / Depth|âœ—|â€”|â€”|
+
+Ð”Ð²Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ…. Ð’Ð¾-Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ…, SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ **Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð² Ð´Ð²Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð°** â€” ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Î² (shape), Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Î¸ (pose) Ð¸ t (translation) â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· L-BFGS ÑÐ¾ strong Wolfe conditions. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾: SMPL Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð» Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½, Ð° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¸Ð· 77-Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ MoCap-Ñ†ÐµÐ¿Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Î»â‚â€“Î»â‚„. Ð’Ð¾-Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ…, **SMPL, Ð° Ð½Ðµ SMPL-X** â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ body model Ð±ÐµÐ· expressive-Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸.
+
+#### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+Ð›Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ â€” 20 Ã— 8 Ã— 7 Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÑƒÐ½Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (burpees, Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸, ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ð½Ð³ Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¾ÑÑ‚). Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ 24 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ VICON Ñ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 4096 Ã— 4096 Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ 120 fps Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap-ÑÐµÑ‚Ð°Ð¿Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ fitness-ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. 77 markers Ð½Ð° MoCap-Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ â€” Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ restoration Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸. IR-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· fiber optic Ð² data switch, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð² ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ Â«professional techniciansÂ» Ð´Ð»Ñ data restoration Ð¸ motion retargeting â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð½Ð° existence manual post-processing, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹. Rendered-Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑˆÐµÑÑ‚ÑŒ camera positions Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´ÑƒÑŽ Ð¸Ð· Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ñ… virtual scenes, Ñ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ focal length Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ camera intrinsics. Real-world Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ front Ð¸ side view.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾**: Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MoCap Ð² Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«advancedÂ», Â«high-precisionÂ»), Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð¸ Ð¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹, calibration Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ MoCap-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ RGB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð°ÐºÐ°Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð° â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑÐµÑ‚, Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð»Ð¸ RGB MoCap-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹ Ðº Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ ÐºÐ»Ð¾Ðº-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ðµ).
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+#### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑˆÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð². Figure 1 â€” teaser â€” Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (MoCap, rendered, real-world) Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð²Ð½Ð¸Ð·Ñƒ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ Ð¾ cross-domain ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ. Figure 2 Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ…ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ (body part â†’ fitness activity â†’ language instruction) Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ Â«Squat With Alternate Knee LiftÂ» Ñ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¾Ð¹ Â«LegÂ» Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸. Figure 3 â€” pipeline Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾: MoCap â†’ virtual scenes â†’ rendered RGB â†’ SMPL recovery â†’ combined display. Figure 4 Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ **failure cases** Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ recognition (confusing pairs Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Â«Bent-over Dumbbell Tricep ExtensionÂ» vs Â«Right-side Bent-over Tricep Extension With Resistance BandÂ») â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ°Ñ Ð¸ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Â«Ð³Ð´Ðµ SOTA Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑÂ». Figure 5 Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ SMPL prediction results Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (prostrating, kneeling) Ð´Ð¾ Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ fine-tuning Ð½Ð° FLAG3D. Figure 6 â€” human action generation ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼, ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ (Â«alternatelyÂ»).
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ AIFit-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ñƒ FLAG3D ÐµÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ visualization of failure modes (Figure 4, 5, 6), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ° â€” Ð¼Ñ‹ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼, Ð³Ð´Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ SOTA Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ. Ð§ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚: Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ñomplete capture setup (Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ 24 VICON-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ 6 rendered camera positions, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ front/side Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²); Ð³Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¿Ð¾ body-part; t-SNE Ð¸Ð»Ð¸ pose-space coverage visualization Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Fit3D Ð¸Ð»Ð¸ Human3.6M. Ð˜Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸, Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° tasks, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+### 4. ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð¯ Ð¡Ð‘ÐžÐ Ð Ð”ÐÐÐÐ«Ð¥
+
+#### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑÐºÑƒÐ¿Ð° Ð² Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°. Ð£ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ 10 volunteers Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐ»Ð¸ MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ, ÐµÑ‰Ñ‘ 10 extra people â€” real-world Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ð»ÑŽÑ 4 renderpeople avatars Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ð±Ñ€ÐµÑ‚ÐµÐ½Ñ‹ Ñƒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‰Ð¸ÐºÐ° 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð°, Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ñ, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹. Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÑÐ²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð° Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ðµ: Â«We agree with the volunteers and ensure that researchers can use these dataÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚ IRB-Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ consent-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ°. ÐŸÑ€Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° Ð¸Ð· 10 MoCap-Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² 8M/2F ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð³ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ð¾-Ð½ÐµÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°, Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑˆÑ‘Ð» Ð² 28,800 rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (MoCap-data Ã— 6 camera Ã— 4 scenes Ã— 4 avatar) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· retargeting â€” Ð½Ð¾ avatar-level diversity Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ pose-level Ð´Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ avatars Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸ Ñ‚Ñƒ Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ»Ð°Ñ….
+
+#### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ AIFit, Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ MoCap-Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐ» ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ Ð¸Ð· 60 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 3 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¿Ð¾ â‰¥8 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ 7200 MoCap-sequences Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 4-ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ motion retargeting. ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹ ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»Ð¸ instructional video Ð¸ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð»Ð¸ language instructions â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶, Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Real-world ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ° Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð² Ð´Ð²ÑƒÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ… (indoor/outdoor), ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 3 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… views Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ 7200 real-world Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð§Ñ‚Ð¾ **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾**: Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´Ñ‹Ñ…Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ (Ñ€ÐµÐ·Ð¸Ð½ÐºÐ¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, ÑƒÑ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ â€” Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹), Ð¸ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÑÑ‘ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´ÐµÐ½ÑŒ (fatigue effects).
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+#### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
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+Ð£Ð¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ data restoration Ð¸ motion retargeting, Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ sequences, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ retargeting errors â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL-Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ MoCap-ground-truth joint positions) â€” Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ QA.
+
+### 5. ÐŸÐ ÐžÐ¢ÐžÐšÐžÐ› ÐÐÐÐžÐ¢ÐÐ¦Ð˜Ð˜
+
+Ð£Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð² FLAG3D Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹. ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° â€” 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ðº 10 body-part Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ. Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° â€” sequences Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° repetitions Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ (ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ sequence ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ â‰¥8 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ð½Ð¾ individual repetition boundaries Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ sequences Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹. 3D keypoints Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð· MoCap, SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ â€” Ð¸Ð· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. 2D keypoints Ð½Ð° rendered Ð¸ real-world Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ top-down pose estimator'Ð¾Ð¼ (Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ð¼ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ; Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ HRNet, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¾Ð½ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ ROMP fine-tuning). Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ language instructions ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ **training coaches** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ð¸ Ð¾Ð½Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð¾ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð½Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ coaches, Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ð½Ð¸ inter-coach agreement Ð¿Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°Ð¼ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹. Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹.
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ FLAG3D Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ â€” Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ **Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ¼** (Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚ coaches) Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾. Ð”Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ error detection ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ reference-Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¸ Ð½Ðµ per-subject quality scores.
+
+### 6. Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð˜ Ð›Ð˜Ð¦Ð•ÐÐ—Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð•
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|research-only (academic use, ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ â€” Ð½Ð° GitHub page)|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹)|
+|ÐÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MoU|Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ academic use|
+|Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `andytang15.github.io/FLAG3D`|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² + 172,800 rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð“Ð‘)|
+|Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³|GitHub project page Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐµ Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð»Ð¸Ñ‰Ðµ|
+|Dataloader / API|source code Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ Ð½Ð° GitHub|
+|ÐÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº|Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð° Ð½Ð° Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026|
+
+Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Fit3D Ñ ÐµÐ³Ð¾ research-only IMAR-Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ, FLAG3D Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ** â€” project page Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚, ÐºÐ¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹, Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ open-source. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ lead time Ñ Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ Ð´Ð½ÐµÐ¹.
+
+### 7. Ð”Ð•ÐœÐžÐ“Ð ÐÐ¤Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• ÐŸÐ•Ð Ð•ÐšÐžÐ¡Ð«
+
+#### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Ð“ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ 8M/2F Ð² MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹; real-world Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð²ÑÐµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼. Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚, ÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, BMI, ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ â€” Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾. Renderpeople avatars Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ (Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‰Ð¸Ðº Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚ÐµÐ½ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹), Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ **ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ population mix SmartRep-Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ðº Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ð°Ð²ÐµÑ€Ð½ÑÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ â€” 60 fitness-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð² Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ€ÐµÐ´Ðµ â€” Ð½ÐµÑ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹.
+
+#### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Pose coverage â€” 60 Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ 10 body parts, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ fitness-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ lying, kneeling, stretching; SOTA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ pose estimation Â«easily fail on some poses, such as kneeling and lying, owing to the self-occlusionÂ», Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‡Ñ‘Ñ€ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ out-of-distribution Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. Viewpoint coverage Ð² rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ (6 camera positions Ã— 4 scenes), Ð² real-world â€” Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ front Ð¸ side, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼Ð¸ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ top-down Ð¸ 3/4. Environmental coverage â€” Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. Temporal â€” Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¾, Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹ Ð½Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°.
+
+#### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+Class balance â€” 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð¿Ð¾ 120 MoCap-sequences ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ (10 Ã— 3 Ã— 4 retargeting), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð´Ð»Ñ action recognition (Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾!). Ð”Ð»Ñ rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ñ‘Ð½ (120 Ã— 6 Ã— 4 Ã— 4 = 11,520 Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾). Real-world â€” 120 Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ñ‘Ð½. Temporal imbalance â€” Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ fitness-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½ÑƒÑŽ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½ÐµÑ‚ Ð³Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. Quality distribution **Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð°** â€” FLAG3D Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ quality labels Ð²Ð¾Ð²ÑÐµ, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑÂ» Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· coach-verified Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ real-world ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ñ… Ð¸ Ð³ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ Ð² MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°Ñˆ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ â€” ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð², FLAG3D Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð½ÐµÑÑ‚Ð¸ female-underrepresentation bias Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°.
+
+### 8. Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð’ ÐÐÐ£Ð§ÐÐžÐœ Ð¡ÐžÐžÐ‘Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð•
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸ benchmark-ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°: skeleton-based action recognition, human mesh recovery, human action generation.
+
+Ð”Ð»Ñ **action recognition** Ð² in-domain Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ SOTA (2s-AGCN) Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 98.6% Top-1, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Â«Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð°Â» Ð½Ð° clean MoCap Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð² cross-domain Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° rendered â†’ Ñ‚ÐµÑÑ‚ Ð½Ð° real-world) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚: ST-GCN Ð´Ð°ÐµÑ‚ 69.9%, PoseC3D â€” 79.9%. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ FLAG3D ÐºÐ°Ðº Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ° â€” **ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ domain gap Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾**. Pretraining Ð½Ð° FLAG3D Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ FineGym Ð¸ NTU60 Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð¾ +1.3 pp.
+
+Ð”Ð»Ñ **human mesh recovery** Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð±ÐµÐ· fine-tuning Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ MPJPE (â‰¥376 Ð¼Ð¼) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ out-of-distribution Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ðµ fitness-Ð¿Ð¾Ð·. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ fine-tuning ROMP Ð½Ð° FLAG3D MPJPE Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¾ 114.7 Ð¼Ð¼ â€” ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² 3.3Ã—. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð·Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ FLAG3D ÐºÐ°Ðº pretraining-Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+Ð”Ð»Ñ **action generation** Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ visually plausible Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ text description faithfully Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ language-motion mapping Ð½Ð° FLAG3D ÐµÑ‰Ñ‘ open problem.
+
+Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° SOTA Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (Table 2):
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|In-domain Top-1|Out-domain Top-1|
+|---|:-:|:-:|
+|ST-GCN|97.8|69.9|
+|2s-AGCN|**98.6**|**81.6**|
+|MS-G3D|97.7|73.6|
+|CTR-GCN|97.5|77.2|
+|PoseC3D|â€”|79.9|
+
+ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ: Top-1 accuracy Ð´Ð»Ñ recognition, MPJPE/PA-MPJPE Ð´Ð»Ñ mesh recovery, FID/Diversity/R-Precision Ð´Ð»Ñ generation. Ð§ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚: per-category accuracy breakdown (Ð½Ð° Figure 4 ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ confused, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð°); per-subject leave-one-out Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° generalization gap; Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº viewpoint changes.
+
+### 9. Ð¡Ð ÐÐ’ÐÐ•ÐÐ˜Ð• Ð¡ ÐÐ›Ð¬Ð¢Ð•Ð ÐÐÐ¢Ð˜Ð’ÐÐ«ÐœÐ˜ Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢ÐÐœÐ˜
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¸ÑÑ‡ÐµÑ€Ð¿Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÑƒÑŽ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ (Table 1 Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñˆ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·:
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+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|FLAG3D|Fit3D|Human3.6M|NTU RGB+D 120|Yoga-82|HuMMan|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|Fitness-specific|âœ“|âœ“|âœ—|âœ—|âœ“ (yoga only)|âœ—|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|24 (10+10+4)|13|11|106|â€”|1000|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹|60|37|17|120|82|500|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ sequences|180K|â€”|839|114K|â€”|400K|
+|3D keypoints|âœ“|âœ“|âœ“|âœ“|âœ—|âœ“|
+|SMPL params|âœ“|âœ“ (+GHUM)|Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|âœ—|âœ—|âœ“|
+|Language annotation|âœ“|âœ—|âœ—|âœ—|âœ—|âœ—|
+|Multi-domain (Lab+Syn+Nat)|âœ“|Lab only|Lab only|Lab only|Nat only|Lab only|
+
+FLAG3D ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Fit3D Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ (60 vs 37), Ð¿Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ñƒ (180K vs ~3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” Ñ‚ÑƒÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸ÑŽ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸ÑŽ language-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹. HuMMan Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½ÐµÐµ Ð¿Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼ (1000), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ fitness-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½. Ð’ Ð½Ð¸ÑˆÐµ fitness + MoCap + multi-domain FLAG3D â€” SOTA Ð¿Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð° 2023-2026.
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+### 10. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
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+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹|3|60 fitness-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ squats, lunges, dumbbell Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· heavy barbell; ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº 60 â€” Ð² appendix, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|
+|Multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|5|rendered: 6 camera positions Ã— 4 scenes; real-world: front+side; ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|2|10 Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… + 4 avatar = Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ pool; Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð°|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸|1|Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ reference-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸, Ð±ÐµÐ· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº|
+|MoCap ground truth|5|24 VICON cameras, 77 markers, 120fps @ 4K â€” topnotch|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / FPS|4|1080p real-world, 4K MoCap; rendered Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 854Ã—480 â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|5|Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ, GitHub, research-only|
+|Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ edge-pipeline|4|SMPL ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹, 2D/3D Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹|
+
+Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…± (biomechanics-aware pose estimation)** FLAG3D â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð²: ROMP fine-tuning Ð½Ð° FLAG3D Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» 3.3Ã— ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ MPJPE Ð½Ð° challenging poses, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ FLAG3D Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº pretraining-Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep pose-head. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…° (fine-grained error detection)** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Â«ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â», Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº; Ð¾Ð´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº prior Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ CLIP-style text encoder, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ trainee-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ñ Â«Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹Â» Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð¹, Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…² (few-shot adaptation)** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ â€” Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ leave-one-subject-out Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·.
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð³Ð´Ðµ Ñ Ð²Ð¸Ð¶Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð² Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ñ€Ð¾Ð»ÑÑ…. Pretraining â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ downstream Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸. Fine-tuning â€” Ð´Ð°, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° challenging fitness-Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…. Evaluation â€” Ð´Ð°, ÐºÐ°Ðº primary cross-domain Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° rendered â†’ Ñ‚ÐµÑÑ‚ Ð½Ð° real-world). Synthesis-source â€” Ð´Ð°, Ð¸ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚: **FLAG3D ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ synthesis Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸**, Ð¼Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ 172,800 Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ rendering pipeline. Cross-domain benchmark â€” ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ sim-to-real gap Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ heavy barbell ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð² Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ) Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ core-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ pretraining-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð° Ð½Ðµ primary-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹. Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ â€” SMPL (Ð½Ðµ SMPL-X) Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°. Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ â€” Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ gap Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ rendered Unity3D Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ gap Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ FLAG3D rendered Ð¸ FLAG3D real-world, Ñ‚Ð°Ðº Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° FLAG3D cross-domain Ð½Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
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+### 11. ÐŸÐžÐ¢Ð•ÐÐ¦Ð˜ÐÐ› Ð”Ð›Ð¯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS
+
+FLAG3D â€” Ð½ÐµÐ¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹: **synthesis ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Â«Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Â» Ð¼Ñ‹ ÑÐ¿Ñ€Ð°ÑˆÐ¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ Â«Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Â».
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ SMPL (Ð½Ðµ SMPL-X). Shape, pose Ð¸ translation Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ re-rendering Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð¾Ð¹/Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼/Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð¼. Meshes Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾.
+
+MoCap ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ñ‡Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°: 7200 MoCap sequences ÑƒÐ¶Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° 4 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… avatars, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ core Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 172,800 rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ retargeting-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°** Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¸ÑÐº Â«Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ÐµÂ». Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´: Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ FLAG3D MoCap Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ SMPL-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ avatar Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ SMPL ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ AMASS Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑŽ.
+
+Multi-view novel view synthesis â€” Ð² rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 6 camera positions per scene, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ. ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð° (Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð² Unity3D). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ multi-view supervision, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ NeRF/Gaussian Splatting Ð½Ð° rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð².
+
+ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: background replacement ÑƒÐ¶Ðµ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ (4 virtual scenes Ð² rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸). Relighting Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL-normals Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½. Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° **Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ** (ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð² Fit3D) â€” Ð½Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð½Ð¸ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÑŽ SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÐµÐ¹.
+
+Pseudo-labeling â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ **ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚** ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð² ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ñ ROMP-ft: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° FLAG3D, ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ mesh recovery Ð½Ð° challenging poses. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ.
+
+ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸: FLAG3D SMPL-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ AMASS, HumanML3D, KIT Motion-Language. Pretraining Ð½Ð° FLAG3D ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ FineGym Ð¸ NTU60 (Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð² Table 3), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ transferability.
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+Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ â€” rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ **854Ã—480** Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ SmartRep-Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ 720p/1080p, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ/Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ðº training source. Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ â€” 4 avatars Ð¸Ð· Renderpeople Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ñ‹ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸). Ð¢Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ â€” Unity3D Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ðµ Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Gaussian Splatting / diffusion-based ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²; ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑŽÑŽ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ reality gap.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: SMPL + Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ multi-avatar retargeting + 172,800 rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ FLAG3D ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ synthesis-source Ð² fitness-Ð½Ð¸ÑˆÐµ, Ð³Ð´Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾Ñ‡Ñ‘Ñ‚ â€” Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ rendered-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ rendering pass.
+
+### 12. GAP-ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¨Ð•Ð“Ðž Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+FLAG3D Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 60 fitness-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ Ð¸ language-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸, **Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** heavy barbell ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³, named error taxonomy, Ð¸ inter-expert annotation agreement Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¸ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ°. Ð’ FLAG3D ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ bodyweight Ð¸Ð»Ð¸ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ (resistance bands); Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð° 100 ÐºÐ³ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ bench press Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼. SmartRep-dataset Ñ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÐµÐ¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·Ð¾Ðº Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ.
+
+Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. Language instructions Ð² FLAG3D Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ **ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾** (Â«keep your knees in the same direction as your toes when squattingÂ»), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ **ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð±Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸** Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ñ… Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ. SmartRep-dataset Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ named errors (Â«knee caveÂ», Â«butt winkÂ», Â«bar path deviationÂ») Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‚Ð¾, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ñƒ FLAG3D Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚.
+
+Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” inter-expert agreement. Language instructions Ð² FLAG3D Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Â«training coachesÂ» Ð±ÐµÐ· ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð¼ÐµÐ¶ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. SmartRep-dataset Ñ 3+ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Cohen's Îº Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½ÑƒÑŽ expert-ground-truth.
+
+Ð§ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ. Ð“ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ 8M/2F Ð² MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ FLAG3D Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ real-world demographics Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ fairness-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·. Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° SmartRep-dataset Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ, Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ, ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑŽ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ».
+
+ÐŸÑÑ‚Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð». Real-world Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ FLAG3D ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Â«natural environmentsÂ», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ… Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ÑÑ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ, Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð°, Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑˆÑƒÐ¼Ð°Ð¼Ð¸ â€” ÑÑ‚Ñƒ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep-dataset Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ.
+
+**ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** Ð”Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑ Ðº FLAG3D synthesis-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½, Ð¼Ñ‹ **Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼** Ð²Ð¾ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (SMPL Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸), Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ error labels (synthesis Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ labels, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð½ÐµÑ‚ Ð² source), Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ multi-expert agreement (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ coach Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿ÑÑ‚ÑŒÑŽ). Ð­Ñ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ SmartRep-dataset.
+
+### 13. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ
+
+#### 13.1. Transparency score
+
+|#|ÐžÑÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð°Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|:-:|---|
+|1|Collection protocol disclosed|2|MoCap/rendering/real-world Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ Ñ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑÐ¼Ð¸|
+|2|Capture setup specifications|2|24 VICON ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, 4K @ 120fps, 77 markers, lab 20Ã—8Ã—7m, 6 rendered camera positions|
+|3|Intrinsic/extrinsic calibration published|1|Ð´Ð»Ñ rendered Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ (Unity3D config), Ð´Ð»Ñ MoCap-RGB sync Ð½Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¾|
+|4|Demographics breakdown|1|8M/2F Ð´Ð»Ñ MoCap; real-world demographics Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|5|Annotation instructions published|0|Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ coaches Ð½Ð°Ð´ language instructions Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½|
+|6|Inter-annotator agreement|0|Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½; Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ coaches Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|
+|7|Rejection / cleaning statistics|0|ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ Â«professional techniciansÂ», Ð½Ð¾ % rejected Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½|
+|8|IRB / ethics approval|0|Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Â«we agree with volunteersÂ»|
+|9|Datasheet for Datasets|0|Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|10|Known limitations Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹|1|Section 5 Â«Future WorksÂ» Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº limitations|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Transparency Score: 7/20 (partially documented).**
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] FLAG3D Ð½Ð°Ð±Ñ€Ð°Ð» Ð½Ð° 2 Ð±Ð°Ð»Ð»Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Fit3D (7 vs 5), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ MoCap-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð¸ rendering-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ°. ÐžÐ±Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÑÑ… 5â€“9, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Â«ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹Â» â€” Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ñ… Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ formal datasheet, IRB, Ð¸Ð»Ð¸ multi-annotator agreement. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ datasheet Ð¿Ð¾ Gebru 2021 Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÐ¼ IRB, Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ **Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼**, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð²ÑÐµ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ fitness-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð² Data paper Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+#### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10)|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fitness + language Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|9|180K sequences, 60 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹, 3 Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|7|MoCap Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹, language â€” ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· multi-annotator|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°|7|Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ, ÑÐ»Ð°Ð±ÐµÐµ real-world|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ñ 13.1)|4|transparency 7/20 = Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹|
+|Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|3|IRB Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚|
+|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð²|5|Ð³ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ 8M/2F, demographics Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»|
+|ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|8|Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² motion generation, pose Ð¸ cross-domain Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ…|
+|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|synthesis ÑƒÐ¶Ðµ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Adopt.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Fit3D (Â«Adopt with caveatsÂ»), FLAG3D Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ bar Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº reference-ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ°Ðº primary pretraining source.
+
+### 14. EXECUTIVE SUMMARY
+
+**ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ.** FLAG3D â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° 180K Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸Ð· 60 Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ, Unity3D-ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+**Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° â€” Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ cross-domain ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (lab + synthetic + real), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ FLAG3D Ð² Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ sim-to-real generalization, Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ edge-pipelines Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° SmartRep Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… datasets Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð° gap.
+
+**Ð¢Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ.** Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð° â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ heavy barbell ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ named error taxonomy: ÑÐ·Ñ‹Ðº Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ðµ Ñ‚Ð°ÐºÂ».
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+**Ð§ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðµ.** Transparency Score 7/20 (partially documented): MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾, Ð½Ð¾ IRB, inter-annotator agreement Ð¸ demographics Ð´Ð»Ñ real-world Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚.
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+**ÐŸÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: 172,800 rendered-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SMPL-retargeting pipeline Ð½Ð° 4 avatars â€” Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep-synthesis ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð².
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+**Ð¨ÐµÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep: Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ pretrain (Ð´Ð»Ñ pose-head Ð¸ backbone), fine-tune (Ð´Ð»Ñ fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·), evaluation (primary cross-domain benchmark), synthesis-source (Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Unity3D-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÑƒÑŽ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ñ‡ÐµÐ¼ Fit3D.
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+**Ð¡ÐµÐ´ÑŒÐ¼Ð¾Ðµ.** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°: heavy barbell ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ named errors, Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑÐ¼Ð¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ… â€” Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· synthesis Ð½Ð° FLAG3D.
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+**Ð’Ð¾ÑÑŒÐ¼Ð¾Ðµ.** Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ: research-only Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· GitHub project page â€” lead time Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð´Ð½ÐµÐ¹, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹.
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+**Ð”ÐµÐ²ÑÑ‚Ð¾Ðµ.** ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´ÑŒ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, primary benchmark Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
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+**Ð”ÐµÑÑÑ‚Ð¾Ðµ.** Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼: HuMMan (2022, 1000 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², MoCap + mesh recovery, Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¾ Ð½Ðµ fitness-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹), HumanML3D (2022, language-motion Ð´Ð»Ñ motion generation ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ language benchmark), EC3D (2022, 3D pose-based feedback Ð´Ð»Ñ physical exercises ÐºÐ°Ðº Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ðº SmartRep Ð¿Ð¾ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ error detection).
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+ dataset_name: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction" acronym: FLAG3D paper_title: "FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction" paper_title_ru: "FLAG3D: 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸" authors: "Yansong Tang, Jinpeng Liu, Aoyang Liu, Bin Yang, Wenxun Dai, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou, Xiu Li (Tsinghua University â€” Shenzhen International Graduate School + Department of Automation)" year: 2023 venue: "CVPR 2023 (pages 22106â€“22117)" venue_tier: "A* (CORE), CCF-A, h5-index 440 (Google Scholar, #2 ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¸Ñ€Ð° Ð² 2024)" doi: "arXiv:2212.04638; CVPR Open Access" domain: "Fitness / human action understanding / 3D human motion / language-grounded motion generation" subjects_count: "24 (10 MoCap [8M/2F] + 10 real-world smartphone + 4 RenderPeople Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð²)" exercises_count: 60 modalities: "MoCap 3D keypoints (VICON, 77 markers, 120 Hz), SMPL (Î², Î¸, t) Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹, RGB rendered video (854Ã—480@30 fps, Unity3D), RGB real-world smartphone (1080p), IR grayscale (Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ MoCap), language instructions (~57 ÑÐ»Ð¾Ð²/ÐºÐ»Ð°ÑÑ); ÐÐ•Ð¢ depth, IMU, EMG, audio" multi_view: "24 VICON (MoCap IR) + 6 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Unity (rendered) + 2 smartphone Ð²Ð¸Ð´Ð° (front + side); ÐÐ•Ð¢ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ multi-view real RGB" expert_error_annotation: "âŒ ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ language instructions Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ; per-repetition error labels ÐÐ• Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹" license: "Custom research-only License Agreement (Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÑŒ institutional representative + email Ð½Ð° liujp22@mails.tsinghua.edu.cn)" availability: "Gated public â€” SMPL/Skeleton/Language/Nature-Video + subset 1,800 Ð¸Ð· 172,800 rendered Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾; Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ rendered Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ; Raw MoCap Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½" url: "https://andytang15.github.io/FLAG3D/ ; https://github.com/AndyTang15/FLAG3D ; https://arxiv.org/abs/2212.04638" relevance_to_smartrep: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ¯Ð¯ â€” Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº source of structural 3D/SMPL supervision Ð¸ taxonomy reference, Ð½Ð¾ ÐÐ• ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ ÐÐ• Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº" direction: "ðŸ…± Biomechanics-aware pose estimation (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ); Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ðŸ…² SSL/few-shot (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· pretraining); Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ðŸ…° error detection" role_in_pipeline: "Pretrain source Ð´Ð»Ñ 3D pose / SMPL backbone + synthesis-source (SMPLâ†’AMASS-style augmentation); ÐÐ• baseline Ð¸ ÐÐ• eval Ð´Ð»Ñ error detection" transparency_score: "11/20 â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ (Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ ethical Ð¸ agreement-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚)" synthesis_potential: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ â€” SMPL+MoCapâ†’re-targeting Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½ (ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ AMASS), Ð½Ð¾ Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ" tags: ["fitness", "3D-human", "mocap", "SMPL", "language-grounded", "action-recognition", "mesh-recovery", "motion-generation", "CVPR2023", "Tsinghua", "synthetic-render"] priority: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ (Adopt with caveats â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº secondary pretraining source, ÐÐ• ÐºÐ°Ðº primary training data Ð´Ð»Ñ error detection)"
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+# FLAG3D Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸
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+FLAG3D â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð° 2023 Ð³Ð¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (**180K Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, 60 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹, 20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², 24 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°**), ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¦Ð¸Ð½Ñ…ÑƒÐ° Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ VICON-MoCap Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Unity3D-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. **Ð•Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ â€” Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (MoCap + RGB + Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚) Ð¸ fine-grained taxonomy fitness-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ðº language instructions Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².** Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…) Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº **Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð¹ 3D/SMPL-ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¸Ð¸ Ð¸ pretraining-ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ**, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸: (i) **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ, (ii) **Ð² Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹** (bench press, deadlift, barbell back squat, pull-up, barbell row) â€” Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ bodyweight Ð¸ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ FLAG3D ÐºÐ°Ðº **secondary reference**, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº training set Ð´Ð»Ñ SmartRep.
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+---
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+## 1. ÐœÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
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+|ÐŸÐ¾Ð»Ðµ|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|FLAG3D: A 3D Fitness Activity Dataset with Language Instruction|
+|ÐÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼|**FLAG3D** (Fitness Language And 3D)|
+|ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹|Yansong TangÂ¹, Jinpeng LiuÂ¹, Aoyang LiuÂ¹, Bin YangÂ¹, Wenxun DaiÂ¹, Yongming RaoÂ², Jiwen LuÂ²*, Jie ZhouÂ², Xiu LiÂ¹* (*corresponding)|
+|ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|Â¹Tsinghua University â€” Shenzhen International Graduate School; Â²Tsinghua University â€” Department of Automation|
+|Ð“Ð¾Ð´ / Venue|2023 / **CVPR 2023**, pp. 22106â€“22117|
+|Venue tier|**CORE A*** (2023, 2026), **CCF-A**, Google Scholar h5=440 (#2 ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¸Ñ€Ð°, #1 Engineering & CS, 2024)|
+|arXiv|2212.04638 (December 2022)|
+|DOI|CVPR Open Access (openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Tang_FLAG3D_...)|
+|Semantic Scholar ID|Corpus ID 254535889|
+|Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð°Ð¿Ñ€. 2026)|**Semantic Scholar: 28** (1 Highly Influential, 8 Background, 4 Methods); Google Scholar Ð½Ðµ ÑƒÐ´Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ, Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ **~60â€“100**|
+|Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ / changelog|ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ versioning Ð½ÐµÑ‚; **FLAG3D++** (Tang et al., IEEE 2025, DOI 11082527) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ð¼Ð¸ L-RAC Ð¸ L-AQA, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ HL-GCN|
+|PapersWithCode|Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ (paperswithcode.com/dataset/flag3d), Ð½Ð¾ **"No benchmarks yet"** â€” Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ leaderboard Ð½ÐµÑ‚|
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+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ CVPR-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ…Ð»ÐµÑ‚Ð½ÐµÐ¹ Ð´Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÐµÐ²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fitness-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð» Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ñ â€” Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑˆÐ¸Ñ€Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÑÑ‹Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð° Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (FLAG3D++) Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² motion generation (FlexMotion, MDM pretraining).
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+## 2. ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
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+FLAG3D Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ **Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ gap**'Ð° ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð²ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²: (1) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ **fitness-specialized** 3D-ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ° (Human3.6M/HuMMan â€” Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ; FineGym â€” Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°-broadcast, Ð½Ðµ fitness); (2) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ **language-grounded** fitness motion data (AMASS, AIST++ â€” Ð±ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°); (3) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ **multi-modal triplet** "MoCap + synthetic render + real video" Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸; (4) Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ fine-grained Ð´Ð¸Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Fit3D Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 37 Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð½Ð° 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²). ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” **three-level taxonomy body-part â†’ activity â†’ language instruction** + Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± (180K seq), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ benchmarking action recognition, human mesh recovery Ð¸ language-guided motion generation Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð—Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‰Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: _pretraining Ð½Ð° FLAG3D ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ generalization Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ (FineGym, NTU60, KIT)_ â€” Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð°: +0.3â€“1.3% top-1 accuracy Ð¸ +0.011 R-precision Ð½Ð° MDM/KIT.
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+---
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+## 3. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
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+### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
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+|Ð¥Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|---|---|
+|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹|24 = 10 MoCap + 10 real-world + 4 RenderPeople|Ð Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ…!|
+|ÐŸÐ¾Ð» MoCap|8 M / 2 F|Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ gender bias; real-world â€” ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚ / BMI / Ñ€Ð¾ÑÑ‚ / Ð²ÐµÑ|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**|Ð¡ÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» transparency|
+|Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸|ÐÐµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾; Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· coach videos||
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸|**60** fitness activities|10 body parts|
+|MoCap Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|**7,200** = 10Ã—3Ã—60Ã—4 (retargeting)|3 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ã— 8+ reps Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸|
+|Rendered videos (Unity)|**172,800** = 1800Ã—6(cam)Ã—4(avatar)Ã—4(scene)|ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð° subset 1,800|
+|Real-world smartphone|**7,200** = 10Ã—3Ã—60Ã—2(view)Ã—2(scene)|2 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹, 2 Ð²Ð¸Ð´Ð°|
+|Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|~**20 M**||
+|Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹|~**180K**||
+|Train/Test (action rec, in-domain)|5,040 / 2,160 (7 subj / 3 subj)|Val split Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½|
+|Train/Test (action rec, cross-domain)|rendered (21,600) / real-world (7,200)|ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» transfer-learning|
+|Train/Test (HMR)|300K ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°; test = Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 20% Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹||
+|Train/Test (action gen)|category: 5/5 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²; language: 90/10%||
+
+### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|ÐŸÑ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° / Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚|
+|---|---|---|
+|RGB rendered|âœ…|854Ã—480 @ 30 fps, Unity3D|
+|RGB real-world (smartphone)|âœ…|1080p, fps ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ 30)|
+|3D pose / skeleton (MoCap)|âœ…|120 Hz, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð²|
+|2D pose|âœ… (extracted)|HRNet top-down; Ð½Ðµ GT, Ð° post-hoc|
+|SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (Î², Î¸, t)|âœ…|Î²âˆˆâ„^(NÃ—10), Î¸âˆˆâ„^(NÃ—72), tâˆˆâ„^(NÃ—3); L-BFGS fitting; Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ MPJPE=56.09 Ð¼Ð¼ / PA-MPJPE=27.02 Ð¼Ð¼|
+|Depth|âŒ||
+|IR grayscale|âš ï¸|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ MoCap Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ðµ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ output|
+|IMU|âŒ||
+|EMG|âŒ||
+|Ð¢ÐµÐºÑÑ‚ (language instructions)|âœ…|~3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ~57 ÑÐ»Ð¾Ð²/ÐºÐ»Ð°ÑÑ; Ð¾Ñ‚ fitness coaches|
+|Audio|âŒ||
+|Point cloud (marker trajectories)|âœ… (supp.)|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Raw Data ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚|
+
+### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+**MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ:** 20 Ð¼ Ã— 8 Ð¼ Ã— 7 Ð¼. **24 VICON V16 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹** (Vantage+), Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ 4096Ã—4096 (16 MP), 120 fps Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ð´Ð¾ 2000 Hz Ð² Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼). IR Global Shutter, latency 8.3 Ð¼Ñ, PoE+ Cat5e/RJ45, on-board marker processing, bump detection. ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸ÐºÐ°: standard 18 mm / wide 12.5 mm. ÐšÐ¾ÑÑ‚ÑŽÐ¼ Ñ **77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸** (head 5, waist 6, arms 8, legs 8, fingers 20, thorax/back 12, wrists/palms 8, ankles/feet 10). Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· fiber optic Ð½Ð° data switch. **ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ VICON Ð² Ð¼Ð¼ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐ** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPJPE Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ fitting Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð°.
+
+**Rendered (Unity3D):** 4 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸Ð· Unity Asset Store (indoor + outdoor) Ã— 4 RenderPeople Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ã— 6 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¿Ð¾ Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð° (Figure 2a supp.) Ñ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ focal length. ÐžÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑÑ†ÐµÐ½Ð¾Ð¹, **Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐÐ• Ð£ÐŸÐžÐœÐ˜ÐÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯**. **Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ resistance bands Ð² Unity ÐÐ• Ð Ð•ÐÐ”Ð•Ð Ð¯Ð¢Ð¡Ð¯** â€” Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ A020 Dumbbell Curls, A022 Kettlebell Row ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ.
+
+**Real-world smartphone:** 2 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ (indoor/outdoor), 2 Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´Ð° (front + Ð¾Ð´Ð¸Ð½ side), 1080p. **ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ smartphone ÐÐ• ÐŸÐ Ð•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ’Ð›Ð•ÐÐ.** **Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ MoCap â†” RGB Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚** (ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹!).
+
+### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+**Figure 1 (Overview).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ð½ÐµÐ»ÑŒ â€” (a) MoCap Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, (b) rendered Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ SMPL overlay, (c) ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + language instructions. _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð´Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰ÑƒÑŽ identity Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°; ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾: Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾, Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº teaser. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐÐµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± (ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹, ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº.
+
+**Figure 2 (Taxonomy).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ â€” body part â†’ fitness activity â†’ language instruction; Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ A052 "Squat With Alternate Knee Lift" Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸. _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ semantic hierarchy â€” **ÑÑ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°**. Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+
+**Figure 3 (Rendering pipeline).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ pipeline "MoCap data â†’ dynamic human poses Ð² Unity â†’ RGB videos Ñ camera parameters âˆ¥ joint info â†’ SMPL mesh recovery â†’ combined display". _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ 172,800 rendered Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾; Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ rendering Ð¸ SMPL-fitting Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¹. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐÐµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐµ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+**Figure 4 (Case study, action recognition).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ confusion Ð´Ð»Ñ 2s-AGCN Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ "Bent-over Dumbbell Tricep Extension" (A025), "Right-side Bent-over Tricep Extension with Resistance Band" (A024), "Bent-over W-shape Stretch" (A007), "Bent-over Y-shape Stretch" (A008). _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ honest Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ fine-grained failure mode; ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ limitations.
+
+**Figure 5 (SMPL prediction).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ROMP vs ROMP-ft Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… kneeling/lying; ROMP Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ kneeling ÐºÐ°Ðº lying), ROMP-ft ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾. _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fitness-specific Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°; Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ FLAG3D Ð´Ð»Ñ pretraining.
+
+**Figure 6 (Action generation).** _Ð¤Ð°ÐºÑ‚:_ (a) ACTOR category-based "Squat With Arm Lift" â€” Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ; (b) TEMOS language-based "Small Dumbbell Floor Flies" â€” Ð½Ðµ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ ÑÐ¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½ÐµÐ¼; (c) Guo et al. "Chest Fly" â€” fails Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð²Ðµ "alternately". _Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:_ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ SOTA Ð½Ð° fine-grained language-motion alignment â€” ÑÑ‚Ð¾ motivates FLAG3D ÐºÐ°Ðº challenge benchmark.
+
+---
+
+## 4. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+
+Ð˜Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: "10 MoCap Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð½Ñ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² (8 Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½, 2 Ð¶ÐµÐ½Ñ‰Ð¸Ð½Ñ‹)", "10 real-world Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð½Ñ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð²", "4 RenderPeople Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð°". **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð° ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐ«** â€” Ð½Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸, Ð½Ð¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ/BMI), Ð½Ð¸ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½. **IRB approval ÐÐ• Ð£ÐŸÐžÐœÐ¯ÐÐ£Ð¢.** Ethics statement Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¹ "We agree with the volunteers and ensure that researchers can use these data" â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð½Ðµ IRB-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ**. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ peer-review Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð² 2023 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ Ð¸ ethics â€” Ð½Ð¸Ð¶Ðµ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð° (ÑÑ€. HuMMan, AIST++, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ IRB/consent).
+
+### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ + language instructions Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð². ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»: **3 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ã— 8+ reps ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ã— 60 activities** Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ MoCap-Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð½Ñ‚Ñ‘Ñ€Ð° â†’ 10Ã—3Ã—60 = 1,800 MoCap sequences Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°, Ð´Ð°Ð»ÐµÐµ Ã— 4 motion retargeting = 7,200. Ð”Ð»Ñ rendered Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ 1,800 Ã— 6 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ã— 4 Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð° Ã— 4 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ = 172,800. Real-world: 10Ã—3Ã—60Ã—2 views Ã—2 ÑÑ†ÐµÐ½ = 7,200.
+
+### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+
+Ð£Ð¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ _data restoration_ Ð¸ _motion retargeting_ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ñ‹ Ð² MoCap pipeline (supp Fig. 1): point cloud â†’ rigid body constraints â†’ skeleton data â†’ skin data. **ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° MoCap-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° (marker occlusion rates, gap filling) ÐÐ• ÐžÐ¢Ð§Ð˜Ð¢ÐÐÐ«.** Language instructions Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ "professional fitness training coaches" â€” **Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ¾ÑƒÑ‡ÐµÐ¹ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž**.
+
+---
+
+## 5. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+
+- **Activity class** (60 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹, Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ 10 body parts).
+- **77 MoCap markers â†’ 3D skeleton** (joint positions).
+- **SMPL (Î², Î¸, t)** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½ÑƒÑŽ L-BFGS Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: Stage 1 â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ shape Î² Ñ limb-length loss + L2 regularization (Î»â‚=1, Î»â‚‚=5Ã—10â»Â³); Stage 2 â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ pose Î¸ Ð¸ translation t Ñ joint position loss + L2 regularization (Î»â‚ƒ=1, Î»â‚„=1Ã—10â»Â³). Strong Wolfe conditions Ð´Ð»Ñ step-length.
+- **Language instructions** (~57 ÑÐ»Ð¾Ð² Ã— 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² â‰ˆ 3,420 ÑÐ»Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÐ³Ð¾) Ð¾Ñ‚ fitness coaches.
+- **2D pose** post-hoc Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· HRNet top-down (Ð½Ðµ GT).
+
+### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+Activity labels â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ (ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð° Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· 60 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ñƒ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸). SMPL â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· L-BFGS. Language instructions â€” Ð²Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ fitness coaches (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž). 2D pose â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ HRNet.
+
+### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MPJPE=56.09 Ð¼Ð¼ / PA-MPJPE=27.02 Ð¼Ð¼ (supp. Sec 5.2). **Inter-annotator agreement Ð´Ð»Ñ language instructions ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð•Ð** â€” Ð±Ñ‹Ð»Ð° ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð° ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ ÐºÐ¾ÑƒÑ‡Ð°Ð¼Ð¸. **Rejection stats (ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐµÐ¹ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾) ÐÐ• ÐžÐ¢Ð§Ð˜Ð¢ÐÐÐ«.** Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹ peer-review transparency.
+
+---
+
+## 6. Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°|Live (https://andytang15.github.io/FLAG3D/), Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾|
+|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|**Custom research-only License Agreement** (PDF: License_FLAG3D.pdf)|
+|ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|(1) ÑÐºÐ°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ License_FLAG3D.pdf â†’ (2) Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÑŒ institutional representative â†’ (3) email ÑÐºÐ°Ð½Ð° Ð½Ð° **liujp22@mails.tsinghua.edu.cn**|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|âŒ Research-only|
+|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ rendered videos (172,800)|ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ subset 1,800; Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ â€” Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ email-Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ|SMPL / Skeleton / Language / Video from Nature Scene / Rendering Video (subset) / Raw Data|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (GB/TB)|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž**|
+|PyTorch/TF dataloader|**ÐÐµÑ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ dataloader'Ð°**; Ð² GitHub Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Mindspore baseline (gcn-c3d-mindspore)|
+|Pre-trained Ð²ÐµÑÐ°|âŒ ÐÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|
+|GitHub Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|17 â­, 2 forks, 17 ÐºÐ¾Ð¼Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¾Ð², 0 releases, 2 open issues; Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð° Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹|
+|Leaderboard|âŒ ÐÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾; PapersWithCode: "No benchmarks yet"|
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐŸÐ¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÑŒ license â†’ Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²ÐºÐ° email â†’ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ð° â†’ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ. Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ **2â€“7 Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ… Ð´Ð½ÐµÐ¹** Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ñ… rendered videos â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ email-Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐºÐ¸, Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ +1â€“2 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸.
+
+---
+
+## 7. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+### 7.1. Gender bias
+
+**8 M / 2 F Ð² MoCap = 80/20%** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ shape Î² Ð² SMPL. Ð”Ð»Ñ real-world Ð¸ render pools â€” **Ð¿Ð¾Ð» ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐ**. Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ/BMI â€” **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž**. Ð”Ð»Ñ fitness-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾: Ð¶ÐµÐ½ÑÐºÐ°Ñ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¼Ð°ÑÑÐ°, Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²) Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ shape-dependent Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ
+
+**In-lab MoCap + synthetic Unity render** Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð°Ð´ **in-the-wild smartphone**. Real-world Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 7,200 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (4% Ð¾Ñ‚ 180K), Ð² 2 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ… (indoor/outdoor), Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ MoCap GT. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ FLAG3D â€” **Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ + ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹** Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ domain gap Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: in-domain 98.6% â†’ out-domain 81.6% Ð´Ð»Ñ 2s-AGCN).
+
+### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ (Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ body parts)
+
+Chest 6, Back 6, Shoulder 7, Arm 6, Neck 4, Abdomen 6, Waist 7, Hip 7, Leg 5, Whole body 6 = 60. **Ð‘Ð¾Ð»ÐµÐµ-Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾** (4â€“7 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð½Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð°). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ **ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ñ**: Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ â€” ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ð½Ð³/warm-up (W-shape/Y-shape bent-over stretches, nods, shrugs), Ð° Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+---
+
+## 8. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ
+
+### 8.1. Leaderboard Ð¸ SOTA Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸
+
+**Action Recognition (Top-1, Ð¸Ð· Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|In-domain|Out-domain|
+|---|---|---|
+|ST-GCN|97.8|69.9|
+|**2s-AGCN**|**98.6**|**81.6** â† Ð»Ð¸Ð´ÐµÑ€ in-dom + out-dom|
+|MS-G3D|97.7|73.6|
+|CTR-GCN|97.5|77.2|
+|PoseC3D|â€”|79.9|
+
+**Human Mesh Recovery (Ð¼Ð¼, â†“):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|MPJPE|PA-MPJPE|
+|---|---|---|
+|VIBE|376.67|106.27|
+|BEV|382.77|117.62|
+|ROMP|379.44|100.48|
+|**ROMP-ft** (finetuned Ð½Ð° FLAG3D)|**114.73**|**62.29**|
+
+**Action Generation:**
+
+- ACTOR (category): FID 14.77, Acc 94.50, MultiMod 6.53.
+- TEMOS (language): APE_root 0.61, AVE_root 0.66.
+- Guo et al. (language): FID 15.12, R-precision 0.10, MultiMod 1.20.
+- **FlexMotion (arXiv 2501.16778, 2025) â€” Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð½Ð° FLAG3D:** R-Precision 0.795, FID 0.191 (Ñ 20% frames), lowest foot skating.
+
+**ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ (2024â€“2026):**
+
+- **FLAG3D++** (Tang et al., IEEE 2025) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: fine-grained temporal intervals, action quality annotations, Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ L-RAC (Language-guided Repetition Action Counting) Ð¸ L-AQA (Language-guided AQA), Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ HL-GCN.
+- **EgoExo-Fitness** (ECCV 2024, arXiv:2406.08877) â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ FLAG3D-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ language approach.
+- **FLEX** (arXiv 2506.03198, 2025) â€” 38 subjects, 20 weight-loaded actions, 5 views, sEMG, expert knowledge-graph error annotations â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº SmartRep Ð½Ð¸ÑˆÐµ.
+- **FlexMotion** (2025) â€” physics-aware motion generation benchmark.
+- **MuJo** (2024) â€” multimodal HAR.
+- **A Decade of AQA Survey** (IJCV 2025) â€” Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ FLAG3D Ð² Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€.
+
+### 8.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸
+
+**Action recognition:** Top-1 accuracy (in-domain, out-domain). **Human mesh recovery:** MPJPE, PA-MPJPE (+ Protocol 1/2 Ð´Ð»Ñ challenging). **Action generation (category):** FID, Accuracy, MultiModality. **Action generation (language):** FID, R-precision, MultiModality, APE (Average Position Error), AVE (Average Variance Error).
+
+### 8.3. Ð˜Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ failure modes
+
+Ð¯Ð²Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ…:
+
+- **Kneeling, lying, rolling up** â€” self-occlusion, ROMP Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ kneeling ÐºÐ°Ðº lying.
+- **Jumping, crouching** â€” self-occlusion.
+- **Fine-grained discrimination** â€” confusion Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ "Bent-over Dumbbell/Resistance Tricep Extension" Ð¸ "Bent-over W/Y-shape Stretch".
+- **Lying Shoulder Joint Downward vs. Upward Round** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ strong temporal modeling.
+- **Language-motion alignment** â€” TEMOS/Guo Ð´Ñ€ÐµÐ¹Ñ„ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½ÐµÐ¼, Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÐ¾Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°Ñ‚ÑŒ adverb "alternately".
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð“Ð¾Ð´/Venue|Subjects|Exercises/Classes|MoCap GT|Multi-view|**Expert error labels**|License|URL|
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+|**FLAG3D**|CVPR 2023|10+10+4|**60 fitness** (no barbell)|VICON 24 cam|24 IR + 6 Unity + 2 phone|âŒ language instruction only|Custom research|andytang15.github.io/FLAG3D|
+|**Fit3D** (AIFit paper)|CVPR 2021|13 (1 instr + 12)|37 fitness|VICON 12 cam + 4 RGB|4 RGB + 12 MoCap|âš ï¸ derived statistically, not expert|Research EULA (IMAR)|fit3d.imar.ro|
+|**HuMMan**|ECCV 2022|**1,000**|500 general actions|Kinect (depth)|10 Kinect + 1 iPhone|âŒ|S-Lab License 1.0 (NC)|caizhongang.github.io/projects/HuMMan|
+|**EC3D**|ACCV 2022|4 (3 train + 1 test)|**3** (squat, lunge, plank)|3D pose multi-cam|multi-cam|âš ï¸ **scripted** mistake labels|Open GitHub|github.com/Jacoo-Zhao/3D-Pose-Based-Feedback|
+|**Fitness-AQA** â˜…|ECCV 2022|web (Instagram/YouTube)|**3** strength (BackSquat, OHP, Row) + fine-grained sub-errors|âŒ RGB only|1|âœ… **Ð´Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°**|NC request form|github.com/ParitoshParmar/Fitness-AQA|
+|**Yoga-82**|CVPRW 2020|web scrape|82 yoga poses|âŒ images only|1|âŒ|NC, URL list|sites.google.com/view/yoga-82|
+|**AIFit**|CVPR 2021|= Fit3D|= Fit3D|= Fit3D|= Fit3D|âš ï¸ same as Fit3D|= Fit3D|same as Fit3D|
+|**FineGym**|CVPR 2020|gymnasts (broadcast)|4/15/530 hierarchy|âŒ|1 (broadcast)|âŒ class labels only|Research|sdolivia.github.io/FineGym|
+|**LOGO**|CVPR 2023|elite swimmers|actions + formations|âŒ|1|âš ï¸ AQA score + procedures|Research|github.com/shiyi-zh0408/LOGO|
+|**Human3.6M**|TPAMI 2014|11 (5F/6M)|15 daily (no fitness)|VICON 10 cam|4 RGB + 10 MoCap + ToF|âŒ|Academic EULA (unstable)|vision.imar.ro/human3.6m|
+|**FLEX**|arXiv 2025|38|20 weight-loaded|âŒ RGB + sEMG|5|âœ… **expert knowledge-graph**|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|arXiv 2506.03198|
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** **Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ (a) strength-training exercises ÑÐ¾ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼Ð¸, (b) MoCap/multi-view 3D, (c) per-repetition expert-coach error labels.** FLAG3D Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ (a Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ â€” Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸) + (b), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ (c). Fitness-AQA Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ (a) + (c), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ (b). EC3D Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ (b) + (c), Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸ 3 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ _ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð½Ð¾_ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸. FLEX (2025) â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚, Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ðº Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· MoCap ground truth.
+
+---
+
+## 10. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+### 10.1. ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ 9 Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼ (1â€“5)
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|---|---|
+|1. ÐŸÐ¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (bench/squat/DL/pull-up/row)|**1/5**|Ð’ 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ… ÐÐ•Ð¢ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹; ~8 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ñ dumbbell/kettlebell/band; Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ bodyweight Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ð½Ð³|
+|2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ 3D pose GT|**5/5**|VICON 24-cam, 120 Hz, 77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² â€” Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚|
+|3. SMPL supervision (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°)|**4/5**|Î²/Î¸/t Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹, Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ PA-MPJPE 27 Ð¼Ð¼; Ð½Ð¾ SMPL Ð½Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (Ð½ÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð¿Ð°Ñ‚ÐºÐ¸/Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°)|
+|4. Multi-view Ð´Ð»Ñ NeRF/3DGS|**1/5**|Multi-view Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ðµ; real-world â€” Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸|
+|5. In-the-wild generalization|**2/5**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 7,200 real-world Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (4%), 2 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹; Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ domain gap|
+|6. Expert error annotation|**0/5**|ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ canonical language instruction|
+|7. Antropometric diversity|**2/5**|8M/2F MoCap, Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/BMI, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 RenderPeople avatar'Ð°|
+|8. Language/semantic layer|**4/5**|60 Ã— ~57 ÑÐ»Ð¾Ð² Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹ coach-level ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|
+|9. Synthesis potential (AMASS-style augmentation)|**3/5**|SMPL ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ AMASS/Fit3D; Ð½Ð¾ Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½|
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:** **pretrain-source + synthesis-source** (pretrain backbone Ð´Ð»Ñ 3D pose/SMPL Ð½Ð° ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ fitness corpus; Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ SMPL Î²/Î¸ Ð´Ð»Ñ augmentation ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°). **ÐÐ• baseline, ÐÐ• eval, ÐÐ• primary training** Ð´Ð»Ñ error detection â€” Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹. **ÐÐ• Ð´Ð»Ñ finetuning** Ð½Ð° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ SmartRep â€” ÐºÐ»Ð°ÑÑ mismatch.
+
+**Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½:**
+
+- ðŸ…° **Fine-grained error detection â€” ÐÐ˜Ð—ÐšÐÐ¯ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** (Ð½ÐµÑ‚ error labels).
+- ðŸ…± **Biomechanics-aware pose estimation â€” Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐÐ¯ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** (SMPL GT + MoCap skeleton + 60 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ kneeling/lying).
+- ðŸ…² **Few-shot/SSL adaptation â€” Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ¯Ð¯ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** (pretrain Ð½Ð° FLAG3D â†’ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° 10â€“20 Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… SmartRep).
+
+### 10.2. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸
+
+- **Domain gap Unityâ†’real gym:** 15â€“20% drop Ð¿Ð¾ action recognition, Ñƒ SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð½Ð° Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð°Ñ….
+- **Class mismatch:** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ~13% ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² FLAG3D Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ target SmartRep ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Ð¸ Ñ‚Ð¾ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð¾ â€” Svend Press â‰  barbell bench press).
+- **Gender bias MoCap 80/20:** risk Ð´Ð»Ñ shape-dependent Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **ÐÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Unity:** Ð¿Ñ€Ð¸ pseudo-labeling Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð² gym-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‚ÑÑ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð·Ð¾Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹.
+- **Gated access:** 2â€“7 Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ… Ð´Ð½ÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+---
+
+## 11. ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ data augmentation / synthesis
+
+### 11.1. SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹
+
+Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ "SMPL" Ð² ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐµ Download; Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² (.npz/.pkl) **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ** â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Î² (10), Î¸ (72), t (3) ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ SMPL â€” ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹ ÑÐ¾ smplx/pytorch3d/PyMAF.
+
+### 11.2. MoCap re-targeting
+
+Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ raw MoCap **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐ** (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ VICON native .c3d/.vsk Ð¸Ð»Ð¸ .fbx Ð´Ð»Ñ Unity). BVH/AMASS-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ .npz Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸. ÐÐ° ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ðµ: _"Raw data from MoCap software. You can work with it in rendering software like Unity."_ Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ AMASS **Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°** Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ (a) axis convention conversion (Z-up â†’ Y-up), (b) downsample 120â†’60 Hz, (c) hand param zero-padding Ð´Ð»Ñ SMPL-H Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. ÐŸÑ€ÐµÑ†ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‚: Sandbrink et al. (eLife 2024) Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ FLAG3D Ñ PCR-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼.
+
+### 11.3. Novel view synthesis (NeRF/3DGS)
+
+**ÐÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚** Ð´Ð»Ñ real-human NeRF: Ð² MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ IR grayscale (Ð½Ðµ Ñ†Ð²ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ multi-view RGB); real-world Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2 Ð²Ð¸Ð´Ð° Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ synthetic NeRF Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ â€” Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÑƒÐ¶Ðµ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ 6 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, Ð½Ð¾ SMPL ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 3D GT, Ñ‚Ð°Ðº Ñ‡Ñ‚Ð¾ NeRF Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½.
+
+### 11.4. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+Unity3D pipeline Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ **Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð²** â€” Ð½Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Unity-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ¸Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pipeline. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½ÐµÐµ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ SMPL Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ FLAG3D Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð² **ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼** Unity/Blender pipeline Ñ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### 11.5. Pseudo-labeling
+
+Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»: **FLAG3D SMPL GT â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ROMP/PARE/SMPLer-X backbone â†’ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº unlabeled SmartRep gym Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ pseudo SMPL labels**. ROMP-ft Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ MPJPE drop Ñ 380â†’115 Ð¼Ð¼ Ð½Ð° challenging fitness cases â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+### 11.6. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ AMASS, Fit3D
+
+Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð°. FLAG3D Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 60 fitness ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ðº Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼Ñƒ motion corpus AMASS (~40 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² motion). Fit3D Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÐµÑ‰Ñ‘ 37 exercises Ð½Ð° 13 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°). Ð£Ð½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ SMPL-ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ **FLAG3D + Fit3D + AMASS** = Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð°Ñ pretraining Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ pose estimation.
+
+### 11.7. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸
+
+- Domain gap realâ†’synthetic (Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: 15â€“20% accuracy drop).
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸) Ð² SMPL-Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (SMPL Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾, Ð½Ðµ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹).
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² MoCap Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ email-Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ°.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð° RenderPeople Ð² synthesized â€” Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ shape diversity.
+- ÐÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… real-RGB + MoCap Ð¿Ð°Ñ€ â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ real-world domain supervision.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° synthesis potential: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™.** ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: (+) Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ SMPL, 60 fitness-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, AMASS-compatible Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸, pretrain-effect Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½; (âˆ’) Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ðµ, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ð½ÐµÑ‚ synced real-RGB+MoCap, 4 Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð° Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ shape diversity.
+
+---
+
+## 12. Gap-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° SmartRep
+
+|ÐžÑÑŒ|FLAG3D|Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset|
+|---|---|---|
+|**Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**|60 fitness, bodyweight+Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÑŒ, Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸|FLAG3D Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ **ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸** (bench press, back squat, deadlift, pull-up, barbell row) â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** 5 ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹/ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚, high/low bar squat|
+|**ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ canonical correct instruction|FLAG3D Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ **per-rep Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸** (butt wink, knee valgus, bar path deviation, elbow flare, kipping Ð² pull-up) â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** taxonomy Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ multi-label Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼ (severity Ã— anatomical region Ã— phase)|
+|**ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ**|8M/2F MoCap, Ð±ÐµÐ· BMI/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚|FLAG3D Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ **Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ** â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°/Ð²ÐµÑÐ°/BMI/ÑÑ‚Ð°Ð¶Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ 20+ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ Ð¸ body types|
+|**Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸**|Ð›Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ + Unity + 2 ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ smartphone|FLAG3D Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ **Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ gym environments** (variable lighting, crowded frames, occlusion Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, mirrors) â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** in-the-wild capture Ð² 3â€“5 Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ… + home gym|
+|**Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°**|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð² Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ðµ; Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² smartphone|FLAG3D Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ **ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** Ð² 3D â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° bar path + plates + belt + chalk|
+|**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²**|Language instruction Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° 1 Ñ€Ð°Ð·|FLAG3D Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ **ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ** â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** 2â€“3 certified S&C coaches Ñ inter-annotator agreement (Cohen Îº, Krippendorff Î±)|
+|**ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap**|Unity Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, 4 Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð°|FLAG3D Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ **equipment-aware synthesis** â€” **Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep:** Blender pipeline ÑÐ¾ SMPL + Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ + variable gym assets|
+
+---
+
+## 13. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° (peer-review)
+
+### 13.1. Transparency Score
+
+|ÐžÑÑŒ|0/1/2|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|Collection protocol|2|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½: 10 MoCap Ã— 3 Ã— 60 Ã— 4 retargeting Ð¸ Ñ‚.Ð´.|
+|Capture setup|2|24 VICON V16, 77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð², Ñ€ÐµÐ·Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ, FPS â€” Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹|
+|Camera calibration|1|Unity-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹: Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹; smartphone: ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð°|
+|Demographics|0|ÐŸÐ¾Ð» Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MoCap (8M/2F); Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/BMI/Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ â€” ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Annotation instructions|1|Ð”Ð»Ñ language â€” Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº (coaches); exact guidelines Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹|
+|Inter-annotator agreement|0|ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð•Ð|
+|Rejection stats|0|Ð¡ÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐµÐ¹ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾/Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ½ÑÑ‚Ð¾ â€” ÐÐ• ÐžÐ¢Ð§Ð˜Ð¢ÐÐÐž|
+|IRB approval|0|ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚; Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "we agree with volunteers"|
+|Datasheet (Gebru)|0|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ datasheet Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|Limitations section|1|Failure modes Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Limitations ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ‚|
+|**Ð˜Ð¢ÐžÐ“Ðž**|**7/20**||
+
+**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ 7/20:** Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ **"0â€“6: ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹" / "7â€“11: ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ"**. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ CVPR-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° 2023 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ´ÐµÐ»Ð¸Ð»Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ðµ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ°Ðº) Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ â€” ÑÑ‚Ð¸ÐºÐµ, Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸, annotation quality. ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð»ÑŽ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ: **11/20** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‰ÐµÐ´Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð´Ð°Ð»Ð¸ Ð±Ð°Ð»Ð»Ñ‹ Ð·Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ limitations). ÐšÐ¾Ð½ÑÐµÑ€Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° â€” 7/20.
+
+### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“10 Ð¿Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼)
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+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**8/10**|ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ fitness-specialized 3D + language Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°; multi-modal triplet Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÐµÐ½|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (scale)|**8/10**|180K seq, 20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ fitness Ð½Ð¸ÑˆÐ¸|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸|**7/10**|MoCap 120 Hz 77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾; SMPL PA-MPJPE 27 Ð¼Ð¼ â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾; language â€” Ð¾Ð´Ð½Ð° ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð±ÐµÐ· IAA â€” Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾|
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ|**7/10**|L-BFGS fitting Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚ÐµÐ½; ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline MoCapâ†’Unity Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÐ½; Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ valid split Ð¸ rejection stats|
+|Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ|**5/10**|ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°; GitHub ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Mindspore baseline; Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ SMPL/MoCap Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ (ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ transparency 7/20)|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**5/10**|Ð•ÑÑ‚ÑŒ license gating, Ð½ÐµÑ‚ dataloader, Ð½ÐµÑ‚ pretrained weights, Unity pipeline Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚|
+|Ð­Ñ‚Ð¸ÐºÐ°|**3/10**|ÐÐµÑ‚ IRB approval, consent form Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½, privacy ÑÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ñ‹|
+|Bias|**5/10**|Gender 80/20, Ð½ÐµÑ‚ BMI/age, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 synthetic avatars, Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ|
+|Adoption (community uptake)|**6/10**|Semantic Scholar 28 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹, PapersWithCode ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ "No benchmarks yet"; Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ adopters â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (FLAG3D++), FlexMotion (SOTA 2025), EgoExo-Fitness, FLEX|
+|Synthesis potential|**6/10**|Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ AMASS Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸, SMPL Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€-Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep: ADOPT WITH CAVEATS.** FLAG3D Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº **secondary pretraining source** Ð¸ **taxonomy reference**, Ð½Ð¾ **Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº primary training set Ð¸Ð»Ð¸ evaluation benchmark Ð´Ð»Ñ error detection. Ð”Ð»Ñ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep (classification Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹) FLAG3D Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾.
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+## 14. Executive Summary
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+1. **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸:** FLAG3D â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (180K Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², 24 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°) Ð¾Ñ‚ Tsinghua Ñ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (VICON MoCap + Unity render + smartphone) Ð¸ language instructions Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° CVPR 2023.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°:** **Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ 3D-ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¸Ñ Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°** â€” VICON 24-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, 77 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð², 120 Hz + SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ PA-MPJPE 27 Ð¼Ð¼ Ð½Ð° 60 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… fitness-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ kneeling/lying Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+3. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°:** **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° ÐºÐ°Ð½Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð±ÐµÐ· per-rep labels Ð¸ Ð±ÐµÐ· inter-annotator agreement, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ supervised error detection.
+    
+4. **Transparency Score:** **7/20** (ÐºÐ¾Ð½ÑÐµÑ€Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾) â€” "ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹": Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹ demographics (Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚, BMI), IRB, IAA, rejection stats, datasheet. ÐŸÑ€Ð¸ Ñ‰ÐµÐ´Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 11/20 â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+5. **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** â€” SMPL ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ AMASS/Fit3D Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹; pretrain-effect Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ (ROMP fine-tune Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ 3.3Ã— drop MPJPE); ÐÐž Unity-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 avatar shape, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… real-RGB+MoCap Ð¿Ð°Ñ€.
+    
+6. **Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:** **pretrain-source Ð´Ð»Ñ 3D pose/SMPL backbone** (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±) + **synthesis-source Ð´Ð»Ñ skeleton augmentation** + **taxonomy reference** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ body parts Ð¸ language-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°. **ÐÐ• training data Ð´Ð»Ñ error classification, ÐÐ• eval benchmark.**
+    
+7. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°:** FLAG3D Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ (i) **ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹** (bench press, deadlift, back squat, pull-up, barbell row), (ii) **per-rep ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… S&C-Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ IAA**, (iii) **Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ gym environments Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹Ð½ÑƒÑŽ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ SmartRep-dataset.
+    
+8. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ:** **Custom research-only License Agreement** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐ¸ institutional representative Ð¸ email Ð½Ð° liujp22@mails.tsinghua.edu.cn. Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 2â€“7 Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ… Ð´Ð½ÐµÐ¹. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ 172,800 rendered Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ email-Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ.
+    
+9. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** â€” Adopt with caveats. Ð¡ÐºÐ°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ pretrain-source SMPL-backbone Ð¸ taxonomy reference; ÐÐ• Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð² primary training/eval Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€. Ð’Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ ~1 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŽ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð° Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð².
+    
+10. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **Fitness-AQA** (Parmar et al., ECCV 2022) â€” **ÐŸÐ Ð˜ÐžÐ Ð˜Ð¢Ð•Ð¢ #1**: ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ RGB-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (squat, OHP, barbell row) Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¾Ñ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²; Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ role-model Ð´Ð»Ñ SmartRep error taxonomy.
+    - **EC3D** (Zhao et al., ACCV 2022) â€” 3D pose + scripted-error labels Ð´Ð»Ñ squat/lunge/plank; Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ small-subject scripted protocols.
+    - **FLEX** (arXiv 2506.03198, 2025) â€” Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ²ÐµÐ¶Ð¸Ð¹ (38 subjects, 20 weight-loaded actions, 5 views, sEMG, expert knowledge-graph error annotations); Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ SmartRep, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
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+---
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+_ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ðº Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸:_ FLAG3D â€” ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ fitness 3D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ (28 Semantic Scholar citations, 1 highly influential) Ð¸ ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (FLAG3D++, 2025) Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ð¼Ð¸ L-RAC/L-AQA. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ building block, Ð° ÐºÐ°Ðº **ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº 3D/SMPL-ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¸Ð¸** Ð¸ **ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ reference** â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ Ð² pipeline.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FineGym A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FineGym A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding.md
new file mode 100644
index 0000000..83d8020
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/FineGym A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding.md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+
+
+## Ð£Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð¼.```markdown
+
+## title: "FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding" 
+title_ru: "FineGym: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹" authors: [Shao, Zhao, Dai, Lin] year: 2020 venue: "IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2616â€“2625 (Oral)" venue_tier: "A*" doi: "arXiv:2004.06704" tags: [validation, aqa] relevance_to_smartrep: 2 direction: "A"
+
+# FineGym: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹
+
+> âš ï¸ **Ð”Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€.** PDF Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñƒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð½Ð° CVPR 2020 open-access PDF, ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° (sdolivia.github.io/FineGym), README Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ `SDOlivia/FineGym` Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ (SeFAR, FineDiving Ð¸ Ð¿Ñ€.). ÐÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ» Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Â«Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾Â», ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ñ… Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
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+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
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+FineGym â€” **Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹** Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð¶ÐµÐ½ÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐµ (vault, floor, beam, uneven bars), Ñ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ…ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐµÐ¹ (events â†’ sets â†’ elements) Ð¸ Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ÌÐ¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° â†’ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÐ±-Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **ÐºÐ»Ð°ÑÑ Â«Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°Â»** Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ð´ÐµÐ»Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° **530 ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²**, Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ SOTA-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ action recognition (TSN, I3D, TSM Ð¸ Ð¿Ñ€.), Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð½Ð° Kinetics, **Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐµÐ´Ð°ÑŽÑ‚** Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ fine-grained-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ. Ð ÐµÐ»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð° **Gym99** Ð¸ **Gym288** (de facto ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° fine-grained action recognition Ð² 2020â€“2026 Ð³Ð³.).
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+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
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+Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2020 Ð³Ð¾Ð´Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ðµ video-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ (Kinetics, ActivityNet, UCF-101, HMDB-51) Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ coarse ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ Â«Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°Â», Â«Ñ„ÑƒÑ‚Ð±Ð¾Ð»Â», Â«Ð±ÐµÐ¹ÑÐ±Ð¾Ð»Â». Ð’ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â€” ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ, sport coaching â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð°) Ð¿Ð°Ñ€ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº Ð½Ð° Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð¸ (Ð±) Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, _split leap with 1 turn_ vs _switch leap with 0.5 turn_). Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ benchmarkâ€™Ð°.
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+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
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+- **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°** (3 ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ): event â†’ set â†’ element, Ð³Ð´Ðµ elements â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð» FIG (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, _double salto backward tucked with 2 twist_).
+- **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°ÌÑ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°** (2 ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ): action (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼) â†’ sub-action (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ñ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ timestampâ€™Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°/ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð°.
+- **Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ** Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ (303 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸), Ð° Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ crowdsourced â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-grained Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ ÑÑƒÐ´ÑÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ñ€Ð±Ð¸Ñ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°Ð¼ FIG.
+- **Decision-tree Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸Ð´ÑƒÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð´ÐµÑ€ÐµÐ²Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (build Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð» FIG), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð³Ð½Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ Ð¸ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸.
+- **Empirical study**: Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ SOTA action-recognition Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (TSN, TRN, I3D, Non-local, TSM) Ð½Ð° coarse-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ â‰¥90%, Ð½Ð¾ Ð½Ð° element-level Gym99/Gym288 Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐµÐ´Ð°ÐµÑ‚.
+- **ÐŸÐ¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Gym99 Ð¸ Gym288** â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸ fine-grained action recognition.
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+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
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+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚-Ð¿ÐµÐ¹Ð¿ÐµÑ€; Â«Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Â» ÐºÐ°Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ **ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð¼. Pipeline (4 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸): (1) Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾/ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐ²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ event label; (2) Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°ÌÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° sub-actions; (3) ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ sub-action Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ set label (5 setâ€™Ð¾Ð² Ð½Ð° event Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° beam: leap-jump-hop, beam-turns, flight-salto, flight-handspring, dismount); (4) Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ setâ€™Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· manually constructed decision tree (Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°Ñ… FIG) Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐ²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ element label. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÑŽÑ‚ **20 baseline-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** (TSN, TSM, TRN, I3D, Non-local, R(2+1)D Ð¸ Ð´Ñ€.) Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð° (RGB / Flow / two-stream), Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÑŽÑ‚ **Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ pre-extracted features** Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… 20.
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+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
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+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°|Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ / Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸)|
+|---|---|---|---|
+|**FineGym v1.0 (Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹)**|303 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹; 4 events; ~99 sets; **530 element classes**; ~32k action instances + ~32k sub-actions; Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ 720p (Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº YouTube)|Top-1 accuracy Ð½Ð° element-level|ÐÐ° **Gym99** I3D-RGB ~63%, TSN-RGB ~74%, TSM-RGB ~71%; two-stream Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐÐ° **Gym288** Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð½Ð¸Ð¶Ðµ Ð½Ð° 5â€“10 Ð¿.Ð¿. (Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚ Ð¸ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹)|
+|Gym99|99 Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ñ‹Ñ… element-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|Per-class Ð¸ Mean accuracy|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº; later SOTA (PoseConv3D, MS-G3D, SeFAR) Ð¿Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ ~90%+ Ð½Ð° Gym99|
+|Gym288|288 element-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²|Per-class Ð¸ Mean accuracy|Ð–Ñ‘ÑÑ‚Ñ‡Ðµ Ð¸Ð·-Ð·Ð° class imbalance|
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+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
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+Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ 2020 Ð³. tested ~20 baseline-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ takeaway Ð½Ðµ Â«Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Â», Ð° **diagnostic finding**: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Kinetics Ð´Ð°ÑŽÑ‚ 70%+, Ð½Ð° Gym288 Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð¹Ð¾Ð½Ðµ 30â€“40% mean accuracy. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ðµ error 5â€“10%, Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð½ÐµÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.** Two-stream (RGB + optical flow) Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ RGB, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚: **Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°** Ð´Ð»Ñ fine-grained action recognition (ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep). ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ 2020 Ð³. Ð½Ð° FineGym Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ skeleton-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (PoseConv3D â€” Duan et al., CVPR 2022 â€” Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ RGB-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Gym99), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‰Ñ‘ Ñ€Ð°Ð· Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð°.
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+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
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+- **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 4 event Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°** (vault, floor, balance beam, uneven bars) â€” Ð²ÑÐµ Ð¸Ð· Ð¶ÐµÐ½ÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸. ÐœÑƒÐ¶ÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° (ÐºÐ¾Ð»ÑŒÑ†Ð°, ÐºÐ¾Ð½ÑŒ, Ð±Ñ€ÑƒÑÑŒÑ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»Ð°Ð´Ð¸Ð½Ð°), Ñ…ÑƒÐ´Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°, Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð±Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° â€” Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹.
+- **Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº YouTube â†’ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐµÑ€Ð°Ñ Ð·Ð¾Ð½Ð°** Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ **annotation files Ð¸ pre-extracted features**, Ð° Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾ ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÑƒ URLâ€™Ð¾Ð²). Ð‘Ð¸Ñ‚Ñ‹Ðµ/ÑƒÐ´Ð°Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ ÑÐ¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½ÐµÐ¼ â€” Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð².
+- **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ class-label, Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ quality label**. Ð­Ñ‚Ð¾ **action recognition**, Ð° Ð½Ðµ **action quality assessment** â€” ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ Ð² Ð±Ð°Ð»Ð»Ð°Ñ… ÐÐ• Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÐµÐ½Ð° Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ MTL-AQA / FineDiving).
+- **Ð”Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚:** Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ element-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð²ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ subset Gym99 â€” ÑÑ‚Ð¾ Â«Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿-99Â», Ð° Gym288 â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Â«Ñ‚Ð¾Ð¿-288 + Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚Â». 530 â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð²ÑÑ‘, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ñ…Ð¾Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·.
+- **ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹** Ð½Ð° Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÑÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸ÑÑÑ‘Ñ€ÑÐºÐ°Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ°), Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ñ zoomâ€™Ð¾Ð¼ Ð¸ panâ€™Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑÐµÑ‚ pose estimation.
+- **ÐÐµÑ‚ ground truth pose** Ð½Ð¸ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ MoCap, Ð½Ð¸ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ skeleton â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Pose Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (HRNet Ð¸ Ñ‚.Ð¿.), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼.
+- **ÐÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸** ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² (ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½ÐºÐ¸, ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½, Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ Ð¶ÐµÐ½Ñ‰Ð¸Ð½Ñ‹).
+- **ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ subaction-Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ** Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ (handspring â†’ salto Ð¸ Ñ‚.Ð¿.) â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ¶Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾** Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Cohen Îº; ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-stage cross-check, Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾.
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+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ (2/5):** Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ. Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½ÐºÐ¸ FineGym â€” ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð³Ð¸Ð±ÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ; ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³ â€” Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð½Ð¾-Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹. ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ FineGym Ð½Ð° Ð¶Ð¸Ð¼/Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ â€” Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÐµÐ½.
+- **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ.** Ð¢Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² SmartRep:
+    1. **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ** (event/exercise â†’ phase/set â†’ micro-element). Ð£ Ð½Ð°Ñ: Â«ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â†’ Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð° â†’ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð° â†’ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+    2. **Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°ÌÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ** â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° counting reps + phase segmentation Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ rep.
+    3. **Decision-tree annotation protocol** â€” ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð½Ð°ÑˆÐ° Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 30â€“50 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº). Ð­Ñ‚Ð¾ reusable Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÐºÑ€Ð°ÑƒÐ´ÑÐ¾Ñ€ÑÐ¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ¾ ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ + Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸.
+    4. **Diagnostic baseline study** â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Â«Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ 20 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ fine-grained Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÂ» Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑÐºÐµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°.
+- **Ð¡ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SmartRep-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÑÑ‹Ð»Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° FineGym ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Â«ÐºÐ°Ðº Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ fine-grained action benchmark Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÐµÂ», Ð¸ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð°Ñˆ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (technique-error labels vs class labels; strength training vs gymnastics; coach-grade annotations vs FIG-rule decision tree).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ (ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹, calisthenics ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÐºÐ°); Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰Ñ‘Ð½ Ð¶ÐµÐ½ÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐµ Ð¸Ð· 4 disciplines.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (AQA / score regression / error detection) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ action classification. ÐœÐµÐ¶Ð´Ñƒ Â«Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¾Â» Ð¸ Â«Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Â» Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ, Ð¸ FineGym ÐµÑ‘ Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð°, Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð²ÐµÑÐ¸Ñ, Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ) â€” ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ FIG Ð½Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð² Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ pose GT, Ð½Ð¸ IMU, Ð½Ð¸ force-plate Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ ÑÑ‹Ñ€Ð¾Ð¼Ñƒ RGB.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** edge-deployment Ð¸ latency-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ action recognition Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ heavyweight (I3D, Non-local), Ð½ÐµÑ‚ benchmarkâ€™Ð° Ð´Ð»Ñ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¸Ðº.
+- **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ fine-grained sport video benchmark, Ð³Ð´Ðµ **(i)** Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ = ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³, **(ii)** Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð° **per-rep Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²**, **(iii)** Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â†’ Ñ„Ð°Ð·Ð° â†’ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°) Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÐ½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¾Ñ‚ FineGym Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸, **(iv)** Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ edge-friendly Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (latency, energy, accuracy at compute budget).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- [[FineDiving]] (Xu et al., CVPR 2022) â€” Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº Ð¸Ð´ÐµÐ¸ fine-grained sport video, Ð½Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ñ AQA score regression; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ.
+- [[MTL-AQA]] (Parmar & Morris, CVPR 2019) â€” diving AQA, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº AQA-Ð²ÐµÐºÑ‚ÐºÐ¸.
+- [[NTU RGB+D 120]] â€” coarse-grained action recognition; FineGym Ð·Ð°Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ð»ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ NTU/Kinetics Ð² part Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- [[Fitness-AQA]] â€” fitness-specific AQA, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ FineGym Ð¿Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐµ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð±ÑŒÑ‘Ñ‚ Ñ‚Ñƒ Ð¶Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ SmartRep).
+- [[Fit3D]], [[FLAG3D]] â€” fitness pose-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ñ MoCap; ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- [[PoseConv3D]] (Duan et al., CVPR 2022) â€” skeleton-based action recognition, SOTA Ð½Ð° FineGym Gym99; ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep backbone.
+- [[TPT (Temporal Action Parsing)]] (Shao et al., CVPR 2020) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹, Ð¾ parsing Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ FineGym.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: https://github.com/SDOlivia/FineGym (annotations, splits, scripts, pre-extracted features Ð´Ð»Ñ 20 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹)
+- Project page: https://sdolivia.github.io/FineGym/
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ðµ Ñ…Ð¾ÑÑ‚ÑÑ‚ÑÑ (YouTube ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ + Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸); annotation files Ð¸ pre-extracted features Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸. Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ â€” research-only / non-commercial (ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð»ÐµÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº CC, Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ academic).
+- Pretrained: pre-extracted features (Ð¾Ñ‚ TSN/TSM/I3D/etc., 20 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²) Ð²Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸; Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ, ÑÐ¾ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† mmaction2 Ð¸ pyskl.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{shao2020finegym,
+  author    = {Shao, Dian and Zhao, Yue and Dai, Bo and Lin, Dahua},
+  title     = {{FineGym}: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding},
+  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
+  pages     = {2616--2625},
+  year      = {2020},
+  note      = {Oral}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Human3.6M.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Human3.6M.md
new file mode 100644
index 0000000..61fdf80
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/Human3.6M.md
@@ -0,0 +1,431 @@
+---
+
+## 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 Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸; S10 Ð±ÐµÐ· Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹; S2,S3,S4 â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· eval-server) actions: 15 training scenarios (+ Miscellaneous Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² test) frames_rgb: ~3 578 080 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ã— 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹; Ð´Ð¾ ~7 Ð¼Ð»Ð½ Ñ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ poses_3d: "3.6 million 3D poses (3 578 080)" cameras_rgb: 4Ã— Basler piA1000, 1000Ã—1000 @50 Hz, progressive tof: 1Ã— MESA SR4000, 176Ã—144 @25 Hz mocap: 10Ã— Vicon T40 4MP @200 Hz skeleton: "32 joints full / 17 joints standard evaluation" body_scans: "Vitus Smart LC3 (3 lasers, 7 pts/cmÂ³, <1 mm)" studio: "IMAR Bucharest; ~6Ã—5 m lab, ~4Ã—3 m effective" sync: "hardware (MoCapâ†”DV), software (TOF)" primary_metrics: "MPJPE, UMPJPE, MPJAE, MPJLE (Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ðµ); PA-MPJPE, PCK, AUC Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼" 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: "â‰ˆ35.8 Ð¼Ð¼ (MotionBERT 2023); lifting-SOTA 2024-25: 37.0-38.5 Ð¼Ð¼" sota_pa_mpjpe_p2: "â‰ˆ28-30 Ð¼Ð¼ (DiffPose, HybrIK)" status: "saturated benchmark (community consensus 2023-2026)" critical_derivatives: "NeuralAnnot SMPL-X (~312.2K), MoShed (Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ), HybrIK pseudo-GT, PoseAug, H3WB, Human3.6M-Occluded" amass_status: "Ð£Ð”ÐÐ›ÐÐ Ð¸Ð· AMASS Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ 2020-2022 (license)" relevance_to_smartrep: "3/15 (Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ 3D-pose prior; Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹)" synthesis_potential: "Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™ (MoCap-Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¸ SMPL-Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹)" recommended_use_smartrep: "Ð’ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pretraining-Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹; fine-tune Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ð½Ð° Fit3D/FLAG3D/EC3D + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ" citations_semantic_scholar: "~2900-3600 (April 2026); Google Scholar ~13-16k estimated" last_updated: "2026-04-21"
+
+# Human3.6M Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
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+**BLUF.** Human3.6M â€” ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ (saturated) Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°: MPJPE Ð½Ð° Protocol #1 Ñƒ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… SOTA (MotionBERT, MixSTE+pretrain, MotionAGFormer, Pose3DM) Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð»ÑÑ Ð´Ð¾ **â‰ˆ35.8â€“38 Ð¼Ð¼**, PA-MPJPE Ð´Ð¾ **~28â€“30 Ð¼Ð¼**, Ð¸ Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾Ð»ÑÐ¼Ð¸ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ **Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Â«Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾Â» 3D-pose prior** â€” Ð² Ð½Ñ‘Ð¼ Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð° Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½-Ð³Ð°Ð¿ Ð´Ð¾ Ð¶Ð¸Ð¼Ð°/Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°/ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²ÐµÐ»Ð¸Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° H36M, Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (AthletePose3D, ECCV 2024) Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ **>200 Ð¼Ð¼ MPJPE**. ÐžÐ´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ 11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² (5F+6M, BMI 17â€“29), Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ð½ 4Ã—3 Ð¼, Ð¾Ð±Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ MoCap-ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŽÐ¼Ñ‹ Ð¸ 15 Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¼ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ 3.6 Ð¼Ð»Ð½ ground-truth 3D-Ð¿Ð¾Ð· (Vicon @200 Hz), 4 ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ 1000Ã—1000 @50 Hz, TOF-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñƒ Ð¸ Ð»Ð°Ð·ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐºÐ°Ð½Ð°Ð¼ Ñ‚ÐµÐ» â€” Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ (HMR2.0/4D-Humans, SMPLer-X, WHAM, NLF 2024) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ ÐºÐ°Ðº sanity-check, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð½Ð° 3DPW, EMDB, BEDLAM, AGORA. Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **H36M Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² pretraining â€” Ð´Ð°, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· 4â€“6 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð² ÑÐ¼ÐµÑÐ¸; ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ fine-tune Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð¶Ð¸Ð¼Ð°/Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° â€” Ð½ÐµÑ‚**.
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+## 1. ÐœÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
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+**ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Human3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural Environments. **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Catalin Ionescu, DragoÈ™ 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. 1325â€“1339. **DOI:** 10.1109/TPAMI.2013.248. **ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°:** http://vision.imar.ro/human3.6m/. **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026):** Semantic Scholar Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ **~2 900â€“3 600** (Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ±Ð»ÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÐ°). ACM DL â€” 672 (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº). Google Scholar Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ð¼ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð¼ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½, ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° â€” **~13 000â€“16 000 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ h-index Sminchisescu (23 044 ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾). [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™: Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Scholar Ð»Ð¸Ð´-Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ tools Scholar Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚.]
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+**ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº:** Ionescu, Li, Sminchisescu, "Latent Structured Models for Human Pose Estimation", ICCV 2011, pp. 2220â€“2227, DOI 10.1109/ICCV.2011.6126500. **Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°**: Ð²Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐºÐ¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð·Ð°Ð±Ð»ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸ÑŽ, Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ICCV-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Human3.6M **Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ð»ÑÑ** â€” Ð²ÑÐµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° HumanEva-I, ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ ~4 000 MoCap-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ð³Ð¾Ð»Ð»Ð¸Ð²ÑƒÐ´ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÐ¼Ð°. ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð· H36M Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² TPAMI-2014. Ð¢ÐµÐ¼ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Â§5 EULA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° **Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸**, Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹.
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+## 2. ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
+
+H36M Ð² 2014 Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð» ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ benchmarks â€” HumanEva I/II (~40K ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², 3â€“4 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°) Ð¸ CMU Mocap. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð¸ Ñ†ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ **Â«Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÂ» ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ…**, ÑÐ¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹, multi-view, time-of-flight Ð¸ body scans â€” Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ð»Ð¾ Ð²Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ discriminative 3D-pose predictors Ð¸ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ **Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ (10Â³â†’10â¶)** Ð½Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ. Ð’ TPAMI-2014 Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° kNN/KRR/LinKRR/LinKDE Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ log-scale Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ (Fig. 9), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Â«scale-firstÂ» Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ðº pose estimation, Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð²ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð²ÐµÑÑŒ 2015â€“2023.
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‰Ð°ÐµÑ‚/Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‰Ð°Ð»:** HumanEva (Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹), CMU Mocap (Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… RGB), TUM Kitchen Ð¸ INRIA IXMAS (Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ðµ, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°). Ð’ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ (2023â€“2026) Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Â«ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Â» Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑˆÐ»Ð° Ðº **Panoptic Studio (CMU)**, **HuMMan (Shanghai Lab)**, **Motion-X**, **RICH**, **BEDLAM** (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°) â€” Ð½Ð¾ H36M Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™: H36M â€” ÑÑ‚Ð¾ Â«ImageNet Ð´Ð»Ñ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹Â». Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ, Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ð¸ ImageNet-1k Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð² 2026 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ Ð¾Ð½ ÑƒÐ¶Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Â«Ð¾Ð±Ñ€ÑÐ´ Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÂ», Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ°.]
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+---
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+## 3. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
+
+### 3.1 Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¸Ð· TPAMI-2014)
+
+|Ð¥Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº|
+|---|---|---|
+|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÐ³Ð¾|**11** (5F + 6M)|Â§2.2, abstract|
+|BMI ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|**17 â€“ 29** (Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½)|Â§2.2|
+|ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ 3D GT|**7** (S1, S5, S6, S7, S8, S9, S11)|metadata.xml|
+|Withheld (Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)|**S10** (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¸Ð»ÑƒÑÑ‚Ñ‹/bbox/Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹)|Â§5.2|
+|Withheld (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ)|**S2, S3, S4** (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· eval-server)|metadata|
+|Ð¡Ñ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² (train)|**15**|Â§2.2|
+|Ð¡Ñ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² (+test-only)|+1 Â«MiscellaneousÂ»|Table 2(a)|
+|Trial Ð½Ð° ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|2 (train + validation)|Â§2.2|
+|3D Ð¿Ð¾Ð· ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾|**3 578 080** (Train 1 464 216 + Val 646 180 + Test 1 467 684)|Table 2(a)|
+|RGB ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ã— 4)|**~3.6 Ð¼Ð»Ð½** / Ð´Ð¾ **~7 Ð¼Ð»Ð½** Ñ mirror-augmentation|Â§2.2|
+|ÐšÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€ Ð¿Ð¾Ð·|10 926|Â§3.1|
+|ÐŸÑ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐµ 100 Ð¼Ð¼ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…|~438 654 (12%)|Â§3.1|
+|Mixed reality test|7 466 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (1 270 Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹)|Â§5.3|
+|Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|**50 Hz**|Table 2(b)|
+|Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° MoCap|**200 Hz** (4Ã— Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)|Table 2(b)|
+|Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° TOF|**25 Hz**|Table 2(b)|
+|ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð½Ð° Ð´Ð¸ÑÐº (unofficial)|**~267 GB** (Ð±ÐµÐ· mixed-reality/depth)|kotaro-inoue/human3.6m_downloader|
+
+**ÐšÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¢Ð—:**
+
+- Â«17 scenariosÂ» Ð² Ð¢Ð— â€” **Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾**, Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **15 training scenarios** (16-Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Miscellaneous Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð°).
+- Â«24-joint skeletonÂ» â€” **Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾**, Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **32 joints Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°** Ð¸ **17 joints Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸**.
+- Â«Stockholm Studio 4Ã—3 Ð¼Â» â€” **Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ**: ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ñ Ð² **IMAR, Bucharest, Romania**. Sminchisescu Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ñ Lund (Ð¨Ð²ÐµÑ†Ð¸Ñ), Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ð²ÐµÐ»Ð°ÑÑŒ Ð² Ð‘ÑƒÑ…Ð°Ñ€ÐµÑÑ‚Ðµ.
+
+### 3.2 ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|Ð¡ÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€|Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|---|---|
+|RGB Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|**4Ã— Basler piA1000** (progressive scan)|**1000Ã—1000** @ 50 Hz, 4 ÑƒÐ³Ð»Ð° Ð·Ð¾Ð½Ñ‹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°|Hardware|
+|Depth (ToF)|**1Ã— MESA SR4000**|**176Ã—144** @ 25 Hz, ÑÐ¼Ð¾Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ DV-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹|Software|
+|MoCap|**10Ã— Vicon T40** (4 MP ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹)|200 Hz; Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ð¾ ÑÑ‚ÐµÐ½Ð°Ð¼ (4 L + 4 R + 2 mid)|Hardware|
+|Body scan|**Vitus Smart LC3** (Human Solutions)|3 Ð»Ð°Ð·ÐµÑ€Ð°, Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ **7 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº/ÑÐ¼Â³**, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ **<1 Ð¼Ð¼**|Offline|
+|Bounding boxes + ÑÐ¸Ð»ÑƒÑÑ‚Ñ‹|Ð’Ñ‹Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸Ð· Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ MoCap|ÐÐ° Ð²ÑÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹|â€”|
+
+ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ RGB â€” **1000Ã—1000**; Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Â«1000Ã—1002Â», Ð²ÑÑ‚Ñ€ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ… Ð¸ Ð² Ð¢Ð—, â€” Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ¹Ð½ÐµÑ€Ð°/ÐºÐ¾Ð´ÐµÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸. Intrinsic+extrinsic ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼; Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ **ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 0.17 Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ñ** (Ð²Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ 30 Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð², Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€ÑÐ¸ÐµÐ¹ 2-Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°).
+
+### 3.3 Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+Ð›Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ â‰ˆ **6 Ã— 5 Ð¼**, ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð·Ð¾Ð½Ð° Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° â‰ˆ **4 Ã— 3 Ð¼** (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ½ Ð²ÑÐµÐ¼ 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼). 4 Basler DV-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð¾Ð½Ñ‹; **Ð²Ñ‹ÑÐ¾Ñ‚Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð°** â€” Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ floor plan (Fig. 2c). TOF-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€ MESA SR4000 â€” ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· DV-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€. 10 Vicon T40 â€” Ð¿Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñƒ ÑÑ‚ÐµÐ½, Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼. ÐžÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð»Ð°Ð¼Ð¿, Ð»ÑŽÐºÑÑ‹ Ð¸ Ñ†Ð²ÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ð½Ð° â€” **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•** (Wandt et al. 2021 Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸Ð·ÑƒÑŽÑ‚ Ñ„Ð¾Ð½ ÐºÐ°Ðº Â«Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ²ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ½ÐµÐ¹Â»).
+
+**Vicon-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½:** Â«small reflective markersÂ» Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ðµ (Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð² TPAMI-2014 Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Vicon Plug-in-Gait Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ 39â€“53 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°); tracking Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸. Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Â«sub-mmÂ» Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° â€” Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Â«accurate 3D pose informationÂ».
+
+### 3.4 Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 10 figures Ð¸ 5 tables. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ: **Fig. 2** (floor plan + ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² + Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ train/val/test Ð¿Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÐ¼ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸ Table 2); **Fig. 3** (RGB + ÑÐ¸Ð»ÑƒÑÑ‚ + TOF + 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ð° + 3D-ÑÐºÐ°Ð½ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°); **Fig. 5** (Ð¼ÐµÑˆÐ¸ Ð²ÑÐµÑ… 11 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð²); **Fig. 7** (Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ foreshortening, T1/T2); **Fig. 8** (consistent pose pairs, joint visibility, part support, depth discontinuity); **Fig. 9** (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° vs log-size Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ðº ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸); **Table 3** â€” ASM-results Ð¿Ð¾ 15 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÐ¼; **Table 4** â€” GM (2.1M/1.4M Ð¿Ð¾Ð·).
+
+---
+
+## 4. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+**4.1 Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð².** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð°Ð½ÑÐ»Ð¸ **11 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð²** (5 Ð¶ÐµÐ½Ñ‰Ð¸Ð½ + 6 Ð¼ÑƒÐ¶Ñ‡Ð¸Ð½), BMI 17â€“29. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚, Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð²ÐµÑ, Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð½Ð°Ð¹Ð¼Ð° Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð²Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² TPAMI-2014 **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹**. Ð Ð°Ð·Ð±Ð¸ÐµÐ½Ð¸Ðµ: 5 train (2F+3M), 2 validation (1F+1M), 4 test (2F+2M).
+
+**4.2 ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸.** ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐ» 15 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² Ð² **Ð´Ð²ÑƒÑ… trial** (train + val). Ð¡Ñ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐ»Ð¸ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð½Ð° ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² 4Ã—3-Ð¼ Ð·Ð¾Ð½Ðµ, Ð±ÐµÐ· Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ñ…Ð¾Ñ€ÐµÐ¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ â€” Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹-Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸; Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° trial **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°** Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ (Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ 5 Ñ‡ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñƒ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾). Mixed-reality test ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ 5 Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸.
+
+**4.3 Quality control.**
+
+- ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ â€” Ð¿Ð¾ 30 Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼ Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ, Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ ÑÑƒÐ±Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ, fit Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€ÑÐ¸ÐµÐ¹, Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ reprojection error 0.17 px.
+- MoCap â€” Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ tracker Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼; Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (marker swaps, dropouts) Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ñ‡Ð¸ÑÑ‚ÐºÑƒ (Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾).
+- Body scans â€” Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐµÑÑÐ¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ÐºÐµ Â«T-poseÂ».
+- Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ repeatability: 10 926 Ð¿Ð°Ñ€ ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
+
+**IRB / Ethics approval:** Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚**. Ð’ computer vision-ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð² 2013â€“2014 ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ 2026 (GDPR, EU AI Act) â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ».
+
+---
+
+## 5. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+**5.1 Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº.**
+
+- **3D joint positions** â€” Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (R3DJP Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ root-pelvis) Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ….
+- **3D joint angles** â€” kinematic representation (KR), ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸, Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹ Ðº Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ñƒ.
+- **2D joint positions** â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 3D Ð½Ð° 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Ð½Ðµ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°!).
+- **Bounding boxes + ÑÐ¸Ð»ÑƒÑÑ‚Ñ‹** â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- **Body scans** â€” Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑˆÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… 11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð².
+- **Visual ambiguity labels** â€” T1 LArm/RArm/LLeg/RLeg, T2 Legs (Table 1).
+- **Consistent pose pairs** â€” 10 926 Ð¿Ð°Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ repeatability.
+
+**5.2 ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð°.** Ground truth 3D Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Vicon-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° (Ð½Ðµ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°). 2D-ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 3D Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ. Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² (Ð°) ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ñ… (30 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ) Ð¸ (Ð±) ambiguity/visibility labels.
+
+**5.3 Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ.** Reprojection error 0.17 px; repeatability â€” 10 926 consistent pairs Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ train-set. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Vicon Ð² TPAMI-2014 Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Vicon T40 (<1 Ð¼Ð¼ Ð² Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…).
+
+---
+
+## 6. Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ|
+|---|---|
+|URL|http://vision.imar.ro/human3.6m/|
+|EULA|https://vision.imar.ro/human3.6m/eula.php|
+|Ð¢Ð¸Ð¿ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸|**Academic, non-commercial, non-exclusive, non-assignable, non-transferable**|
+|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|ÐŸÐ¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (Ñ†ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ, Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð½Ð°Ñ, Â§6 EULA)|
+|Ð ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ **Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ email**, Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð´Ð¼Ð¸Ð½Ð¾Ð¼|
+|Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ|**~1 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ**, Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ â€” Ð¾Ñ‚ Ð´Ð½ÐµÐ¹ Ð´Ð¾ Ð¼ÐµÑÑÑ†ÐµÐ²|
+|ÐŸÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ|**ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾** â€” Ð½Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ…, Ð½Ð¸ MoCap|
+|ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|**ÐžÐ±Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸**: TPAMI-2014 + ICCV-2011 (Â§5 EULA Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚: Â«citing URL would not be compliantÂ»)|
+|ÐžÐ±ÑŠÑ‘Ð¼ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ|~**267 GB** (Ð±ÐµÐ· mixed-reality/depth)|
+|Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹|MP4 (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), CDF (NASA Common Data Format â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ `spacepy.pycdf` Ð¸Ð»Ð¸ `cdflib`), XML (metadata + ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°)|
+|Ð¡Ñ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð°|**Ð¥Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½** 2021â€“2026 (Ð¶Ð°Ð»Ð¾Ð±Ñ‹ Ð² GitHub-issues `anibali/h36m-fetch`, `kotaro-inoue/human3.6m_downloader`; outages Ð´Ð¾ Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ)|
+|Ð—ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð°|Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ (Kaggle `ducop4/human36m`, Baidu Netdisk, academic torrents), Ð½Ð¾ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Â§1 EULA**|
+|Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²-Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº|ÐÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾|
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ….** SMPL/SMPL-X Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° H36M, **Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ**. Ð ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ HMR, SPIN, ProHMR, GraphCMR, MMHuman3D ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ð¾ Ð¿Ð¸ÑˆÑƒÑ‚: Â«Unfortunately, we are unable to distribute h36m_mosh_train.npz due to license limitationsÂ». H36M **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑƒÐ´Ð°Ð»Ñ‘Ð½ Ð¸Ð· AMASS** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ 2020 Ð¸ 2022 (Ð² ÐºÐ¾Ð´Ðµ `prepare_data.py:238` Ð¾Ð½ Ð² exclude-list). NeuralAnnot (CVPRW 2022) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ SMPL-X Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (~312.2K Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½ÑÐ¾Ð²) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Google Drive, Ð½Ð¾ **Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸** â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº imar.ro Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½.
+
+---
+
+## 7. Biases
+
+### 7.1 Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ
+
+- **Ð­Ñ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð²ÑÐµ 11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹Ñ†Ñ‹ (Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ð² Ð‘ÑƒÑ…Ð°Ñ€ÐµÑÑ‚Ðµ), Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±ÐµÐ»Ñ‹Ðµ. ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð½Ð¾ÐºÐ¾Ð¶ÐµÐ³Ð¾, Ð°Ð·Ð¸Ð°Ñ‚ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾, ÑŽÐ¶Ð½Ð¾Ð°Ð·Ð¸Ð°Ñ‚ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°.
+- **Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚:** Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ; Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ 20â€“40 Ð»ÐµÑ‚. ÐÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ¹, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ñ‹Ñ….
+- **Ð¢ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** BMI 17â€“29, Ð½Ð¾ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½Ð° â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ…ÑƒÐ´Ð¾Ñ‰Ð°Ð²Ñ‹Ðµ/ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ. ÐÐµÑ‚ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ð¾Ð¶Ð¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, Ð½ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð´Ð¸Ð±Ð¸Ð»Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð½ÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ¹.
+- **Ð“ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€-Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ** Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼ (5F/6M, ~45/55), Ð½Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ train Ñ 3F+2M, test Ñ 1F+1M â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð´Ð¸ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ.
+- **Ð’ÑÐµ Â«professional actorsÂ»** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼; Ð¿Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¾Ñ‚ Â«Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾Â» Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°.
+
+### 7.2 Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ indoor**, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ðµ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ‚Ð¸Ð¿ Ñ„Ð¾Ð½Ð°. Wandt et al. 2021: Â«homogeneously lit, typically without any overexposed or strongly shadowed areasÂ».
+- **4 Ã— 3 Ð¼ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð·Ð¾Ð½Ð°** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ¶ÐµÐº, Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹, Ð²ÐµÐ»Ð¾ÑÐ¸Ð¿ÐµÐ´Ð¾Ð², Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼.
+- **4 ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹** â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹; boot-test Ð½Ð° Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°Ñ…, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² train (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð²Ð·Ð³Ð»ÑÐ´ ÑÐ½Ð¸Ð·Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñƒ), Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ (ÑÐ¼. Ray3D, CVPR 2022).
+- **Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ TOF Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ** â€” Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð´Ñ€ÐµÐ¹Ñ„Ð° Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑÑ….
+
+### 7.3 ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹
+
+- **MoCap-ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŽÐ¼Ñ‹ Ð¾Ð±Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ, Ñ‚Ñ‘Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ**. ÐÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹, ÐºÑƒÑ€Ñ‚Ð¾Ðº, Ð¿Ð»Ð°Ñ‚ÑŒÐµÐ², ÑŽÐ±Ð¾Ðº, Ñ…Ð¸Ð´Ð¶Ð°Ð±Ð°, Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸, Ð¿Ð¾ÑÑÐ° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð°, ÐºÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð½Ñ‚Ð¾Ð², ÑˆÐ¾Ñ€Ñ‚.
+- **ÐœÐ°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹ Ð½Ð° RGB** â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Â«Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Â»-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ discriminative Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ñ‹ Â«Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚Â» Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ ÑÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **ÐÐµÑ‚ Ð°ÐºÑÐµÑÑÑƒÐ°Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð²:** Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð³Ð¸Ñ€ÑŒ, Ñ€ÑŽÐºÐ·Ð°ÐºÐ¾Ð², ÑˆÐ»ÐµÐ¼Ð¾Ð², Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð² (ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ñ… Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… â€” Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°, ÑÑƒÐ¼ÐºÐ¸, ÑÑ‚ÑƒÐ»Ð°).
+- **Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ 17 joints** â€” Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð¿Ð°Ð»ÑŒÑ†ÐµÐ², ÑÑ‚Ð¾Ð¿, Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ whole-body Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ H3WB (ICCV 2023, https://github.com/wholebody3d/wholebody3d).
+
+---
+
+## 8. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ
+
+### 8.1 SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° (Protocol #1 MPJPE â†“, Protocol #2 PA-MPJPE â†“; Ð²ÑÑ‘ Ð² Ð¼Ð¼)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Ð“Ð¾Ð´ / Venue|Ð’Ñ…Ð¾Ð´|ÐžÐºÐ½Ð¾ (ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²)|MPJPE P#1|PA-MPJPE P#2|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Martinez et al. (Simple Baseline)|ICCV 2017|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ (2D)|1|62.9 (SH)|47.7|
+|VideoPose3D (Pavllo)|CVPR 2019|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (CPN)|243|46.8|36.5|
+|HybrIK (Li)|CVPR 2021|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ â†’ SMPL|1|47.1 (HRNet+3DPW)|**29.8**|
+|PoseFormer (Zheng)|ICCV 2021|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|81|44.3|36.5|
+|MHFormer (Li)|CVPR 2022|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|351|43.0|34.4|
+|StridedTransformer (Li)|TMM 2022|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|351|43.7|35.2|
+|MixSTE (Zhang)|CVPR 2022|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|243|40.9|32.6|
+|PoseFormerV2 (Zhao)|CVPR 2023|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (freq.)|243|45.2|35.6|
+|DiffPose (Gong)|CVPR 2023|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (diffusion)|243|**~36.9**|**~28.7**|
+|D3DP (Shan)|ICCV 2023|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (diffusion+JPMA)|243|~39.5|~31.0|
+|**MotionBERT (Zhu)**|**ICCV 2023**|**Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + pretrain**|**243**|**35.8**|**32.9**|
+|HybrIK-X (Li)|TPAMI 2025|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ (whole-body)|1|~47|~29â€“30|
+|4D-Humans / HMR 2.0 (Goel)|ICCV 2023|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ â†’ SMPL|1|H36M Ð½Ðµ main|~44.8|
+|SMPLer-X (Cai)|NeurIPS 2023|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ (whole-body)|1|~37â€“40|~33|
+|MotionAGFormer (Mehraban)|WACV 2024|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|243|38.4|32.5|
+|TokenHMR (Dwivedi)|CVPR 2024|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€ â†’ SMPL|1|Ð½Ðµ main|â€”|
+|WHAM (Shin)|CVPR 2024|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ SMPL global|var|Ð½Ðµ main|â€”|
+|GVHMR (Shen)|SIGGRAPH Asia 2024|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (gravity-view)|120|Ð½Ðµ main|â€”|
+|NLF (SÃ¡rÃ¡ndi & Pons-Moll)|NeurIPS 2024|1 ÐºÐ°Ð´Ñ€|1|~39.1|~30|
+|Pose3DM (Bidir. Mamba)|2025|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|243|37.9|32.1|
+|SSR-STF / TCPFormer / OPFormer|2024â€“2025|Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|243|37.4â€“37.9|31.8â€“32.5|
+
+Ð¡ GT 2D-ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸ (Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ upper bound) MixSTE/MotionBERT/OPFormer Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ **MPJPE ~15â€“22 Ð¼Ð¼** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Â«Ð´Ð½ÑƒÂ», Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¾Ð¹ MoCap-GT (~10â€“17 Ð¼Ð¼).
+
+### 8.2 ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+**ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ TPAMI-2014 (Â§4):**
+
+- **MPJPE** â€” ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð•Ð²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ Ð² Ð¼Ð¼. $E_{MPJPE} = \frac{1}{N}\sum_i |m^{pred}_i - m^{gt}_i|_2$.
+- **UMPJPE** â€” MPJPE Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ðº Â«ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ÑƒÂ» ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ (ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ subject-specificity).
+- **MPJAE** â€” ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸, Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð´ÑƒÑÐ°Ñ….
+- **MPJLE@t** â€” Ð´Ð¾Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… > t Ð¼Ð¼ (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ PCK).
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹ (Ð²Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼, ÐÐ• Ð² TPAMI-2014):**
+
+- **Protocol #1** (Li & Chan, Compositional Regression ICCV 2017): train S1/5/6/7/8, test S9/S11, Ð²ÑÐµ 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, MPJPE Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ root-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°, downsampling 50â†’10 Hz.
+- **Protocol #2** (Sun et al., ICCV 2017): ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ 64-Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€, Procrustes alignment (rotation + scale + translation), PA-MPJPE.
+- **Protocol #3**: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+- **PCK, AUC** â€” Ð½Ðµ Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ðµ; Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸Ð· MPII/3DHP.
+
+### 8.3 Failure modes
+
+- **Photo / SittingDown / Sitting** â€” +10â€“30 Ð¼Ð¼ Ðº ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐµ (ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ, Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹).
+- **ÐÑ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ñ‹, Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸, overhead)** â€” **ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ** Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: AthletePose3D (arXiv 2503.07499, 2025) Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ MotionAGFormer Ð¸ TCPFormer, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° H36M, Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð´Ð°ÑŽÑ‚ **>200 Ð¼Ð¼ MPJPE** â€” Ð² 5Ã— Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð° H36M-Ñ‚ÐµÑÑ‚Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ.
+- **ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸** (Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹, self-occlusion, multi-person): Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð½Ð° occluded joints Ð² 1.5â€“2Ã— Ð²Ñ‹ÑˆÐµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾.
+- **Ð¡Ð²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°:** H36M-trained Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ 15â€“25% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Cloth4D/THuman2.0.
+- **Ð­ÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹** (Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð½Ðµ Ð² Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ðµ, ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€ÑÐ¸Ñ) â€” Ð°Ð´Ñ€ÐµÑÑƒÐµÑ‚ÑÑ PersPose, Zolly.
+- **Wrist / ankle** â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ (Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð°, Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸).
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÑÐµÐ½ÑÑƒÑ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° 2024â€“2026:** H36M â€” **saturated**. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… 0.3â€“1 Ð¼Ð¼/Ð³Ð¾Ð´; Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (BEDLAM, multi-dataset pretrain). Ð’ÐµÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (Meta, Google DeepMind, MPI, Stability, Shanghai AI Lab) Ð¿ÐµÑ€ÐµÑˆÐ»Ð¸ Ð½Ð° **3DPW, EMDB, RICH, AGORA, BEDLAM** ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸; H36M â€” sanity-check.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ð¼Ð¸
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð¡ÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ / Ñ‚Ð¸Ð¿|ÐšÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|Ð¤Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ / Big-3|Error-labels|Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ|Ð ÐµÐ»ÐµÐ². SmartRep|
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+|**Human3.6M**|11 (5F+6M)|15 Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…|~3.6 M / 4 cam|4Ã—RGB + TOF + Vicon + body scan|ÐÐµÑ‚|ÐÐµÑ‚|Academic NC|**1/5** (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 3D-prior)|
+|**Fit3D**|13|**37 fitness** (squat âœ“, deadlift âœ“, pull-up âœ“; bench âœ—)|>3 M (611 seq)|4Ã—RGB + 12 MoCap + SMPL-X + GHUM|**Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ (2 Ð¸Ð· 5)**|ÐÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… (AIFit-feedback)|Academic NC|**5/5**|
+|**FLAG3D**|~24|**60 fitness** (squat bodyweight âœ“; Big-3 âœ—)|~20 M (180K seq)|RGB (MoCap+synth+phone) + 3D KP + SMPL + **language**|Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|ÐÐµÑ‚ (FLAG3D++ Ñ AQA)|Academic NC|**4/5**|
+|**EC3D**|4|squat, lunge, plank|362 seq|3D ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚|squat âœ“|**âœ“ correct/incorrect + Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸**|Research|**4/5**|
+|**EJUST-SQUAT-21**|Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸|squat|ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Kinect 3D + RGB|squat|**âœ“ multi-label**|Research|3/5|
+|**MM-Fit**|10|10 gym (ÑÐºÐ²Ð¾Ñ‚Ñ‹, Ð¿ÑƒÑˆ-Ð°Ð¿Ñ‹, dumbbell)|20 ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹|Multi-view RGB-D + IMU + 2D/3D pose|squat âœ“, dumbbell bench ~, shoulder press âœ“|ÐÐµÑ‚|Free research|**4/5**|
+|**EgoExo-Fitness**|â€”|6+ fitness|â€”|Ego+Exo RGB + Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸|squat ~, lunge ~|**âœ“**|Research|4/5|
+|**InfiniteForm / InfiniteRep**|synth|15 fitness|60K+|Synth RGB + 2D/3D KP + depth|squat bodyweight âœ“|ÐÐµÑ‚|**CC-BY 4.0 (ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡. OK)**|3/5|
+|**MPI-INF-3DHP**|8|8 Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…+ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚|>1.3 M|14 cam RGB, green-screen|ÐÐµÑ‚|ÐÐµÑ‚|Academic NC|2/5 (cross-eval)|
+|**3DPW**|7|outdoor in-the-wild|51K|Ð¡Ð¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-RGB + IMU + SMPL|ÐÐµÑ‚|ÐÐµÑ‚|Academic NC|2/5 (OOD-Ñ‚ÐµÑÑ‚)|
+|**AGORA**|4240 ÑÐºÐ°Ð½Ð¾Ð²|ÐºÑ€Ð°ÑƒÐ´Ñ‹|173K crops|Synth RGB + SMPL-X|ÐÐµÑ‚|ÐÐµÑ‚|Academic NC|2/5 (pretrain)|
+|**BEDLAM**|synth (100 skins)|AMASS motions|~380K frames|Synth RGB video + SMPL-X + depth + seg|ÐÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸|ÐÐµÑ‚|Academic NC|3/5 (pretrain)|
+|**Kinetics-700**|YouTube|700 (incl. deadlifting, bench pressing, snatch, squat, pull-ups)|650KÃ—10s|RGB Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾, clip-label|**âœ“ Ð²ÑÐµ Big-3 ÐºÐ°Ðº action-labels**|ÐÐµÑ‚|CC-BY 4.0 (annot)|3/5 (action pretrain)|
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½ÑÐ°Ð¹Ñ‚.** ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ **Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Big-3 ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ + Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð² Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ â€” Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° SmartRep.
+
+---
+
+## 10. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ (1 = Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾, 5 = Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚)|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|ÐŸÐ¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ SmartRep (Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³, Ñ‚ÑÐ³Ð°)|**1/5**|ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐµ â€” Sitting/SittingDown (Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸)|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸|**1/5**|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ|
+|ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ BMI)|**2/5**|BMI 17â€“29, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¼ÑƒÑÐºÑƒÐ»Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ð±Ð¾Ð´Ð¸Ð±Ð¸Ð»Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ð¾Ð¶Ð¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼; 11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” Ð¼Ð°Ð»Ð¾|
+|ÐœÐ¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° edge|**3/5**|ÐœÐ¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ (Protocol #3), Ð½Ð¾ 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº multi-view|
+|Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¼ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÑ€ÐµÐ´Ñ‹ (Ð·Ð°Ð», Ð´Ð¾Ð¼Ð°ÑˆÐ½Ð¸Ð¹ setup)|**1/5**|Ð¡Ñ‚ÑƒÐ´Ð¸Ñ IMAR, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ indoor Ð»Ð°Ð±|
+|Ð­Ñ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ/Ð³ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ|**1/5**|Ð’ÑÐµ ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹Ñ†Ñ‹, 5F/6M|
+|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ 3D GT|**5/5**|Vicon @200 Hz, reprojection error 0.17 px, 3.6M Ð¿Ð¾Ð·|
+|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°|**5/5**|3.6M Ð¿Ð¾Ð· â€” Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ pretraining|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² 2026|**2/5**|imar.ro Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ, Ð½ÐµÑ‚ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð°|
+|**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**â‰ˆ 2.3/5**|ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ-ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ|
+
+**Ð¦ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ SmartRep:**
+
+- ðŸ…° **Fine-grained error detection:** **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚** ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. ÐœÐ¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ pretraining backbone (Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‰Ð¸ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ðº error-head, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð° EC3D / ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ.
+- ðŸ…± **Biomechanics-aware pose estimation:** **Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚**. Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ MoCap-GT Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ learn Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ (Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², joint limits Ð² Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½Ðµ), Ð½Ð¾ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾Ð· ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ â€” Â«Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹Â» (ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°, Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ hip hinge, overhead lockout) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
+- ðŸ…² **Few-shot / SSL adaptation:** **Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚** ÐºÐ°Ðº Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ unlabeled-or-labeled pretraining corpus. Self-supervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (MotionBERT-style masked motion, V-JEPA) Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ motion priors Ð½Ð° H36M Ð¸ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ few-shot-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¾Ð¼ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ SmartRep.
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep (Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ):**
+
+1. **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ pretrain 2Dâ†’3D lifting backbone** (MotionBERT/MixSTE-style) â€” mix H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW + ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° BEDLAM.
+2. **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ fine-tune Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½** â€” Fit3D + FLAG3D.
+3. **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ finetune Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½** â€” ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ SmartRep + EC3D Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ error-head.
+4. H36M **Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ** Ð² ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð°Ñ… 2â€“3.
+
+**Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ H36M Ð² SmartRep:**
+
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹: Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ SmartRep â†’ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñƒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (Â§6 EULA).
+- Ð ÐµÐ¿ÑƒÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° H36M Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, deployment'Ð½ÑƒÑ‚Ð°Ñ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð½Ð¾ÐºÐ¾Ð¶Ð¸Ñ…, Ð»ÑŽÐ´ÑÑ… Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ BMI, Ð² ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ, Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ Ñ plyo-Ð±Ð¾ÐºÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹; Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ failure cases.
+- Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹: H36M Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½, Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð° Ð½Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ SmartRep Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° H36M.
+- Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: imar.ro Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ 2â€“4 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸; Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð‘ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð°.
+
+---
+
+## 11. ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ data augmentation Ð¸ synthesis
+
+### 11.1 SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹
+
+**NeuralAnnot** (Moon, CVPRW 2022, https://github.com/mks0601/NeuralAnnot_RELEASE) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ~**312.2K SMPL/SMPL-X-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹** Ð´Ð»Ñ H36M; ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ golden standard. Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº imar.ro. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Hand4Whole, OSX, SMPLer-X, SMPLest-X, WHAM. **HybrIK pseudo-GT** (https://github.com/jeffffffli/HybrIK) â€” SMPL Ñ leaf-twist parameters. **MoShed H36M** (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² HMR, SPIN, PARE) â€” **Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ**; Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° MoSh++ (https://github.com/nghorbani/moshpp) Ð½Ð° raw Vicon markers Ð¸Ð· H36M. **CLIFF-annotator** â€” **Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð»** Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ H36M. **EFT** (Joo 2021) â€” ÑÐ¾Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ð» H36M, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹. **4D-Humans/HMR2.0** â€” training preprocessing Ð¾Ð±ÐµÑ‰Ð°Ð½, Ð½Ð¾ Â«coming soonÂ» Ñ 2023 Ð¿Ð¾ Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2026.
+
+### 11.2 MoCap Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³
+
+Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ reference-Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¸Ð· Fit3D, Kinetics, ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐµÐ¹), Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð½Ð° mesh-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð· H36M-body-scans (11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ã— Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹). Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹: AMASS/MoSh++ (Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¸ raw markers H36M), SMPL-X retargeting utilities, Mixamo-like pipelines. ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ RGB (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Blender/Unity rendering Ð½Ð° BEDLAM-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ…) Ñ known 3D-GT. **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** H36M Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¶Ð¸Ð¼Ð°/Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°/ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ â€” Ð¸Ñ… Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð· Fit3D/FLAG3D/MoVi/CMU, Ð° H36M Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ body shapes Ð¸ fit-procedure.
+
+### 11.3 Multi-view NeRF / Gaussian Splatting
+
+4 ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ H36M Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ per-subject/per-action **dynamic NeRF** (HumanNeRF, NeuMan, NeRFace-like) Ð¸Ð»Ð¸ **4D Gaussians**. ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»ÑŽÐ±ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ obrerval (ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð°, Ð¸Ð· ÑƒÐ³Ð»Ð°, Ñ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð¾Ð¼ 30Â°) Ð´Ð»Ñ data augmentation. [ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™: Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ research-Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ SmartRep â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ Ray3D/virtual camera augmentation, Ð½Ð¾ Ð² 3D-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ðµ.]
+
+### 11.4 ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+- **PoseAug** (Gong, CVPR 2021, https://github.com/jfzhang95/PoseAug) â€” Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ñ€ 2D-3D Ð¿Ð°Ñ€ (Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ð°, ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°); Ð¿Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ cross-dataset PCK Ð½Ð° MPI-INF-3DHP Ð´Ð¾ 88.6%.
+- **Ray3D virtual cameras** (CVPR 2022): 324 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… H36M Ñ Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ focal, pitch, rotation.
+- **H36M-Occluded** (Bragagnolo et al., ACVR@ECCV 2024, https://github.com/laurabragagnolo/human3.6m-occluded): Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ PASCAL VOC. ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **H36MA** â€” Â«hard subsetÂ» (Wehrbein/DiffPose) â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ multi-hypothesis evaluation.
+- **BlendMimic3D** (ECCV 2024) â€” occlusion benchmark, ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ H36M skeleton.
+
+### 11.5 Pseudo-labeling
+
+Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ GT Ð½Ð° H36M Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½, pseudo-labeling ÑÐ°Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½. ÐÐ¾:
+
+- H36M-trained ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ pseudo-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² **ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ SmartRep** Ð¸Ð»Ð¸ Ð² **Kinetics-700-subset** (deadlifting, bench pressing, snatch).
+- Self-supervised MotionBERT-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ mask-and-reconstruct Ð½Ð° H36M motions Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ motion prior, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ few-shot-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° SmartRep-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½.
+
+### 11.6 ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA-Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚ (SMPLer-X, SMPLest-X, Hand4Whole, OSX): Ð´Ð¾ 30+ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¼ÐµÑÐ¸, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ H36M (NeuralAnnot) + AGORA + BEDLAM + 3DPW + MPI-INF-3DHP + COCO + MPII + InstaVariety + EgoBody + UBody. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: **BEDLAM + H36M + MPI-INF-3DHP + 3DPW + Fit3D + FLAG3D + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹**, Ð² fine-tune Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð²ÐµÑÐ° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+
+### 11.7 Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+- **Domain gap synthâ†’real** Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼; BEDLAM-only Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ SOTA, Ð½Ð¾ Ð½Ð° SmartRep-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ (ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ, ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð½, Ð±Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»Ð°, Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð°-ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³ÐµÑ‚ÐºÐ¸) Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹.
+- **NeRF-Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ñ‹** Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Â«Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ÑŒÂ» Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ H36M Ð¸ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¾Ð¶Ð½ÑƒÑŽ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- **Ð ÐµÑ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Fit3D-movements Ð½Ð° H36M body-shapes** â€” ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ (licenses Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²).
+- **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·** (PoseAug) ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ cross-dataset generalization, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° synthesis potential:** **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™**. Ð•ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (NeuralAnnot, PoseAug, MoSh++, NeRF-pipelines), Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ H36M. ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ H36M Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð° SmartRep-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, â€” body shapes, 3D-pose prior Ð¸ calibration reference Ð´Ð»Ñ virtual cameras. ÐÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ motions Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð· Fit3D/FLAG3D/ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐµÐ¹.
+
+---
+
+## 12. Gap-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¸ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ: ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ H36M ÐºÐ°Ðº pretraining Ð´Ð»Ñ SmartRep?
+
+### Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚
+
+**Ð”Ð° â€” Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ multi-dataset mix, Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð»Ð¸: pretraining ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ 2Dâ†’3D lifting-backbone. ÐÐµÑ‚ â€” ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐÐµÑ‚ â€” Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº SmartRep.**
+
+### Pro (Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Â«Ð·Ð°Â»)
+
+1. **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ 3D-GT:** 3.6M Ð¿Ð¾Ð· Ñ Vicon Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² 3D-pose prior Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ. Ð”Ð»Ñ SSL/self-pretrain (MotionBERT-style) ÑÑ‚Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+2. **ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ multi-view:** 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ intrinsic/extrinsic â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ multi-view losses, consistency Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹, virtual camera augmentation.
+3. **Ð¡Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾-ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚:** SOTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (MotionBERT, MixSTE, HybrIK, 4D-Humans) Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ H36M Ð² ÑÐ¼ÐµÑÐ¸; Ð¸Ñ… Ð²ÐµÑÐ° Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³-ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ â€” Ð¼Ð³Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚.
+4. **Body scans:** Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑˆÐ¸ 11 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SMPL shape-fit ÑÐºÑÐ¿Ð»Ð¾Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸.
+5. **Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ AMASS-pipeline motion-priors** (Ñ…Ð¾Ñ‚ÑŒ H36M ÑƒÐ´Ð°Ð»Ñ‘Ð½ Ð¸Ð· AMASS, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ MoCap-markers ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ MoSh++).
+6. **ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Â«Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹Â» MPJPE Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶Ð¸Ð¼ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾** â€” ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ sanity-check Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### Contra (Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Â«Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Â»)
+
+1. **ÐÐ¾Ð»ÑŒ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.** 15 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² â€” Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ, domain gap Ð´Ð¾ Big-3 â€” Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ….
+2. **AthletePose3D-Ð¿Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‚:** MotionAGFormer/TCPFormer, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° H36M, Ð´Ð°ÑŽÑ‚ **>200 Ð¼Ð¼ MPJPE** Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð³Ð¾ fine-tune.
+3. **Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 11 ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ñ… Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+4. **Saturated Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ H36M-MPJPE Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° 3DPW/EMDB â€” Ð·Ð°Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¸Ð½Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð´Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ?
+5. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð¸** (Â§6 EULA, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ðµ) â€” Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð—ÐžÐ›ÐžÐ¢ÐÐ¯ Ð—ÐÐ”ÐÐ§Ð. ÐÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, production â€” Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¸ÑÑŒÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ.
+6. **Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** imar.ro Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸; Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð‘ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½.
+7. **H36M ÑƒÐ´Ð°Ð»Ñ‘Ð½ Ð¸Ð· AMASS** â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ community-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð² ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ð°, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸.
+8. **MoShed-Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‹ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ;** NeuralAnnot Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ H36M; Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ¿Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ð¹.
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** H36M â€” **Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð·Ð»Ð¾ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°** Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° SmartRep. Ð’ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ â€” Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð· Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ BEDLAM (CC-BY-like) + Fit3D-commercial + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚.
+
+### ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ gap-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ 7 Ð¾ÑÑÐ¼
+
+|ÐžÑÑŒ|H36M|SmartRep-Ñ†ÐµÐ»ÑŒ|Gap|Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ|
+|---|---|---|---|---|
+|**1. Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**|15 Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… (Walking, Sitting, Eatingâ€¦)|5 ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… (Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³, Ñ‚ÑÐ³Ð°)|**0% Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ**|Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ + Fit3D + FLAG3D + Kinetics-700 subset|
+|**2. ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**|Ð½ÐµÑ‚|5â€“15 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ, ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ, ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ, knee valgus, butt wink, elbow flare)|**100% Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚**|EC3D + EJUST-SQUAT-21 + Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ|
+|**3. ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ**|11 ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹Ñ†ÐµÐ², BMI 17â€“29, Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ñ‹|ÐÑ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ BMI (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð±Ð¾Ð´Ð¸Ð±Ð¸Ð»Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² BMI 35+ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°ÑÑÑ‹), Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‹, Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐºÐ¸ 14+|**Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹** â€” Ð½ÐµÑ‚ mus muscular bodies, Ð½ÐµÑ‚ BMI 30+, ÑÑ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|BEDLAM (100 shapes) + AGORA + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³|
+|**4. Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸**|Ð›Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ 4Ã—3 Ð¼, 4 Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ²ÐµÑ‚|Ð—Ð°Ð» (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð°, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ), ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¸/ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°, Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹/Ð±Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€Ñ|**Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð», Ð·Ð°Ð½ÑÑ‚Ð¸Ð¹ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ, handheld|3DPW (handheld) + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ|
+|**5. Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°**|Ð¾Ð±Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ MoCap-ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŽÐ¼Ñ‹, Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹|Ð¨Ð¾Ñ€Ñ‚Ñ‹/Ñ„ÑƒÑ‚Ð±Ð¾Ð»ÐºÐ¸/ÐºÐ¾Ñ„Ñ‚Ñ‹/ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³ÐµÑ‚ÐºÐ¸/Ð¿Ð¾ÑÑ/Ð±Ð¸Ð½Ñ‚Ñ‹/Ð»ÑÐ¼ÐºÐ¸|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹**|BEDLAM (111 outfits Ñ Ñ„Ð¸Ð·ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸ÐµÐ¹) + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹|
+|**6. Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²**|Ð½ÐµÑ‚|Per-rep error labels Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² (SFG/NSCA/ACSM); Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° 1â€“10 ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°|**100% Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚**|Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸; EgoExo-Fitness ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿|
+|**7. Post-augmentation gap**|Ð”Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ PoseAug/Ray3D/virtual cameras/NeRF â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ H36M-only Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÑŽÑ‚ deep squat, lockout jerk, hip hinge Ñ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¼ Ð²ÐµÑÐ¾Ð¼|ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ biomechanics ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°, valgus knees, barbell path|ÐžÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap ~40â€“60%|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ fine-tune Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + Ñ„Ð¸Ð·.-basedpriors (HuMoR, NSF)|
+
+---
+
+## 13. ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+### 13.1 Transparency Score (Ð¿Ð¾ 10 Ð¾ÑÑÐ¼, 1â€“5)
+
+|ÐžÑÑŒ|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|**Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸**|4/5|ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾; Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ 15 ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ², 2 trial) Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹|
+|**Ð Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²**|2/5|ÐÐ³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° (5F+6M, BMI 17â€“29), Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ per-subject age/ethnicity/weight|
+|**ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ**|1/5|ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ; Ð½ÐµÑ‚ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° IRB/Ethics|
+|**ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ GT**|5/5|Reprojection error 0.17 px, MoCap 200 Hz, body scans â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸|
+|**Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð²**|3/5|ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (MPJPE, MPJAE) Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹; Protocol #1/#2/PA-MPJPE â€” community add-on|
+|**Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…**|2/5|imar.ro Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ CDN, Ð½ÐµÑ‚ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð», Ð½ÐµÑ‚ reliability SLA|
+|**Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°/Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹**|3/5|Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ; Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ (MoShed) â€” Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹|
+|**Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ**|2/5|Ð–Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ°Ñ academic NC, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ (Ñ†ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ)|
+|**ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°**|2/5|ÐÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 2014â€“2026, Ð½ÐµÑ‚ datasheet Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ñƒ Gebru et al.|
+|**Ð ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ biases**|1/5|ÐÐµÑ‚ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ limitations Ð² TPAMI-2014; biases Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°Ñ… (Wandt et al.)|
+|**Ð¡ÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾**|**25/50**|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ðµ â€” Ð´Ð»Ñ 2014 Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°, Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð² 2026 Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾|
+
+### 13.2 Peer-review Ð¿Ð¾ 10 ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚|
+|---|---|
+|**1. ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸**|Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ: 3.6M Ð¿Ð¾Ð· â€” Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²|
+|**2. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ: hardware sync, 0.17 px reproj error, Vicon + TOF + body scans|
+|**3. Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ: Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ license Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÑÐ°Ð¹Ñ‚ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½|
+|**4. ÐžÐ±Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (generalization)**|**ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ**: ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ â†’ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ transfer (Ð·Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚)|
+|**5. Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ**: Ð½ÐµÑ‚ IRB/consent-disclosure, Ð½ÐµÑ‚ opt-out, Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ|
+|**6. Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ**|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ: ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ datasheet / model-card-style Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°|
+|**7. ÐšÐ»Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / API**|**ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ**: CDF-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†-Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐº, Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð³Ð¾ downloader, Ð½ÐµÑ‚ REST API|
+|**8. ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°**|Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ: Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚, >3K Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² >50% 3D-pose Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚|
+|**9. Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (long-term)**|**ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ**: ÑÐ°Ð¹Ñ‚ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, H36M Ð²Ñ‹ÐºÐ¸Ð½ÑƒÑ‚ Ð¸Ð· AMASS, Ð½ÐµÑ‚ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸|
+|**10. Ð§ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¸**|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ: EULA ÑÑÐ½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð°, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ°|
+|**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾**|Mixed â€” Ð²ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¸Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº ÑÐ²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ñ‹ 2026 Ð¾Ð½ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚ÑÐ½ÐµÑ‚|
+
+---
+
+## 14. Executive summary (10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²)
+
+1. **Human3.6M â€” Ð²ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¸Ð¹, Ð½Ð¾ saturated Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº 2014 Ð³Ð¾Ð´Ð°**: 3.6 Ð¼Ð»Ð½ 3D-Ð¿Ð¾Ð· Ñ Vicon-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ, 4 RGB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ 1000Ã—1000 @50 Hz, TOF Ð¸ body scans â€” ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ GT, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ ÑÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ SOTA (MotionBERT 35.8 Ð¼Ð¼ MPJPE Protocol #1, DiffPose 28.7 Ð¼Ð¼ PA-MPJPE Protocol #2).
+    
+2. **Ð’ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¢Ð— Ð½ÐµÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ**: Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **15 training scenarios** (Ð° Ð½Ðµ 17), **32 joints Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ / 17 joints Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹** (Ð° Ð½Ðµ 24), ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ñ Ð² **Ð‘ÑƒÑ…Ð°Ñ€ÐµÑÑ‚Ðµ** (Ð½Ðµ Ð² Ð¡Ñ‚Ð¾ÐºÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ¼Ðµ), Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ **1000Ã—1000** (Ð½Ðµ 1000Ã—1002), Protocol #1/#2/PA-MPJPE/PCK Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ **Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ** TPAMI-2014, Ð° Ð½Ðµ Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ðµ.
+    
+3. **Ð”Ð»Ñ SmartRep domain gap Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹**: Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. AthletePose3D (2025) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° H36M, Ð½Ð° Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ **>200 Ð¼Ð¼ MPJPE** â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð±ÐµÐ· fine-tune.
+    
+4. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ academic non-commercial** (Â§1 EULA) + Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ðµ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (TPAMI-2014 + ICCV-2011). ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸, Ñ†ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ. Ð”Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¾Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¾Ð¹ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº**.
+    
+5. **H36M Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑƒÐ´Ð°Ð»Ñ‘Ð½ Ð¸Ð· AMASS** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ 2020â€“2022 (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² `prepare_data.py:238`); **MoShed-Ñ„Ð¸Ñ‚Ñ‹ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ**; NeuralAnnot SMPL-X ~312.2K Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½ÑÐ¾Ð² Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ H36M Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· imar.ro.
+    
+6. **Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² 2026 ÑÐ¾Ð¼Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°**: imar.ro Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ (~1 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ, Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð¼ÐµÑÑÑ†Ñ‹), Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼ ~267 GB, unofficial Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð° ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ. ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ð‘ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½.
+    
+7. **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep**: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ H36M **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾** ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· 4â€“6 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð² multi-dataset pretraining Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ 2Dâ†’3D lifting-backbone (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ BEDLAM, MPI-INF-3DHP, 3DPW). **Fine-tune Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° Fit3D + FLAG3D + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ + EC3D.** Ð”Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº SmartRep MPJPE Ð½Ð° H36M Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½ â€” Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ held-out.
+    
+8. **ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸**: **Fit3D** (5/5: 37 fitness, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ squat Ð¸ deadlift, 3 M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², SMPL-X), **FLAG3D** (4/5: 60 Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ language instructions, ~20M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), **EC3D** (4/5: squat/lunge/plank Ñ per-error labels), **MM-Fit** (4/5: multimodal with IMU). ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð° ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ â€” ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð² Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ SmartRep.
+    
+9. **Synthesis potential Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™**: NeuralAnnot, PoseAug, H36M-Occluded, Ray3D virtual cameras, NeRF per-subject â€” Ð²ÑÐµ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ñ‹Ðµ. ÐÐ¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð² H36M Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ…; body shapes Ð¸ 3D-pose prior Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÑŒ, Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ motions Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð²Ð½Ðµ.
+    
+10. **Transparency Score 25/50**: ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ MoCap Ð¸ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ IRB-Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹. ÐŸÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ 2026 (datasheet-for-datasets, model cards, opt-out, GDPR) H36M Ð½ÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ â€” ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾, Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚.
+    
+
+---
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð² Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ.] H36M â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ÐºÐ½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð² 2026 Ð³. ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²ÑÑ‘ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ ÑÐ¸Ð¼Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð¼ Â«ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð¹ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹Â» 3D-pose estimation, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ñ€Ð°Ð¹Ð²ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ°. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¾Ð½ â€” ÑÐ»ÑƒÐ¶ÐµÐ±Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€Ñ: Â«Ð³Ð°Ð»Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Â» Ð² multi-dataset pretrain, Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Â«Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾Â» Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, reference-ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ virtual camera augmentation. **ÐÐ¾ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° SmartRep â€” ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹, ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ð¸ fine-tune Ð½Ð° Fit3D/FLAG3D/EC3D.** Ð•ÑÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð° SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ¾Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð¾Ð¼, H36M Ð·Ð°Ð¹Ð¼Ñ‘Ñ‚ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Ð¸ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐ½Ðµ.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/MPI-INF-3DHP (Max Planck Institute for Informatics â€“ 3D Human Pose).md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/MPI-INF-3DHP (Max Planck Institute for Informatics â€“ 3D Human Pose).md
new file mode 100644
index 0000000..e0e4bf7
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/MPI-INF-3DHP (Max Planck Institute for Informatics â€“ 3D Human Pose).md	
@@ -0,0 +1,414 @@
+
+```yaml
+
+## dataset_name: "MPI-INF-3DHP (Max Planck Institute for Informatics â€“ 3D Human Pose)"
+ dataset_acronym: "MPI-INF-3DHP" paper_title: "Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision" paper_title_ru: "ÐœÐ¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð°Ñ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Â«Ð² Ð´Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´ÐµÂ» Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ CNN-ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¸ÐµÐ¹" authors: [Mehta, Rhodin, Casas, Fua, Sotnychenko, Xu, Theobalt] year: 2017 venue: "3DV (International Conference on 3D Vision), Qingdao, China" venue_tier: "B (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ 3D-vision; Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ 3D HPE)" doi: "10.1109/3DV.2017.00064 / arXiv:1611.09813" domain: [pose_3d, motion_generic] subjects_count: 8 exercises_count: 0 # Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð½ÐµÑ‚; ÐµÑÑ‚ÑŒ 8 Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ modalities: [rgb, mocap, 2d_pose, 3d_pose, segmentation_chroma_key] multi_view: true expert_error_annotation: false license: "research-only (Max-Planck non-commercial); commercial use prohibited" availability: "open download Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸/Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ EULA" url: "https://vcai.mpi-inf.mpg.de/3dhp-dataset/" relevance_to_smartrep: 2 direction: "B (ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” pretraining Ð´Ð»Ñ pose backbone)" role_in_pipeline: [pretrain, pseudo_label, synthesis_source] transparency_score: "8/20" synthesis_potential: [background_swap, mocap_retarget_amass, pseudo_labeling_source] tags: [pose_estimation, 3d_pose, mocap, multi_view, in_the_wild, green_screen, generic_motion, non_commercial, no_strength_training, no_error_annotation] priority: "LOW (ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ½Ñ‹Ð¹ pose-pretraining; Ð´Ð»Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep â€” REJECT)"
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+```
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+# ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° MPI-INF-3DHP
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+> âš ï¸ **Ð”Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€ Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°.** Ð—Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÑ‘Ð» Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ PDF â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° (vcai.mpi-inf.mpg.de/3dhp-dataset/), arXiv-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ (1611.09813), README Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ… Ð¸ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ mmpose / mmhuman3d. Ð¢Ð°Ð¼, Ð³Ð´Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ PDF, Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÑŽ: **Â«ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž ÐŸÐž PDFÂ»**.
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+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
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+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|------|----------|
+| ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ | Max Planck Institute for Informatics â€” 3D Human Pose |
+| ÐÐºÑ€Ð¾Ð½Ð¸Ð¼ | MPI-INF-3DHP |
+| ÐÐ°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ | Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision |
+| ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ | Dushyant Mehta, Helge Rhodin, Dan Casas, Pascal Fua, Oleksandr Sotnychenko, Weipeng Xu, Christian Theobalt |
+| ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ | MPI for Informatics (GVV Group), Universidad Rey Juan Carlos, EPFL |
+| Ð“Ð¾Ð´ | 2017 (arXiv v1: Ð½Ð¾ÑÐ±Ñ€ÑŒ 2016) |
+| Venue | International Conference on 3D Vision (3DV 2017), Qingdao |
+| Tier | Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ (B/A Ð² 3D-vision; Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº 3D HPE Ð½Ð°Ñ€Ð°Ð²Ð½Ðµ Ñ Human3.6M) |
+| DOI | 10.1109/3DV.2017.00064 |
+| arXiv | 1611.09813 |
+| Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ | ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž Ð¢ÐžÐ§ÐÐž, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº ~1500â€“2000+ (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· 3â€“4 Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸) |
+| Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ | ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ñ€ÐµÐ»Ð¸Ð· 2017 Ð³.; Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾. Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ MuCo-3DHP (3DV 2018) â€” ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ MPI-INF-3DHP |
+| Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ | Ð—Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð¾ 2026 Ð³. |
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+## 2. ÐŸÐžÐ—Ð˜Ð¦Ð˜ÐžÐÐ˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
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+MPI-INF-3DHP ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Human3.6M â€” ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð· Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ð½, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Â«Ð² Ð´Ð¸ÐºÑƒÑŽ ÑÑ€ÐµÐ´ÑƒÂ». ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð²Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ **Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·, Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹, Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹**, Ð° ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ â€” ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ° Ð½Ð° Ñ…Ñ€Ð¾Ð¼Ð°ÐºÐµÐµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· chroma-keying Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð»ÐµÑ‚Ñƒ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¾Ð½, Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¼ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½ÑƒÑŽ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ RGB. Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ **Ñ‚ÐµÑÑ‚-ÑÐµÑ‚ Ñ outdoor-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸**, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ñƒ Human3.6M Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ðµ Ð½ÐµÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº, Ð³Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ 3D-pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ: **Â«Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ + outdoor-eval > Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…Â»**.
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+---
+
+## 3. Ð¢Ð•Ð¥ÐÐ˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¥ÐÐ ÐÐšÐ¢Ð•Ð Ð˜Ð¡Ð¢Ð˜ÐšÐ˜
+
+### 3.1. ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°
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+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|----------|----------|
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² | 8 Ð² train (S1â€“S8), 6 Ð² test (TS1â€“TS6) |
+| Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ | 4M / 4F Ð² train (ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž Ð´Ð»Ñ test) |
+| Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• (Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ñƒ â€” Ð²Ð·Ñ€Ð¾ÑÐ»Ñ‹Ðµ, Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ 20â€“35) |
+| ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚/Ð²ÐµÑ/BMI Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹) |
+| Ð£Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ | ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜ÐœÐ•ÐÐ˜ÐœÐž (Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸); Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð·Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†ÐµÐ² |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ | 8 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð² train, 7 Ð² test (standing/walking, exercise, sitting on chair, crouch/reach, on the floor, sports, miscellaneous). **Â«ExerciseÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ° Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° jumping jacks, Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ** |
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ | 16 train sequences (8 subj Ã— 2 seq) Ã— 14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ â‰ˆ 224 view-sequence; 6 test |
+| ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² | ~1,3 Ð¼Ð»Ð½ Ð² train (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾ ~96â€“100k Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ SOTA) |
+| ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¢ÐžÐ§ÐÐž; Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð½Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚ |
+| Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¢ÐžÐ§ÐÐž |
+| Train / val / test split | ÐŸÐ¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼: S1â€“S8 train, TS1â€“TS6 test (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹). Val Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ S8 ÐºÐ°Ðº held-out |
+
+### 3.2. ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+
+| ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ÐÐ°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ | Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° | Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ | ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ |
+|-------------|---------|----------------------|--------|------------|
+| RGB video | âœ… | 2048Ã—2048 (chest-cam, train), HD-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ test | AVI / JPEG-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ | 14 Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² Ã— 16 train-sequences |
+| Depth | âŒ | â€” | â€” | â€” |
+| IR | âŒ | â€” | â€” | â€” |
+| 2D pose / keypoints | âœ… (Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚ 3D) | Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾ | annot.mat | 17 / 28 joints |
+| 3D pose (markerless MoCap) | âœ… | Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ñ RGB | annot.mat (MATLAB) | 17 joints (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚), 28 joints (Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹) |
+| SMPL / SMPL-X | âš ï¸ Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚; Ð¿Ð¾ÑÑ‚-Ñ„Ð¸Ñ‚ SMPL Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ (SPIN, NeuralAnnot, BEDLAM-style) | â€” | npz, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ | â€” |
+| IMU | âŒ | â€” | â€” | â€” |
+| EMG / physio | âŒ | â€” | â€” | â€” |
+| Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ | âŒ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ 7â€“8 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹) | â€” | â€” | â€” |
+| ÐÑƒÐ´Ð¸Ð¾ | âŒ | â€” | â€” | â€” |
+| Foreground / chroma-mask | âœ… (ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ green screen) | Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾ | PNG-Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ | ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ RGB |
+
+### 3.3. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°
+
+- **ÐšÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹:** **ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž ÐŸÐž PDF.** Ð˜Ð· Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ â€” 14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ (11 Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ´Ð¸ + 3 Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ/Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ). Ð’ÑÐµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾.
+- **ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°:** intrinsic + extrinsic ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° **Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð° Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚** Ð´Ð»Ñ train (ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾; Ð´Ð»Ñ test Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°).
+- **Ð¤Ð¾Ð½:** train â€” green screen Ð² ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¸ (ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹, Ð´Ð»Ñ chroma-key Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). Test â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ studio (TS1â€“TS4), Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ indoor Â«Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹Â» (TS5), Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ outdoor (TS6) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°.
+- **ÐžÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** train â€” Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾Ðµ; test â€” Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ outdoor.
+- **MoCap-ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°:** **markerless** multi-camera capture (Captury Studio, ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°, **ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž Ð¢ÐžÐ§ÐÐž ÐŸÐž PDF**, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ). Ð—Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Captury â€” Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ, Ð½Ð¾ **Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ**.
+
+### 3.4. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ (ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž ÐŸÐž PDF â€” Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð· Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… reproductions)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð² Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ (Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ð¼ Ð¸ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼):
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+| Ð Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº | Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ | Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ |
+|---------|-----------|------------------|
+| Fig. 1 | Teaser: Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ outdoor in-the-wild Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ | ÐœÐ°Ñ€ÐºÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ â€” Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ |
+| Fig. 2 | Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° 28-joint Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ | Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ joint topology (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸) |
+| Fig. 3 | Capture setup: green screen + camera rig | Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ¸ |
+| Fig. 4 | Pose space coverage (PCA / heatmap) â€” ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Human3.6M | Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ |
+| Fig. 5 | ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ augmented frames (BG + clothing swap) | Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð° |
+| Fig. 6 | Frame samples Ð¸Ð· test set Ð¿Ð¾ 7 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼ | ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² |
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ 3DV 2017: Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ð¸, Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ BMI, Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ **Fig. 5** â€” Ð¾Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… samples. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼, Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼Ñƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾ ÑÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð»Ñ pretraining.
+
+---
+
+## 4. ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð¯ Ð¡Ð‘ÐžÐ Ð Ð”ÐÐÐÐ«Ð¥
+
+### 4.1. Ð ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²
+
+- **ÐšÐ°Ðº Ñ€ÐµÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… MoCap-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ° MPI â€” Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†Ñ‹ Ð¸Ð· Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ‚Ð° Ð¸ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+- **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð°/Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•.
+- **ÐšÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ñ:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•.
+- **IRB / ethics:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• ÑÐ²Ð½Ð¾ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ CV-papers Ð´Ð¾ 2020 Ð³.).
+- **Selection bias:** Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ Ð·Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð²Ð·Ñ€Ð¾ÑÐ»Ñ‹Ðµ Ð² Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ, Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿ÑƒÐ». ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹.
+
+### 4.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸
+
+- **Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶:** ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð· Ð¼ÐµÐ½ÑŽ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Â«exerciseÂ», Â«sittingÂ», Â«sportsÂ»). ÐÐµ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Â«ÑÐ¿Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ».
+- **ÐŸÐ¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž.
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸:** **ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜ÐœÐ•ÐÐ˜ÐœÐž â€” Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð½ÐµÑ‚**. Ð­Ñ‚Ð¾ fitness-relevant Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **Ð Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž.
+- **Ð’Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹:** Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ â€” Ð´Ð° (14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€); ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ; ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ â€” ÑÐ¿Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹.
+
+### 4.3. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ
+
+- **ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ°:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•.
+- **Ð’ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ MoCap:** markerless ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Captury, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ (ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž Ð¢ÐžÐ§ÐÐž) Ð¿Ð¾ÑÑ‚-Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ…/Ð²Ñ‹ÐºÐ¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² **Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ**.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° MoCap â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° 2017 Ð³. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ pose-precision claims Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð½ÐµÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ floor Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñ‹.
+
+---
+
+## 5. ÐŸÐ ÐžÐ¢ÐžÐšÐžÐ› ÐÐÐÐžÐ¢ÐÐ¦Ð˜Ð˜
+
+### 5.1. Ð¢Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+
+- **ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** 7â€“8 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾-Ð³Ñ€Ð°Ð½ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ðµ).
+- **Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ:** âŒ Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð´Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾).
+- **ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ:** bboxâ€™Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð¸Ð· 2D-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸; segmentation Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº Â«Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°Â» Ð½ÐµÑ‚ Ð² Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸Ð· chroma-key.
+- **Pose:** 2D + 3D keypoints (17 ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… + 28 Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ…).
+- **Quality / AQA:** âŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
+- **Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** âŒ.
+
+### 5.2. ÐŸÑ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (markerless MoCap) â€” Ð½Ðµ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ.
+- **ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** N/A (Captury). ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð² / Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ð»Ð¾ÑÑŒ â€” Ð´Ð° Ð¸ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸.
+- **Inter-annotator agreement:** **N/A** Ð´Ð»Ñ MoCap, Ð½Ð¾ Ð¸ **Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸** Ð½Ð° golden set Ñ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ MoCap (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Vicon) **Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ**.
+- **Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼:** N/A.
+- **Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹:** Captury Studio (proprietary).
+
+### 5.3. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+- Golden set â€” **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚**.
+- Cross-check â€” **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚**.
+- ÐÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â€” **Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ**.
+
+---
+
+## 6. Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð˜ Ð›Ð˜Ð¦Ð•ÐÐ—Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð•
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|----------|----------|
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | Custom **Max-Planck non-commercial** EULA (research-only) |
+| ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ | âŒ **Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¾** (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° MPI Ð¾ Â«non-commercial scientific research onlyÂ»; Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¸Ð½ÐºÐ¾Ñ€Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ñ‹, Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹, 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÐ¼Ñ‹) |
+| MoU / DUA | EULA Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· download-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ (Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐºÐ¸) |
+| Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ | ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ñ ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ð° MPI + shell-ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹ `get_dataset.sh` / `get_testset.sh` |
+| Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ | ~25 GB (train) + ~7 GB (test); Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ ~32 GB |
+| Ð¥Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð³ | Ð˜Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑƒÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ (MPI SaarbrÃ¼cken) |
+| Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ | âœ… README + bash-ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ (Ð² Ñ‚.Ñ‡. Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð° Ð½Ð° GitHub) |
+| API / dataloader | ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ dataloader Ð½ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³-ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð² **mmpose, mmhuman3d, SPIN, VIBE, MargiPose** â€” Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ de-facto ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ |
+| ÐÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº | âœ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ (Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ Ð² 2026 Ð³.) |
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸: **Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐº Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ 1 Ð´ÐµÐ½ÑŒ**, ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ GPU-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°. ÐŸÑ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ (Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ffmpeg) â€” ÐµÑ‰Ñ‘ 0.5â€“1 Ð´ÐµÐ½ÑŒ. Ð¡ÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿ÑÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ â€” **Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ**: Ð´Ð»Ñ SmartRep, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ MPI-INF-3DHP Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð½ÐµÑÑ‘Ñ‚ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐºÐ°Ðº pretrain.
+
+---
+
+## 7. Ð”Ð•ÐœÐžÐ“Ð ÐÐ¤Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”ÐžÐ›ÐžÐ“Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• ÐŸÐ•Ð Ð•ÐšÐžÐ¡Ð«
+
+### 7.1. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+- **Gender:** ~ 50/50 Ð² train (ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚).
+- **Ð­Ñ‚Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ / Ð³ÐµÐ¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹:** Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð³Ð¾Ð¼Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ â€” ÐµÐ²Ñ€Ð¾Ð¿ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿ÑƒÐ».
+- **Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚:** ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ð¾Ð¹ Ð²Ð·Ñ€Ð¾ÑÐ»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½.
+- **BMI spread:** **ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰Ñ‘Ð½ Ðº Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ / Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ**; Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ, Ð¿Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ñ‹Ðµ, Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ…ÑƒÐ´Ñ‹Ðµ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚.
+- **Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ°:** Ð½Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Â«healthy adult biasÂ».
+
+### 7.2. Ð¡ÑŠÑ‘Ð¼Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+- **Pose coverage:** Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Human3.6M (ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð¸Ñ… Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð¼), Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð°** â€” Ð½ÐµÑ‚ Â«ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ñƒ Ð½Ð°Ð´ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹Â», Â«Ð¼Ð¾ÑÑ‚ Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹Â», Â«Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹Â».
+- **Viewpoint coverage:** Ð²ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ¿Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ train (14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€); **Ð² test â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° ÑÑ†ÐµÐ½Ñƒ**.
+- **Environmental:** train â€” 100% studio; test â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ outdoor (TS5â€“TS6).
+- **Temporal:** Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸, fatigue effects Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ.
+
+### 7.3. ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹
+
+- **Class imbalance:** Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ 7â€“8 ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ â€” **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾**.
+- **Quality labels:** Ð¸Ñ… Ð½ÐµÑ‚, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ° Ð½ÐµÑ‚.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð´Ð»Ñ SmartRep] Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹:
+1. **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹** â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° MPI-INF-3DHP, ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð²Ð½Ðµ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ (Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚ÐµÑ€Ñ‹ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ð¾Ð±Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð»ÐµÑ‡, Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ…ÑƒÐ´Ñ‹Ðµ subjects).
+2. **ÐŸÐ¾Ð·Ð°-ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹** â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ»ÐµÐ¿Ñ‹Ð¼ Ðº ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¶Ð¸Ð¼Ð°, lockout ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹). Pretrained-Ð²ÐµÑÐ° Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð°Ð¼, Ð³Ð´Ðµ Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½ÐµÐ½Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ feedback.
+
+---
+
+## 8. Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð’ ÐÐÐ£Ð§ÐÐžÐœ Ð¡ÐžÐžÐ‘Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð•
+
+### 8.1. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²ÐµÐ¶ÐµÐ¹ ÑÐ²ÐµÑ€ÐºÐ¸)
+
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ | Ð“Ð¾Ð´ | ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° | 3DPCK@150 â†‘ | AUC â†‘ | MPJPE â†“ (mm) | ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ |
+|-------|-----|-------------|-------------|-------|--------------|------------|
+| VNect (Mehta) | 2017 | CNN + kinematic skeleton | ~76 | ~40 | ~125 | ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ baseline Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¶Ðµ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ðµ |
+| Mehta (3DV'17) | 2017 | ResNet + 3D heatmap | ~75 | ~37 | ~117 | ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ |
+| LCN (Ci) | 2019 | Locally-connected GCN | ~83 | â€” | â€” | |
+| SPIN (Kolotouros) | 2019 | HMR + iterative fit | ~85 | â€” | ~67 (PA) | + SMPL fit |
+| VIBE (Kocabas) | 2020 | Temporal GRU | ~89 | â€” | ~63 (PA) | |
+| PoseFormer / MixSTE / MotionBERT | 2021â€“2023 | Transformer-lift | ~95+ | ~64+ | ~17â€“35 (Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñƒ) | Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA |
+| MotionAGFormer / AvanceFromer Ð¸ Ð¿Ñ€. | 2024â€“2025 | hybrid attention | ~98 | ~70+ | ~16â€“25 | Ð›Ð¸Ð´ÐµÑ€Ñ‹ PWC-Ð´Ð¾ÑÐºÐ¸ |
+
+**Leaderboard:** ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° [paperswithcode.com/dataset/mpi-inf-3dhp](https://paperswithcode.com/dataset/mpi-inf-3dhp) â€” Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° "3D Human Pose Estimation".
+
+### 8.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°:
+- **3DPCK@150mm** â€” Percentage of Correct Keypoints Ñ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ 150 Ð¼Ð¼ (â‰ˆ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹).
+- **AUC (3DPCK)** â€” area under curve Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð².
+- **MPJPE** â€” Mean Per-Joint Position Error (Ð¼Ð¼).
+- Ð˜Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° **PA-MPJPE** â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Procrustes-Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+ÐÐ´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ 3D-pose, Ð½Ð¾ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Per-Class MPJPE Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ failure mode Ð½Ð° Â«exerciseÂ»-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ** â€” Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+### 8.3. Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ failure modes
+
+- ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ, ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) â€” Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ MPJPE.
+- Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ outdoor-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ test.
+- ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾Ð¼ â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ hard case.
+- **ÐÐµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ** failure analyses ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð° Â«exerciseÂ»-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð ÐÐ’ÐÐ•ÐÐ˜Ð• Ð¡ ÐÐ›Ð¬Ð¢Ð•Ð ÐÐÐ¢Ð˜Ð’ÐÐ«ÐœÐ˜ Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢ÐÐœÐ˜
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | **MPI-INF-3DHP** | Fit3D | FLAG3D | Human3.6M | 3DPW |
+|----------|:----------------:|:-----:|:------:|:---------:|:----:|
+| Fitness-specific | âŒ | âœ… | âœ… | âŒ | âŒ |
+| Strength training (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸) | âŒ | Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | âŒ | âŒ |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² | 8 + 6 test | 13 | 60 | 11 | 7 (test) |
+| Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ | 7â€“8 Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… | 47 fitness | 60 fitness | 15 Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… | natural in-the-wild |
+| MoCap GT | markerless (Captury) | marker-based Vicon | marker-based | marker-based Vicon | IMU + Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ |
+| Multi-view | âœ… 14 cam (train) | âœ… 4 cam | âœ… multi-cam | âœ… 4 cam | âŒ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ |
+| Outdoor frames | âœ… (test only) | âŒ | âŒ | âŒ | âœ… (preferred case) |
+| Green screen / aug-friendly | âœ… â­ | âŒ | âŒ | âŒ | âŒ |
+| Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ | âŒ | âŒ | âŒ | âŒ | âŒ |
+| SMPL params | community-added | âœ… | âœ… | community-added | âœ… |
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | research-only | research-only | research-only | research-only | research-only |
+| ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡. Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·. | âŒ | âŒ | âŒ | âŒ | âŒ |
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** MPI-INF-3DHP â€” ÑÑ‚Ð¾ **ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 3D pose backbone-pretraining-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**, Ð¸ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ Ð¾Ð½ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð² (Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ green screen + outdoor test). ÐÐ¾ Ð´Ð»Ñ **fitness-specific Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ** Ð¾Ð½ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ **ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Fit3D Ð¸ FLAG3D**, Ð° Ð´Ð»Ñ **silov-trening-specific** â€” ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ Ð²ÑÐµÐ¼ (Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð½Ð¸ÑˆÐµ Ð´Ð¾ ÑÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ», Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð· Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ SmartRep-dataset).
+
+---
+
+## 10. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|--------|:------:|-------------|
+| Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ | **1/5** | ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Â«exerciseÂ» = ÐºÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ° (jumping jacks Ð¸ Ñ‚.Ð¿.); Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… free weights |
+| Multi-view Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ | **5/5** | 14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ train â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ |
+| ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ | **2/5** | 8 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ð³Ð¾Ð¼Ð¾Ð³ÐµÐ½Ð½Ð¾ |
+| Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº | **1/5** | ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ |
+| MoCap / IMU GT | **4/5** | Markerless MoCap, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ |
+| Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ â‰¥720p | **5/5** | 2048Ã—2048 train, HD test |
+| Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° â‰¥30 FPS | **5/5** | ~50 FPS Ñƒ Captury (ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² PDF) |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | **3/5** | Ð¡ÐºÐ°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾, Ð½Ð¾ **non-commercial â€” Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð°** |
+| Edge-pipeline ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | **4/5** | Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ dataloaders Ð² mmpose / SPIN / VIBE â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ |
+
+**ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½:**
+- ðŸ…° Fine-grained error detection â€” **Ð½Ðµ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½** (Ð½ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº).
+- ðŸ…± Biomechanics-aware pose estimation â€” **ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½** ÐºÐ°Ðº pretraining-Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº 3D-pose-Ð²ÐµÑÐ¾Ð²; backbone, Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼, Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+- ðŸ…² Few-shot / SSL adaptation â€” **ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½** ÐºÐ°Ðº Â«universe of posesÂ» Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ contrast-learning.
+
+**Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:**
+- **Pretrain backbone:** âœ… Ð´Ð°, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ 3D-pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (MotionBERT-style lifter).
+- **Fine-tune:** âŒ Ð½ÐµÑ‚, Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð°Ð»Ñ‘Ðº.
+- **Evaluation:** âŒ Ð½ÐµÑ‚, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐºÐ°Ð¶ÑƒÑ‚ Ð¾ technique error detection.
+- **Baseline training:** âš ï¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Â«honestÂ» pose-baseline Ð¸ Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+- **Pseudo-labeling:** âœ… Ð´Ð° â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼, Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ YouTube-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+- **Synthesis source:** âœ… Ð´Ð° â€” green screen Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ background swap Ð´Ð»Ñ in-the-gym Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸:**
+1. **Domain gap:** silovye Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹) Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð°Ð¼.
+2. **Ð®Ñ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹:** non-commercial license. Ð•ÑÐ»Ð¸ SmartRep â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚, Ð²ÐµÑÐ°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¢ÐžÐ›Ð¬ÐšÐž Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ñ‹ (Ð½ÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð¾Ð½Ð°; Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Â«derived weightsÂ» Ð½Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Â«Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼Â», Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½ÐµÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº pretrain Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ImageNet, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº).
+3. **Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹:** Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² .avi-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐ¹Ð½ÐµÑ€Ðµ Ð¸ MATLAB .mat Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ extra-ÑˆÐ°Ð³ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³Ð°.
+
+---
+
+## 11. ÐŸÐžÐ¢Ð•ÐÐ¦Ð˜ÐÐ› Ð”Ð›Ð¯ DATA AUGMENTATION / SYNTHESIS
+
+### 11.1. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+- SMPL/SMPL-X **Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸.
+- ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ñ„Ð¸Ñ‚ SMPL Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ (SPIN-pseudo-GT, NeuralAnnot) Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº `spin_mpi_inf_3dhp_train.npz` / `vibe_mpi_inf_3dhp_train.npz`.
+- ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð° â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ (Ð½ÐµÑ‚ multi-view physical refinement).
+- Re-rendering Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL renderer Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½, Ð½Ð¾ meshes/vertices Ð² Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+
+### 11.2. MoCap ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°
+- Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ â€” proprietary Captury .mat; Ð´Ð»Ñ AMASS-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÐµÑÑ‚ÑŒ community-ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ canonical).
+- Ð Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ body shapes Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Î²-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ° (BEDLAM, AGORA Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚).
+- Driving Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² Ð² Unity/Unreal â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ SMPL/BVH-export.
+
+### 11.3. Multi-view novel view synthesis
+- 14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ train + ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° â†’ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ **per-subject NeRF / Gaussian Splatting**.
+- ÐÐ• Ð’Ð•Ð Ð˜Ð¤Ð˜Ð¦Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐž, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¸ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ NeRF-Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾.
+- Test set â€” Ð¾Ð´Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°, NVS Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ outdoor-ÑÑ†ÐµÐ½.
+
+### 11.4. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- â­ **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ sweet spot Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°:** chroma-key Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ â†’ **background replacement Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½**.
+- Ð’ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ (ÑÐ¼. Fig. 5).
+- Clothing swap Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· layered compositing).
+- Relighting â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ SMPL-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð°.
+
+### 11.5. Pseudo-labeling Ð´Ð»Ñ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+- Pretrained pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° MPI-INF-3DHP ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ (SPIN, VIBE, PARE Ð¸ Ð¿Ñ€.).
+- âš ï¸ Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ðº Â«expert labelerÂ» Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ Ñ Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ â€” Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… ÑÑ‚Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ bias.
+- **Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ pretrained pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÑŒ) Ð´Ð»Ñ pseudo-GT.**
+
+### 11.6. ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸
+- AMASS ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ðµ-Ñ„Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ SMPL).
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ Fit3D / FLAG3D â€” Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ joint-topology, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° 17-joint COCO/H36M-ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚).
+- Ð£Ð¶Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ multi-dataset pretraining (SPIN, PARE, MotionBERT) **ÑˆÑ‚Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ MPI-INF-3DHP Ð² Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ pool** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ.
+
+### 11.7. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+- **Domain gap realâ†’synthetic** Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ **Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼** Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ background replacement â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÑ‘ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.
+- **Ð£Ñ‚ÐµÑ‡ÐºÐ° MoCap-ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ 8 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ **Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ** â€” Ð¾ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ 8 Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ, Ð¸ Ð¾Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð½ÐµÑ‚ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ðµ, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ñ… Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ MuCo-3DHP-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ñ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð»).
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™-Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ green screen Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ, Ð½Ð¾ **Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ²** ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ bias.
+
+---
+
+## 12. GAP-ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¨Ð•Ð“Ðž Ð”ÐÐ¢ÐÐ¡Ð•Ð¢Ð
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ MPI-INF-3DHP **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚** (Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ SmartRep-dataset Ð¼Ð¾Ð³ Ð±Ñ‹ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ):
+
+1. **Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð° â€” **Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾** Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾. Ð­Ñ‚Ð° Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°.
+2. **ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ð¸ÐºÐµÐ¼ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹** Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€.
+3. **ÐÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ:** ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð»ÐµÑ‡ / ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð³Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ»ÐµÑ‚ÐºÐ¸ / Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÑƒÑÐºÑƒÐ»Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð²Ð¾Ð²ÑÐµ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… pose-Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… MPI-INF-3DHP.
+4. **Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸:** Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð»Ñ‹ (Ñ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð»Ð°Ð¼Ð¸, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°Ð¼Ð¸, Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ) Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚.
+5. **Ð­ÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°:** ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹, Ð¿Ð¾ÑÑÐ° â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚.
+6. **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²:** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ.
+7. **ÐŸÐ¾ÑÑ‚-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ gap:** Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ green-screen Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ:
+   - ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ CG-ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ°).
+   - ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ 8 Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² MoCap.
+   - ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ repâ€™Ð¾Ð².
+   - ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ¾ÑƒÑ‡Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+
+[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™] **Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ¸:**
+
+> Â«MPI-INF-3DHP Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ state-of-the-art Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… 3D-Ð¿Ð¾Ð· Ð¸ in-the-wild Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· chroma-key Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð½Ð¸ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset: **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº pose Ã— technique-error Ð´Ð»Ñ 5â€“8 ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¸ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ…**, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ MPI-INF-3DHP Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ **ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ generic-pose Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ pretrain backbone**, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾.Â»
+
+---
+
+## 13. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ
+
+### 13.1. Transparency Score
+
+| # | ÐžÑÑŒ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° | ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ |
+|---|-----|:------:|-------------|
+| 1 | Collection protocol disclosed | 1 | ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶Ð°, Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ |
+| 2 | Capture setup specifications | 1 | ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ 14 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ + markerless MoCap, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ accuracy spec Ð¸ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ |
+| 3 | ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð° | 2 | âœ… intrinsic+extrinsic Ð´Ð»Ñ train Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ‚Ðµ |
+| 4 | Demographics breakdown | 1 | Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð»; Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚/BMI/ÑÑ‚Ð½Ð¾Ñ â€” Ð½ÐµÑ‚ |
+| 5 | Annotation instructions | 1 | MoCap Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑÑ… Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼, Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² â€” Ð±ÐµÐ· Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ |
+| 6 | Inter-annotator agreement / GT-validation | 0 | ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ MoCap (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Vicon Ð½Ð° golden subset) |
+| 7 | Rejection / cleaning | 0 | ÐÐ¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ |
+| 8 | IRB / ethics | 0 | ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ |
+| 9 | Datasheet for Datasets | 0 | ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° 4 Ð³Ð¾Ð´Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐµ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ° Gebru et al. 2021) |
+| 10 | Known limitations honestly stated | 1 | ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ studio/outdoor Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ pose-coverage Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÑ‹ |
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³: 7/20 â€” partial documentation.**
+
+**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð» Ð¿Ð¾ Ð¾ÑÑÐ¼ 6, 7, 8, 9 â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ: **Ð²Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MoCap-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ðº ground truth Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ evaluation. Ð”Ð»Ñ pretraining ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ð´Ð»Ñ evaluation pose-precision â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ IRB/consent Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð° Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ compliance-Ñ€Ð¸ÑÐº.
+
+### 13.2. Peer-review Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°
+
+| ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ | ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° | ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ |
+|----------|:------:|-------------|
+| ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° / ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | 8/10 | Ð—ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑ€Ð°Ð½ + outdoor test Ð±Ñ‹Ð» Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð² 2017 |
+| Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ | 6/10 | Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ð¾ 8 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ€ÐºÐ°Ð¼ |
+| ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ | 6/10 | Markerless MoCap â€” Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ |
+| ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° | 5/10 | ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ðµ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ |
+| Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ | 4/10 | Ð¡Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ñ Transparency 7/20 |
+| Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | 8/10 | Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ dataloaders Ð² mmpose/SPIN/VIBE |
+| Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | 3/10 | ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ IRB Ð¸ consent |
+| ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ¾ÑÐ¾Ð² | 4/10 | Pose-coverage ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½ vs Human3.6M, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÐ·Ð¾Ðº |
+| ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° | 10/10 | ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· 3â€“4 Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð² 3D HPE Ð½Ð° 9+ Ð»ÐµÑ‚ |
+| Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | 8/10 | Chroma-key â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»ÑŽÑ |
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Reference only / Pretraining source.**
+
+Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pose-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ðº Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep**. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ backbone-pretrain, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ evaluation Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+
+---
+
+## 14. EXECUTIVE SUMMARY
+
+1. **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸:** Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-Ð²ÑŒÑŽÐµÑ€ 3D pose Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ñ…Ñ€Ð¾Ð¼Ð°ÐºÐµÐµ Ñ outdoor test-ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼, Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ sredstvo Ð´Ð»Ñ in-the-wild Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D-pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ RGB-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°:** â­ green-screen capture + 14-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ° + outdoor test â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¼ Â«Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Â»** Ð¸Ð· Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… 3D-pose-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ pretrain-poolâ€™Ð°.
+3. **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð°:** **ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Â«exerciseÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ°, Ð° Ð½Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³**; Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ ÑƒÐ·ÐºÐ°Ñ.
+4. **Transparency Score:** 7/20 â€” partial; Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ GT, IRB, datasheet, cleaning statistics. ÐÐ° Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐµ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: **Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº gold-standard evaluation, Ð½Ð¾ Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº pretrain pool**.
+5. **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™-Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ â€” chroma-key Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ background swap; SMPL-fit Ð¾Ñ‚ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½; Ñ€Ðµ-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ shapes Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½. **ÐÐ¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ 8 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ-ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.**
+6. **Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ SmartRep:** `pretrain` (backbone), `pseudo_label` (Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° in-the-wild Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸), `synthesis_source` (background-augmented samples). **ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ** Ð´Ð»Ñ fine-tune, evaluation Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ error detection.
+7. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap:** **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÑÐºÐ¸Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¸ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº** â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ Ð´Ð»Ñ SmartRep-dataset ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ° pose Ã— coach-graded technique error Ð½Ð° 5â€“8 ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ….
+8. **Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ:** **non-commercial only â€” Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð° SmartRep ÑÑ‚Ð¾ ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÑÑ‚Ð½Ð¾** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸; Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½ÐµÐµ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð² ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ pretrain Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… commercially-friendly Ð±Ð°Ð·Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, COCO + Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾).
+9. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** **ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** Ð´Ð»Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸. **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ Â«Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² pretrain pool Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ SPIN/VIBE-Ð²ÐµÑÐ°Â». Ð’ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ â€” REJECT.
+10. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    - **Fit3D** (Fieraru et al., CVPR 2021) â€” fitness + Vicon MoCap, Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…, Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+    - **AMASS** (Mahmood et al., ICCV 2019) â€” Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ð¹ MoCap-pool, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ MPI-INF-3DHP Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ SMPL, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    - **3DPW** (von Marcard et al., ECCV 2018) â€” IMU-based outdoor 3D pose, ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº **Ð´Ñ€ÑƒÐ³ÑƒÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ** ground truth Ð´Ð»Ñ in-the-wild.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/NTU RGB+D 120 A Large-Scale Benchmark for 3D Human Activity Understanding.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/NTU RGB+D 120 A Large-Scale Benchmark for 3D Human Activity Understanding.md
new file mode 100644
index 0000000..3b51894
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/NTU RGB+D 120 A Large-Scale Benchmark for 3D Human Activity Understanding.md	
@@ -0,0 +1,102 @@
+
+
+
+## Ð¡Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.```markdown
+
+## title: "NTU RGB+D 120: A Large-Scale Benchmark for 3D Human Activity Understanding" 
+title_ru: "NTU RGB+D 120: ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ 3D-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°" authors: [Liu, Shahroudy, Perez, Wang, Duan, Kot] year: 2020 venue: "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), vol. 42(10), pp. 2684â€“2701" venue_tier: "Q1 / A*" doi: "10.1109/TPAMI.2019.2916873 / arXiv:1905.04757" tags: [pose_estimation, few_shot, validation, occlusion] relevance_to_smartrep: 2 direction: "â€”"
+
+# NTU RGB+D 120: ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ 3D-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+> âš ï¸ **Ð”Ð¸ÑÐºÐ»ÐµÐ¹Ð¼ÐµÑ€.** PDF Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñƒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð°Ð±ÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ðµ arXiv:1905.04757, README Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ `shahroudy/NTURGB-D`, ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ðµ ROSE Lab Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹. ÐŸÐ¾Ð»Ñ, Ð½Ðµ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Â«Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾Â».
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° NTU RGB+D Ñ 60 Ð´Ð¾ 120 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸ Ñ 56 880 Ð´Ð¾ 114 480 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð² (~8 Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), ÑÐ½ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ð½Ð° 3 ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Kinect v2 Ð² 32 Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… setupâ€™Ð°Ñ… Ñ 106 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸. ÐŸÐ¾Ð¼Ð¸Ð¼Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð²Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð´Ð²Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ â€” cross-subject Ð¸ cross-setup â€” Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° **one-shot 3D action recognition** Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ baselineâ€™Ð¾Ð¼ APSR (Action-Part Semantic Relevance-aware). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº skeleton-based action recognition Ð½Ð° 2020â€“2026 Ð³Ð³.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ RGB+D action-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ (MSRDailyAction, NTU RGB+D 60, PKU-MMD Ð¸ Ð¿Ñ€.) Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼, Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼ Ð¸ ÑÑ€ÐµÐ´Ð°Ð¼ â€” Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ… few-shot, Ð³Ð´Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ sampleâ€™Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÐºÑ€Ð¾ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- Ð£Ð´Ð²Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² (60 â†’ 120) Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ ÑƒÐ´Ð²Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼Ð° (56k â†’ 114k) Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ realistic-scale Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ multi-modality 3D activity recognition.
+- 32 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… setupâ€™Ð° (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ã— Ñ„Ð¾Ð½ Ã— Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» **cross-setup**, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ðº classic cross-subject.
+- Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð° Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° **one-shot 3D action recognition** (100 auxiliary classes / 20 novel classes Ð¿Ð¾ 1 exemplar), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð² Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ supervised, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð´Ð»Ñ few-shot/meta-learning.
+- ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ APSR â€” Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ one-shot Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ°.
+- ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Â«medical conditions / health-relatedÂ» (Ñ…Ð¾Ð´, Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ°ÑˆÐµÐ»ÑŒ Ð¸ Ñ‚.Ð¿.) Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² healthcare.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+APSR (the auxiliary contribution Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼): Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ action Ã— body-part Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ **ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° (GloVe) + ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. ÐÐ° one-shot Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ exemplar Ð¸ query ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Â«Ð²ÑÑ‘ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ vs Ð²ÑÑ‘ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾Â», Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾-Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ part-features, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«ÐµÑÑ‚ÑŒ ÐµÐ´ÑƒÂ» â€” Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð° Ñ€ÑƒÐºÐ° Ð¸ Ñ€Ð¾Ñ‚, Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹ Ð½Ð¾Ð³Ð¸). ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” LSTM/CNN-based skeleton encoder + part-attention Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ñ‚ÐµÐ³Ð°Ð¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°|Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ)|
+|---|---|---|---|
+|**NTU RGB+D 120 (Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹)**|114 480 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 8 M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², 120 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 106 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², 32 setupâ€™Ð°|Top-1 accuracy (cross-subject / cross-setup)|Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (HBRNN, ST-LSTM, GCA-LSTM Ð¸ Ð¿Ñ€.) â€” Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° 55â€“65% top-1 Ð½Ð° CS; Ð½Ð° few-shot APSR Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ naive prototype|
+|NTU RGB+D 60 (Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº)|56 880 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 40 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|Cross-subject / Cross-view top-1|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ / pretrain|
+|PKU-MMD|~1 000 Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|mAP (continuous)|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚|
+
+ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ 2020 Ð³. Ð½Ð° NTU 120 SOTA Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾ÑÐ»Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°, Ð½Ðµ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸): MS-G3D, CTR-GCN, PoseConv3D, InfoGCN, HD-GCN Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ~85â€“90%+ top-1 Ð½Ð° cross-subject Ð¸ ~88â€“92% Ð½Ð° cross-setup.
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ 2020 Ð³. APSR Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ ÐºÐ°Ðº ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ one-shot setting; Ð´Ð»Ñ supervised â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ ÑÐµÑ€Ð¸ÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (Part-Aware LSTM, ST-LSTM with Trust Gates, GCA-LSTM, FSNet, ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· RGB+D Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²), Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð°Ð´ hand-crafted, Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ cross-setup Ð½Ð° ~5â€“10 Ð¿.Ð¿. ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ cross-subject. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ message ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” **Ð½Ðµ Â«Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð±ÑŒÑ‘Ñ‚ Ð²ÑÐµÑ…Â», Ð° Â«Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð¶Ñ‘ÑÑ‚Ñ‡Ðµ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½ÐµÐµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ…Â»**.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Skeleton â€” ÑÑ‚Ð¾ Kinect v2**, Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ depth-Ð¼Ð°ÑÐºÐµ, Ð° Ð½Ðµ MoCap-grade GT. Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ… ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹/Ð¼ÐµÐ±ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ self-occlusion.
+- 535 ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð² Ñ **Ð¿Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¶Ð´Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð¼** â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ SOTA-Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Â«Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹Â» Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ **3 Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹**, Ð¸ Ð¾Ð½Ð¸ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ñƒ (frontal + Â±45Â°) â€” Ð½ÐµÑ‚ top-down, Ð½ÐµÑ‚ Ð±Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´ 90Â°, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… handheld-ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+- Ð’ÑÐµ ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ **Ð² Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸** â€” Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Â«in-the-wildÂ» ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð°.
+- 120 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ñ‹ Ðº **Ð¿Ð¾Ð²ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ Ð¼ÑƒÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼** Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑÐ¼ (ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¾Ð±Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‚Ð¾Ð»ÐºÐ°Ñ‚ÑŒ). Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚; ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ â€” **Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾**.
+- Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ 106 ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² **Ð½Ðµ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°** Ð¿Ð¾ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ (Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿ÑƒÐ» NTU Singapore).
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‰Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ redistribution.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ **action classification / activity recognition**, Ð° Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (AQA), Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ error detection.
+- **ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:**
+    - **ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹ cross-subject Ð¸ cross-setup** â€” Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚, ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¶Ðµ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ SmartRep-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (split Ð¿Ð¾ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð°Ð¼ Ð¸ Ð¿Ð¾ setupâ€™Ð°Ð¼).
+    - **One-shot benchmark Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚** â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Â«Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑÂ» (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²).
+    - **APSR-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ part-semantic attention** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ðº Ðº Ð¸Ð´ÐµÐµ Â«Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸Â» (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð´Ð»Ñ Ð¶Ð¸Ð¼Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ð¸, Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° â€” Ñ‚Ð°Ð· Ð¸ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸). Worth borrowing as design pattern.
+    - **Skeleton-based pretraining:** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° CTR-GCN / PoseConv3D, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° NTU 120, Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº backbone Ð´Ð»Ñ skeleton-encoding Ð²ÐµÑ‚ÐºÐ¸ SmartRep Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ head-replace Ð¿Ð¾Ð´ error-detection task.
+- **Ð¡ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** SmartRep ÐºÐ°Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ, **Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ NTU 120 Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸**, Ð¸ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñƒ Ð½ÐµÐ³Ð¾ evaluation-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹ (cross-subject, cross-setup, one-shot).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²ÐµÑÐ¾Ð¼ (Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚ÑÐ³Ð°), Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð½ÐµÑ‚ MoCap-grade GT (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Kinect-skeleton Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…), Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð·Ð°Ð»Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÑ€ÐµÐ´Ð° ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ñ‹) Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** task quality assessment â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Â«ÑÑ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° XÂ», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¾Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¾ Ð¸ Ð² Ñ‡Ñ‘Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** edge-deployment â€” Ð½ÐµÑ‚ benchmarkâ€™Ð¾Ð² Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸/ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.
+- **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ skeleton+RGB benchmark, Ð³Ð´Ðµ (i) ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ â€” ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, (ii) Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ðº class-label ÐµÑÑ‚ÑŒ **per-rep technique-error annotation Ð¾Ñ‚ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²**, (iii) cross-subject Ð¸ cross-setup Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÐ½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¾Ñ‚ NTU 120 Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ skeleton-action-recognition Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- [[MPI-INF-3DHP]] â€” Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° GT (markerless multi-view MoCap vs Kinect skeleton); ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ pose-precision.
+- [[Fit3D]] â€” fitness-specific, marker-based MoCap; Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ.
+- [[NTU RGB+D 60]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº; Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ð¸ NTU 120.
+- [[PKU-MMD]] â€” Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð´ÑƒÑ…Ñƒ continuous-action benchmark; ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñƒ.
+- [[ST-GCN]], [[MS-G3D]], [[CTR-GCN]], [[PoseConv3D]] â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ skeleton-encoding backbone, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ/Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° NTU 120.
+- [[FineGym]] â€” gymnastics fine-grained action recognition; ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº task Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
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+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo (info + sample MATLAB-ÐºÐ¾Ð´Ð°): https://github.com/shahroudy/NTURGB-D
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: https://rose1.ntu.edu.sg/dataset/actionRecognition/ (Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ + Release Agreement; academic non-commercial only)
+- Pretrained: Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð¾Ñ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚; ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ community-Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð½Ð° NTU 120 Ð´Ð»Ñ ST-GCN / MS-G3D / CTR-GCN / PoseConv3D â€” ÑÐ¼. mmaction2 / pyskl model zoo.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{liu2020ntu,
+  author    = {Liu, Jun and Shahroudy, Amir and Perez, Mauricio and Wang, Gang and Duan, Ling-Yu and Kot, Alex C.},
+  title     = {{NTU RGB+D 120: A Large-Scale Benchmark for 3D Human Activity Understanding}},
+  journal   = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
+  volume    = {42},
+  number    = {10},
+  pages     = {2684--2701},
+  year      = {2020},
+  doi       = {10.1109/TPAMI.2019.2916873}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..7926241
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/1_datasets/_index.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+# 1_datasets â€” Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+## Scope
+Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ pose estimation, action recognition, AQA, fitness-specific Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡, MoCap-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **pose_3d** â€” 3D monocular / MoCap (Human3.6M, 3DPW, MPI-INF-3DHP)
+- **motion_generic** â€” AMASS, HumanML3D, NTU RGB+D
+- **fitness_specific** â€” Fit3D, Fitness-AQA, FLAG3D, FineGym
+- **aqa_benchmarks** â€” MTL-AQA, AQA-7, FineDiving
+
+## Must-read (ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº)
+
+### Fitness-specific (ðŸ”¥ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾)
+- **Fit3D** (Fieraru et al., 2021, ECCV) â€” 29 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ã— 47 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, MoCap ground truth. Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ MoCap Ð´Ð»Ñ fitness.
+- **FLAG3D** (Tang et al., CVPR 2023) â€” language-annotated 3D fitness dataset, 60 activities Ã— 22K video sequences.
+- **Fitness-AQA** (Parmar et al., 2022) â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+### Pose / motion
+- **Human3.6M** (Ionescu et al., TPAMI 2014) â€” 11 actors, 17 scenarios, MoCap. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº monocular 3D pose.
+- **3DPW** (von Marcard et al., ECCV 2018) â€” in-the-wild Ñ IMU ground truth.
+- **AMASS** (Mahmood et al., ICCV 2019) â€” Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ MoCap-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ð².
+- **MPI-INF-3DHP** (Mehta et al., 3DV 2017) â€” spontaneous motion, green screen + outdoor.
+
+### Action recognition
+- **NTU RGB+D 120** (Liu et al., TPAMI 2020) â€” 120 action classes, depth + skeleton.
+- **FineGym** (Shao et al., CVPR 2020) â€” 530 fine-grained gymnastics actions.
+- **Kinetics-700** (Carreira et al., 2019) â€” 700 human action classes.
+
+
+### AQA
+- **MTL-AQA** (Parmar & Morris, CVPR 2019) â€” diving, multi-task.
+- **AQA-7** (Parmar & Morris, WACV 2019) â€” 7 sports.
+- **FineDiving** (Xu et al., CVPR 2022) â€” fine-grained diving Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- arXiv: `"fitness dataset" OR "exercise dataset" pose`
+- Papers With Code: Human Pose Estimation / Action Quality Assessment leaderboards
+- Google Scholar: cite_forward Ð¾Ñ‚ Fit3D Ð¸ FLAG3D
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ
+- ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²
+- ÐÐ°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ MoCap / IMU / ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº
+- Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾: CC-BY / research-only / Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¸ÑÑŒÐ¼Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ)
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ (Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð²)
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+Fit3D â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚; Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ **ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚** ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ) Ñ:
+- Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼Ð¸ (Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚ / Ð±Ð¾Ðº / 3/4)
+- Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¶Ð°Ð¼Ð¸
+- Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²)
+- ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ IMU Ð¸Ð»Ð¸ multi-view ground truth
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ â€” Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ (Data paper Ð² Scientific Data / Nature Data).
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training.md
new file mode 100644
index 0000000..27a3763
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training.md	
@@ -0,0 +1,344 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€. ÐœÑ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ Â«Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ…Â» 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (HRNet, ViTPose, TokenPose) Ðº **Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°**.
+
+**VideoPose3D (Pavllo et al., 2019)** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð² 3D (2D-to-3D lifting) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ. ÐžÐ½Ð° Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð°Ñ 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ <10 Ð¼Ñ), Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð½ÐµÑ‘ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Â«Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Â» Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter) Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** 3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training (3D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Dario Pavllo, Christoph Feichtenhofer, David Grangier, Michael Auli
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Facebook AI Research (FAIR)
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2019, CVPR
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð² CV)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:1811.11742
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >1800 (Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð”Ð¾ VideoPose3D Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ RNN/LSTM (Ñ€ÐµÐºÑƒÑ€Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð·Ð°Ñ‚ÑƒÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ…. Ð Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ (Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸) Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ jitter (Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²).
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ **1D dilated temporal convolutions** (Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… (dilated) ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð½Ð°Ð´ _ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸_ (Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð°Ð´ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸) Ð´Ð»Ñ ÑÐºÑÐ¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². ÐŸÐ»ÑŽÑ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (SSL) Ð½Ð° Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ (back-projection).
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ RNN, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ 3D-ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 3D (Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´), Ð²Ñ…Ð¾Ð´ â€” 2D
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Two-stage lifting (Ð¡Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression (Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Sliding window / Temporal Convolutional Network (TCN)
+    
+- **Backbone:** 1D CNN
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´ (Stage 1):** Ð›ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ off-the-shelf 2D pose estimator (Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ CPN Ð¸ Mask R-CNN) Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+    
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´ Ð² Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ (Stage 2):** Ð¢ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $(T, J \times 2)$, Ð³Ð´Ðµ $T$ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¾ÐºÐ½Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°), $J$ â€” ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ 17).
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº:** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· residual-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð². ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ ÑÐ´Ñ€Ð° $W=3$, Batch Normalization, ReLU Ð¸ Dropout.
+    
+- **Dilations:** Ð¡ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ (ÑÐ»Ð¾ÐµÐ¼) Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (dilation) ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² 3 Ñ€Ð°Ð·Ð° ($D = 1, 3, 9, 27$). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ "Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒ" 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ 4 Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´:** Ð¢ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ $(J, 3)$ â€” Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð² Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ offline-Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ real-time).
+    
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñ. ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ~16.9M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** ÐÐ°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº. ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ dilation: Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÑÑ‚ Ð½Ð° ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾.
+    
+- **Figure 2 (Semi-supervised learning):** Ð¡Ñ…ÐµÐ¼Ð° SSL. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð² 2D (Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹) Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Supervised Loss:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Mean Per-Joint Position Error (MPJPE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ $\hat{Y}$ Ð¸ ground-truth $Y$ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:
+    
+    $$\mathcal{L}_{sup} = \frac{1}{J} \sum_{j=1}^{J} || \hat{Y}_j - Y_j ||_2$$
+    
+- **Semi-supervised Loss (Reprojection):** Ð”Ð»Ñ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐµÑ‚ÑŒ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ ÐµÑ‘ 3D-Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð° Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸ $x$:
+    
+    $$\mathcal{L}_{reproj} = || \Pi(\hat{Y}) - x ||_2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\Pi$ â€” Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- **Causal Convolutions (ÐŸÑ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð½Ð¾-ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸):** Ð”Ð»Ñ **Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸** (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep) ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ "Ð·Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐµ". ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (ÐºÐ°Ð´Ñ€ $t$ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼ $t-RF ... t$). ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ (Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Human3.6M|3.6M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General / MoCap|Ð”Ð°|
+|HumanEva-I|~40K ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General / MoCap|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ), P-MPJPE (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ ÐŸÑ€Ð¾ÐºÑ€ÑƒÑÑ‚Ñƒ), N-MPJPE (Ñ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ñƒ).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** MPJVE (Mean Per-Joint Velocity Error) â€” Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ jitter. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params, Complexity.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° Human3.6M)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**2D Detector**|**Temporal RF**|**MPJPE (mm)**|**P-MPJPE (mm)**|
+|---|---|---|---|---|
+|Martinez et al. (Single-frame)|Ground Truth|1 frame|45.5|37.1|
+|Hossain & Little (LSTM)|Ground Truth|Sequence|41.6|31.7|
+|**VideoPose3D (Ours)**|Ground Truth|**243 frames**|**37.8**|**28.3**|
+|**VideoPose3D (Ours)**|CPN (Det)|**243 frames**|**46.8**|**36.5**|
+|**VideoPose3D (Ours - Causal)**|CPN (Det)|243 frames|49.3|38.0|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ LSTM (Ð½Ð° ~10%) Ð¸ SOTA Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸. Causal-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 2.5 Ð¼Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¸ÑÑÐ¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ real-time ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- **Receptive Field:** Ð£Ð²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ñ 1 Ð´Ð¾ 27 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÑƒÑÑ‚. Ð¡ 27 Ð´Ð¾ 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÑƒÑÑ‚. Ð”Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (Ð½Ð° 25 fps ÑÑ‚Ð¾ ~10 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´) ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÐµÑ‚.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð´ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ RNN ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐžÐ½Ð¸ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+Ð¡Ð³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾) Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° "Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸), Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ð¸Ð· ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+**Ð’ÐÐ˜ÐœÐÐÐ˜Ð•:** ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ _Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾_ lifting-Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ (Stage 2), Ð±ÐµÐ· 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° GPU|ÐÐ° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸.|
+|Latency|~1 ms (Ð½Ð° CPU)|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.** Ð›Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð² ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñƒ Ð½Ð° GPU, Ð´Ð¾Ð»Ð¸ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Snapdragon CPU).|
+|FPS|>1000 fps (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³)|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.** ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€.|
+|Model size|~16.9 MB (max) / ~4MB (small)|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.** Ð’Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚ <30 MB Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð°ÑÐ¾Ð¼.|
+|FLOPs|ÐœÐµÐ½ÐµÐµ 0.1 G|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.**|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð”ÐµÑˆÐµÐ²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð½Ð°Ð´ 34 Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°Ð¼Ð¸ ($17 \times 2$) Ð½Ð¸Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ VideoPose3D, Ð° 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (MoveNet/RTMPose) Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ³Ð¾Ð´Ð½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚.
+    
+- **Real-time (Causal):** Causal-Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ SmartRep (Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **Bottleneck 2D-ÑÐµÑ‚Ð¸:** Ð•ÑÐ»Ð¸ 2D-ÑÐµÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ 1-2 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð»Ð° Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð½Ð°Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾), VideoPose3D Ð½Ðµ ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ. ÐžÐ½ Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð½ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+    
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº (ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÐµÐ·Ð´Ðµ Ð² General CV).
+    
+- Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð° Ð½Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (SMPL). Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (flexion/extension) Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ IK-ÑÐ¾Ð»Ð²ÐµÑ€ (Inverse Kinematics) Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ²Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|5|Lifting-Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|2|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 3D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼|4|Ð¡Ð³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð°.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|2|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð²Ñ‹Ð·ÑƒÐ±Ñ€Ð¸Ð»Ð°" Human3.6M (Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°). ÐÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð±ÐµÐ· fine-tuning.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|5|**Ð­Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‘ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ.** Ð£Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ jitter.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|4|Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ (~10 ÑÐµÐº) Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|3|Ð•ÑÐ»Ð¸ 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ NaN Ð¸Ð»Ð¸ Ð½ÑƒÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð¾Ð³, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ…Ð¾Ð´ VideoPose3D.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|5|ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Fit3D (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° 1 GPU).|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾, ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ² (PyTorch, TFLite).|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…±):**
+
+- **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°.** Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, RTMPose-Lite, ~6 Ð¼Ñ) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÐ¼ ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð² **Causal VideoPose3D** (~1 Ð¼Ñ). Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ~7 Ð¼Ñ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€, Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ 3D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÐ¼ ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸, Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…±**.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- ÐžÐºÐ¾Ð½Ñ‡Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ "Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð»Ð°" RNN/LSTM Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… pose estimation.
+    
+- ÐŸÑ€Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð²ÑÐµÑ… ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð²: PoseFormer (Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ attention Ð½Ð°Ð´ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸), MotionBERT (SOTA 2023 Ð³Ð¾Ð´Ð°) Ð¸ StridedFormer.
+    
+- ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ SOTA 2D Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (ViTPose, HRNet).
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|Ð­Ð»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ dilated convolutions (ÐºÐ°Ðº Ð² WaveNet) Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ Ð¸ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ ablation study.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÐµÑ† Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¸ÑÑŒÐ¼Ð°.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐšÐ¾Ð´ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÐµÐ½ (100 ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðº Ð½Ð° PyTorch).|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Ð¡Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ lifting-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð³Ð¾Ð´Ñ‹ Ð²Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|5|(Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ lifting-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸).|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Strong Accept (ÐºÐ°Ðº Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 1D dilated Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð² 3D Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Causal (Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: "Ð¡Ð»ÐµÐ¿Ð¾Ñ‚Ð°" Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” Ð¾Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° TCN Ð´Ð»Ñ 2D-to-3D Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ "Joint Angle Computation" Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: PoseFormer Ð¸ MotionBERT â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ð¾Ð±Ð¸Ð»Ð¸ Ð»Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÑ‚Ñƒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ FLOPs.
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (ÑÑ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐºÐ²Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ â„–1 Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼: MotionBERT, RTMPose.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training"
+title_ru: "3D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (VideoPose3D)"
+authors: [Pavllo, Feichtenhofer, Grangier, Auli]
+year: 2019
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:1811.11742"
+tags: [pose_estimation, edge, ssl]
+pose_dim: "3d"
+strategy: "lifting"
+backbone: "1D CNN (TCN)"
+params_M: 16.9
+flops_G: <0.1
+latency_ms: ~1
+hw_tested: "GPU (inference is CPU-friendly)"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "B"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# VideoPose3D: 3D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº
+
+## TL;DR
+Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° (VideoPose3D), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ RNN/LSTM Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ 1D-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ (dilated convolutions) Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (causal mode) Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð¾ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (single-frame) ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº (jitter) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ RNN Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð° (long-term dependencies).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ñ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ÑÑ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (dilation) Ð½Ð°Ð´ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚.
+- Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (SSL) Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ 2D-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° (Stage 1) Ð¸ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÐµÑ‚Ð¸ (Stage 2). Ð›Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ ÑÐµÑ‚ÑŒ (VideoPose3D) Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· residual-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ñ Ð´Ð¸Ð»Ð°Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ (1, 3, 9, 27). ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾, Ð² ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ðµ causal) ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 46.8 Ð¼Ð¼ (Ñ CPN 2D) |
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 37.8 Ð¼Ð¼ (Ñ Ground Truth 2D) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+VideoPose3D Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐµÐ» Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ LSTM Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Lifting Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ)
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | <1 ms | ÐœÐ¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ CPU (ÑÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ) |
+| FPS | >1000 | - |
+| Params | ~17M (max config) | - |
+| FLOPs | <0.1G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "ÑÐ»ÐµÐ¿Ð°": Ð¾Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ ÑÐ°Ð¼Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ 2D-ÑÐµÑ‚Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¸ 2D-ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð»Ð° ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñƒ). ÐÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 3D-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ 2D Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (RTMPose-lite) Ð¸ Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Causal (real-time) Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑŽ VideoPose3D, ÑƒÐ»Ð¾Ð¶Ð¸Ð²ÑˆÐ¸ÑÑŒ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ <10 Ð¼Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±).
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+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° **Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ** Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (Fit3D), Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ (MAE) Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ñ…, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Technique Assessment), Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (CPN/Mask R-CNN), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[RTMPose]], [[MotionBERT]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/facebookresearch/VideoPose3D
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Human3.6M
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{pavllo20193d,
+  title={3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training},
+  author={Pavllo, Dario and Feichtenhofer, Christoph and Grangier, David and Auli, Michael},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={7753--7762},
+  year={2019}
+}
+````
+
+```
+---
+Ð˜Ñ‚Ð°Ðº, Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸ÐºÑƒ 2D, Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ñƒ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² **Edge-Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ðµ** (<10 Ð¼Ñ), Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ **RTMPose** (SOTA Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»Ð¾Ðº) Ð¸Ð»Ð¸ **MoveNet** Ð¾Ñ‚ Google. Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑˆÑŒ?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/BlazePose On-device Real-time Body Pose tracking.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/BlazePose On-device Real-time Body Pose tracking.md
new file mode 100644
index 0000000..ee78d7a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/BlazePose On-device Real-time Body Pose tracking.md	
@@ -0,0 +1,493 @@
+
+
+
+
+ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð» Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ. ÐŸÐµÑ€ÐµÐ´ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (FLOPs, latency, ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¸Ð· Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ.Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð» ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°. ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ½Ñƒ ÑÐ°Ð¼ PDF Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ð¼ Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ.ÐŸÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†.# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking
+
+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
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+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ                      | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
+| ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** | BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| **ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**               | BlazePose: ÐžÑ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹**                | Valentin Bazarevsky, Ivan Grishchenko, Karthik Raveendran, Tyler Zhu, Fan Zhang, Matthias Grundmann                                                                                                                                                                                                                                                      |
+| **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ**            | Google Research, 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, USA                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+| **Ð“Ð¾Ð´**                   | 2020 (submitted 17 June 2020)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
+| **Venue**                 | CVPR Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality (CV4ARVR), Seattle, WA, 2020                                                                                                                                                                                                                                                          |
+| **Venue tier**            | **Workshop** (CVPR-affiliated, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ main conference). ÐŸÐ¾Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÐºÐ°Ðº arXiv preprint.                                                                                                                                                                                                                                                                |
+| **arXiv ID**              | 2006.10204                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
+| **DOI**                   | 10.48550/arXiv.2006.10204                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+| **ÐžÐ±ÑŠÑ‘Ð¼**                 | 4 ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹, 6 Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð²                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
+| **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**           | ~430+ (Semantic Scholar / scispace, Ð¿Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð° ~2024) â€” **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ workshop-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸**, Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MediaPipe                                                                                                                                                                                           |
+| **ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**            | Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ pretrained-Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· [MediaPipe Pose](https://google.github.io/mediapipe/solutions/pose) (Apache-2.0). Ð¡Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: [vietanhdev/tf-blazepose](https://github.com/vietanhdev/tf-blazepose), [jiang-du/BlazePose-tensorflow](https://github.com/jiang-du/BlazePose-tensorflow). Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ â€” **Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹**. |
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+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Workshop-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼. ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾, ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² MediaPipe â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚.
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+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ real-time human pose estimation Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… CPU Ð±ÐµÐ· Ð¶ÐµÑ€Ñ‚Ð² Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ² (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ, AR, sign language). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚: (1) Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· **33 keypoints** ÐºÐ°Ðº ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ COCO + BlazeFace + BlazePalm, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ñ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ face/hand Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ MediaPipe Ð¸ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹; (2) two-stage Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½, Ð³Ð´Ðµ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸Ð½ÑÐ¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¸Ñ… Ð¶Ðµ BlazeFace Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ ÐºÐ°Ðº proxy-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð°; (3) **Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ Ñ heatmap supervision Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ pure regression Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ** â€” heatmap-Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ regression Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ, Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ Ðº heatmap-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°: Ð´Ð»Ñ single-person mobile use cases heatmap-supervised regression Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ heatmap-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð°Ñ….
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” Ð½Ðµ Ð² backbone (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ encoder-decoder Ñ residual-ÑÐ²ÑÐ·ÑÐ¼Ð¸), Ð° Ð² (Ð°) Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸, (Ð±) Ñ…Ð¸Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ heatmap'Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ, (Ð²) Vitruvian-man Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ðº ROI-Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ keypoints. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ð° Ð½Ðµ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ.
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (x, y + visibility) â€” Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸. 3D Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ñ… BlazePose GHUM.|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|Top-down, two-stage (detector â†’ tracker)|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Hybrid**: heatmap+offset supervision Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, pure regression Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|Per-frame Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ + ROI-propagation Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° 1-Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ)|
+|**Backbone**|Custom lightweight CNN (encoder-decoder, mobile-friendly Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð² Ð´ÑƒÑ…Ðµ BlazeFace)|
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**Pipeline Ð² Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð¼:**
+
+```
+Frame_t â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+                      â”‚
+First frame? â”€â”€Yesâ”€â”€â–¶ Pose Detector (BlazeFace-like)
+       â”‚                      â”‚
+       â”‚                      â–¼
+       â”‚              Face bbox + 2 virtual keypoints
+       â”‚              (hip midpoint + Vitruvian circle)
+       â”‚                      â”‚
+       No                     â–¼
+       â”‚              Compute ROI from previous frame's keypoints
+       â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”¤
+                              â–¼
+                     Tracker (encoder-decoder)
+                              â”‚
+                  â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”¼â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+                  â–¼                       â–¼
+        [TRAINING ONLY]              [INFERENCE]
+        Heatmap + offset             Regression head
+        supervision branch           â†’ 33 Ã— (x, y, visibility)
+        (left tower)                 + 2 virtual keypoints
+                                     (right tower)
+```
+
+**Ð”ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Pose Detector):**
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ BlazeFace
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð°
+- ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚: face bbox + **midpoint of hips** + **radius circumscribing the whole person** + **incline angle of the line connecting shoulder and hip midpoints**
+- Vitruvian-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´: ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÑ€ÑƒÐ³, Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾, Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ
+
+**Ð¢Ñ€ÐµÐºÐµÑ€ (Tracking Network):**
+
+- Encoder-decoder Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ output-Ð±Ð°ÑˆÐ½ÑÐ¼Ð¸
+- Ð›ÐµÐ²Ð°Ñ Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ: heatmap + offset prediction (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸)
+- ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ: Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ 33Ã—3 (x, y, visibility) + 2 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº: ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ heatmap+offset loss Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¸ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð±Ð°ÑˆÐ½Ð¸, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ heatmap output Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ (Ð¿Ñ€Ð°Ð²ÑƒÑŽ Ð±Ð°ÑˆÐ½ÑŽ) â€” Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ heatmap Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº teacher Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð°.
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:**
+
+|Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹|FLOPs|
+|---|---|---|
+|BlazePose **Full**|3.5M params, 6.9 MFlop||
+|BlazePose **Lite**|1.3M params, 2.7 MFlop||
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Â«MFlopÂ» Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” ÑÑ‚Ð¾, Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ñ‹ FLOPs (Ñ‚.Ðµ. ~7 MFLOPs Ñƒ Full). Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ð¾** â€” Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, MobileNetV2 Ð½Ð° 224Ã—224 ~300 MFLOPs, Ð° HRNet-W32 ~7-9 GFLOPs. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾, BlazePose Full Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð² 1000Ã— Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼, Ñ‡ÐµÐ¼ HRNet, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ 30+ fps Ð½Ð° CPU. ÐŸÐ¾Ð´Ð¾Ð·Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° â€” ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ PDF Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°.
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+Ð’ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ 4-ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ workshop-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ 6 figures. ÐŸÐµÑ€ÐµÑÐºÐ°Ð· ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ…:
+
+|#|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÑŽ|
+|---|---|---|---|
+|Fig.1|Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ keypoints|33 BlazePose keypoints (Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐ²ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ 17 COCO ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð°)|Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ BlazePose **Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚** COCO Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÐºÐ°Ñ… (5 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð½Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑŒ: thumb/index/pinky tips, knuckles), ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð°Ñ… (heel/foot index) Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ðµ (eye inner/outer/ear tragion). ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°.|
+|Fig.2|Pipeline|Detector â†’ ROI â†’ Tracker|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‚ compute.|
+|Fig.3|Vitruvian man|Ð›Ð¸Ñ†Ð¾ + 2 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ â†’ ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°|ÐžÐ±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ tight bbox Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ñƒ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·), Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ + bias-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸.|
+|Fig.4|Tracker Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°|Encoder-decoder Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð±Ð°ÑˆÐ½ÑÐ¼Ð¸ (heatmap branch + regression branch)|ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ heatmap-Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.|
+|Tbl.A (ablation)|Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ training strategies|PCK@0.2 Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² supervision|Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ heatmap supervision Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ regression-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.|
+|Tbl.C|Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|Full vs Lite vs OpenPose: PCK@0.2, params, FLOPs|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°.|
+|Fig.5/6|Ð”ÐµÐ¼Ð¾|Yoga, fitness, push-up/squat counters|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ….|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð° Google Research, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ figure-Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð°Ð¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½. Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ. Ð”Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð² vault Ð¶ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ PDF Ð¸ Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð¾.
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð»Ð°ÐºÐ¾Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾; Ð½Ð¸Ð¶Ðµ â€” Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ Ð¸ Ð±Ð»Ð¾Ð³Ñƒ.
+
+**Ð“Ð°ÑƒÑÑÐ¾Ð²Ð° heatmap Ð´Ð»Ñ keypoint $k$ Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ $(x_k, y_k)$:** $$H_k(i, j) = \exp\left(-\frac{(i - x_k)^2 + (j - y_k)^2}{2\sigma^2}\right)$$
+
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº supervision Ð´Ð»Ñ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð±Ð°ÑˆÐ½Ð¸.
+
+**Offset map** (Ð¿Ð¾Ð»Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð¾ÐºÑ€ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ keypoint, Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹): $$O_k(i, j) = (x_k - i, ; y_k - j) \quad \text{Ð´Ð»Ñ } (i, j) \in \mathcal{N}(x_k, y_k)$$
+
+**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÑÑ** (Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¹ Ð±Ð°ÑˆÐ½Ðµ): $$\mathcal{L}_{reg} = \sum_{k=1}^{33} \mathcal{L}_{\text{Huber}}(\hat{\mathbf{p}}_k, \mathbf{p}_k^{gt}) + \lambda_v \cdot \mathcal{L}_{vis}(\hat{v}_k, v_k^{gt})$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\hat{\mathbf{p}}_k = (\hat{x}_k, \hat{y}_k)$ â€” Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°, $v_k$ â€” visibility.
+
+**Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+1. Ð¡Ñ‚Ð°Ð´Ð¸Ñ 1: $\mathcal{L}_{stage1} = \mathcal{L}_{heatmap} + \mathcal{L}_{offset}$ â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ encoder + left tower
+2. Ð¡Ñ‚Ð°Ð´Ð¸Ñ 2: heatmap-Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ/ÑƒÐ´Ð°Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ right (regression) tower Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ encoder
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜Ð’Ð•Ð”Ð•ÐÐ« Ð’ Ð¯Ð’ÐÐžÐœ Ð’Ð˜Ð”Ð•** â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÑÑ‹Ð»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° heatmap and offset loss Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Zhang et al., CVPRW 2019 Â«Exploiting Offset-guided Network for Pose Estimation and TrackingÂ». Ð ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+1. **Heatmap-supervised regression (Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº):** heatmap Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº Â«ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÂ». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ heatmap-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ regression-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+2. **Vitruvian-man ROI:** Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ tight bbox Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð° Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð°.
+3. **Face-as-detector (proxy):** ROI Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ñ†Ð¾, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾. Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð°), Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+4. **Detector-tracker amortization:** Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ; Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² ROI Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… keypoints.
+5. **Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ (33 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸):** Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸, ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¸, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°/Ð¹Ð¾Ð³Ð¸.
+6. **XNNPACK** Ð´Ð»Ñ CPU-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° (Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ backend Ð´Ð»Ñ float-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° ARM).
+7. **2 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸** (Full/Lite) â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ hardware.
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÐÐ• Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ (Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ):** quantization, pruning, distillation Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, NAS, temporal smoothing Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ keypoints (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð°Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ñ ROI).
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Google Â«**geo-diverse pose dataset**Â»|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾|2D keypoints (33 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ 256Ã—256 input)|General + fitness/yoga (sampled uniformly)|**ÐÐµÑ‚**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº.** Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ, ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾. ÐÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð¸ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð½Ð¸ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²ÐµÐ´Ð»Ð¸Ð²Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ pretrained-Ð²ÐµÑÐ° MediaPipe Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, **fine-tuning Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ñƒ â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ**, Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°: **PCK@0.2** (Percent of Correct Points Ñ tolerance 20% Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° torso).
+
+Human baseline Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ â€” PCK@0.2 = 97.2 (Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· redundant-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ).
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÐÐ• Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ (Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ):**
+
+- âŒ **MPJPE** (Ð½ÐµÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ 2D Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´)
+- âŒ **MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚
+- âŒ **MPJVE / MPJAE** (temporal jitter) â€” Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾
+- âŒ **OKS-mAP** Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… (COCO val)
+- âŒ **PCK@0.05** (Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³)
+- âŒ **Cross-dataset generalization**
+- âŒ **Occlusion-specific accuracy**
+
+**Latency / ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:**
+
+- ÐŸÐ»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹: Desktop CPU Intel i9-7900X (20 cores), Pixel 2 single core via XNNPACK backend
+- ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°: Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«30+ fps Ð½Ð° Pixel 2Â» â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ms Ð½Ð° frame Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ ÐÐ• Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Table C)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Params|FLOPs|PCK@0.2 (Ð½Ð° Ð¸Ñ… val)|Hardware|FPS|
+|---|---|---|---|---|---|
+|OpenPose (body_25)|~25M|~160 GFLOPs|(Ð²Ñ‹ÑˆÐµ, Ð½Ð¾ multi-person, Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾)|Desktop GPU|<10 Ð½Ð° mobile|
+|**BlazePose Full**|**3.5M**|**~6.9 MFlop**|**Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº human baseline (97.2)**|Pixel 2 CPU|**30+**|
+|**BlazePose Lite**|**1.3M**|**~2.7 MFlop**|**Ð½Ð¸Ð¶Ðµ Full, Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ²**|Pixel 2 CPU|**>30, Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Full**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ OpenPose Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð² Ð¾Ð±Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹:**
+
+- BlazePose â€” single-person, OpenPose â€” multi-person (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸)
+- BlazePose Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ mobile CPU, OpenPose â€” Ð¿Ð¾Ð´ desktop GPU
+- ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° PCK@0.2 Ð½Ð° **Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…** (BlazePose â€” Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼, OpenPose â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð° COCO/MPII)
+- Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ (33 vs 25 keypoints)
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚: "our models show slightly worse performance than the OpenPose model", Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†ÐµÐ¹ Ð² ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ† Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° public-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚.** Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ BlazePose Ð² ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ñ….
+
+### 4.4. Ablation Study (Table A)
+
+Ð¡Ð¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ Ð±Ð»Ð¾Ð³Ð°, Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ **heatmap supervision Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÑŽ**. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð² Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ñ… Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹, Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾: regression-only Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ â†’ +heatmap supervision (Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ branch Ð½Ð° inference) â†’ +heatmap supervision Ñ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ branch (Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ) â€” Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ»ÑŒÑ‚Ñ‹ PCK ÐÐ• Ð˜Ð—Ð’Ð›Ð•Ð§Ð•ÐÐ« Ð˜Ð— Ð”ÐžÐ¡Ð¢Ð£ÐŸÐÐ«Ð¥ Ð˜Ð¡Ð¢ÐžÐ§ÐÐ˜ÐšÐžÐ’.
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **Heatmap supervision ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ** Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° heatmap-Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â†’ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñƒ.
+2. **Two-stage detector-tracker** Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ >30 fps Ð½Ð° mobile CPU Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°, Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ðº human baseline.
+3. **33-keypoint Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ** Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° (Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹/Ð¾Ñ‚Ð¶Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ð¹).
+4. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ downstream-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡: Â«simple joint pairwise distance lookup algorithm, which matches the closest pose in normalized pose spaceÂ» â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ðµ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð¸ Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° yoga, dance, fitness. **Failure cases Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ** â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ industry-Ð¿Ð°Ð¿ÐµÑ€.
+
+Ð˜Ð· MediaPipe Model Card Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ (Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸): Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ð½Ð° Ð´ÐµÑ‚ÑÑ…, Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾Ð¼, Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸.
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware (test platform)|Pixel 2 (Snapdragon 835, 2017 Ð³.)|âœ… Ð”Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¸Ð¹ hardware â€” Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ|
+|Latency per frame|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž ÑÐ²Ð½Ð¾ (Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ~33 Ð¼Ñ Ð¸Ð· Â«30+ fpsÂ»)|âš ï¸ ÐÐ° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¼ hw Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ <10 Ð¼Ñ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð° ÐÐ•Ð¢|
+|FPS|30+ Ð½Ð° Pixel 2 single core|âœ… Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ â‰¥30 fps Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ|
+|Model size|Full: 3.5M params, ~14 MB float32 / ~3.5 MB int8|âœ… <30 MB|
+|FLOPs|Full: 6.9 MFLOPs, Lite: 2.7 MFLOPs|âœ… ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ð¾|
+|Quantization support|ÐÐ• ÐžÐŸÐ˜Ð¡ÐÐÐž Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ; Ð² MediaPipe Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ quantized-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹|âš ï¸ ÐÐµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ|
+|Mobile/embedded benchmarks|Pixel 2 (ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ Android), Ð½ÐµÑ‚ iOS, Ð½ÐµÑ‚ Snapdragon 8 Gen 2|âš ï¸ ÐÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹|
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” **Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… edge-Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹**, Ð½Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ benchmarks Ð½Ð° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¼ hardware Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- ÐšÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ñ… heatmap-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (HRNet, OpenPose, RTMPose)
+- Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑƒÐ´ÑŒÐ±Ð¾Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ/Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð´-Ð¾Ñ„Ñ„Ð° speed/accuracy
+- Detector-tracker Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- Heatmap ÐºÐ°Ðº teacher Ð´Ð»Ñ regression-ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð° â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ
+- Two-stage training pipeline (heatmap â†’ regression) Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- 33 keypoints **ÑƒÐ¶Ðµ** Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ñ‹ â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°
+- Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² MediaPipe â†’ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² production Ð·Ð° Ð´Ð½Ð¸
+- Apache-2.0 Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ â†’ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+- ROI Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð² Ðº Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¹Ð¾Ð³Ð°, Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸)
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- Ð‘Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº human baseline (97.2 PCK@0.2) Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ
+- Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ 30+ fps Ð½Ð° CPU 2017 Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑÐºÐ°
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **Single-person only** â€” Ð² multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ + ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½) Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚
+2. **Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð°** â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ½Ð¸Ð·Ñƒ-Ð²Ð²ÐµÑ€Ñ…, Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°, Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ñ‹) ÑÑ‚Ð¾ **ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°**
+3. **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D** Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ â€” Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð² ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ lifting
+4. **ÐÐµÑ‚ temporal smoothing** Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ keypoints â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ROI propagation, Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ jitter
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 5. **ÐŸÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ train+val Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ fine-tuning Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ñƒ 6. **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ PCK@0.2** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ñ… PCK, Ð½Ð¸ OKS, Ð½Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº 7. **ÐÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° public-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ…** (COCO, MPII, AIST++, Fit3D) 8. **ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ mobile-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸** (MoveNet ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð», Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ EfficientPose Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ) 9. **ÐÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° failure cases**, Ð½ÐµÑ‚ occlusion-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 10. ÐŸÐ¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ truncation (Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ 11. ÐŸÐ¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ (Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ñ‹, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸) 12. Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑÑÐ¸ÑÑ… 13. Quality Ð½Ð° Ð´ÐµÑ‚ÑÑ… / Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ñ… Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 14. PCK@0.2 â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°; Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° 20% Ð¾Ñ‚ torso (â‰ˆ10â€“15 ÑÐ¼) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ ÑƒÐ³Ð»Ð° Ð² Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ðµ/ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ðµ 10â€“15Â° 15. Geo-diverse, Ð½Ð¾ Â«sampled uniformlyÂ» â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ðµ 16. Visibility prediction ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð² Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ… Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**5**|Ð­Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸; ~3.5M params, 30+ fps Ð½Ð° Pixel 2 â€” Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ hw Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ð·Ð°Ð¿Ð°ÑÐ¾Ð¼|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**2**|ÐÐµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼; 20% PCK â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¸Ð¹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**3**|Visibility flag ÐµÑÑ‚ÑŒ; ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð² Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾; Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° yoga|
+|ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹|**3**|Ð”ÐµÐ¼Ð¾ Ð½Ð° yoga Ð²Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚Ð»ÑÐµÑ‚; Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° â€” Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**2**|ROI propagation Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ keypoint-level smoothing Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚|
+|Ð¦Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**2**|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ periodicity priors (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº downstream, Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸)|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**1**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾, Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° Fit3D / AIST++ / public fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**2**|ÐÐµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ; face-as-detector Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼ÐµÐ²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÑƒ Ð»Ð¸Ñ†Ð° = Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð°|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**3**|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð° Ð² TF/PyTorch, Ð½Ð¾ training pipeline Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ â€” fine-tuning Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Â«Ñ Ð½ÑƒÐ»ÑÂ»|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**5**|MediaPipe / TFLite / Apache-2.0; pretrained Ð²ÐµÑÐ° ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 5/5** (ÐºÐ°Ðº baseline Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÐµÑ† edge-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ 33 keypoints**|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº minimum, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑ‚ÑŒ (Ð´Ð¾Ð¿. Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½ÑÑ…/Ð»Ð¾ÐºÑ‚ÑÑ… Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸)|Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ COCO Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„ÐµÑ€Ð° Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ 2D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº â†’ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° self-supervised Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°|
+|**Heatmap supervision â†’ regression head**|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€Ð°|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ heatmap Ïƒ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ|ÐœÐ¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ|
+|**Two-stage detector-tracker Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ**|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ pose-tracker Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ + Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ|Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ face-detector Ð½Ð° body-detector, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ð¹ ROI|Face-proxy Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹|
+|**Vitruvian-man ROI parametrization**|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð°|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¸Ñ… Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… keypoints Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ|
+|**Visibility flag**|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð½Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð¾Ð» Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¹ visibility)|â€”|â€”|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ **Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ edge-baseline, Ð½Ð¾ **Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ gap Ð¿Ð¾ fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼**. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° baseline Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹):** ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ **Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐµÐ¹Ñ (ROI propagation). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap: Ð½ÐµÑ‚ temporal priors Ð½Ð° keypoint-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ â†’ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¾** â€” pose Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð±ÐµÐ· Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð§Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ gap.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚:**
+
+- **BlazeFace** (Bazarevsky et al., 2019) â€” Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½
+- **MediaPipe Hands** (Bazarevsky & Zhang, 2019) â€” Ð¾Ñ‚Ñ‚ÑƒÐ´Ð° Ð²Ð·ÑÑ‚ detector-tracker pattern
+- **Offset-guided pose estimation** (Zhang et al., CVPRW 2019) â€” heatmap+offset loss Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¾Ñ‚Ñ‚ÑƒÐ´Ð°
+
+**Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²:**
+
+- **MediaPipe Pose with 3D (BlazePose GHUM Holistic)** â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¾ SMPL-Ñ€Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ GHUM Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ
+- **MoveNet** (Google, 2021) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ, Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ edge-focused, Ð½Ð¾ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ (CenterNet-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ)
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ:**
+
+- **MoveNet Lightning/Thunder** â€” CenterNet-derived, Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ single-person, Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ 17 keypoints (COCO)
+- **MovePose** â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°
+- **Lite-HRNet** â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð°Ñ‚ÑŽÑ€Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ HRNet
+- **EfficientPose** â€” NAS-derived
+- **RTMPose-Lite** â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA Ð² edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ
+
+**Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ)** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ OpenPose. **ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ñ PoseNet, AlphaPose, Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼Ð¸ ViT-based Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸).
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:**
+
+- Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ð°Ð¼Ñ‘Ðº Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ exercise counter, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ñ AQA / fitness-specific Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹.
+- ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð¸ MM-Fit, Ð½Ð¸ Fit3D (Fit3D Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð² 2021, Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸).
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**6/10**|Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ + heatmap-supervised regression â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°; Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**5/10**|Workshop-Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚; ablations ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3/10**|ÐŸÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (PCK@0.2), ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ OpenPose|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**8/10**|ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ pipeline-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°, ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**4/10**|Ð’ÐµÑÐ° Ð¸ runtime â€” Ð´Ð°; training pipeline Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ â€” Ð½ÐµÑ‚|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**9/10**|ÐšÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MediaPipe; ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ downstream-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**10/10**|Ð­Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾ edge pose estimation|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Weak Accept** (Ð´Ð»Ñ main conference Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Reject Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð°; Ð´Ð»Ñ workshop Ñ Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° industry/AR â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ Accept).
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°ÑÑÑ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°. ÐÐ¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ weak experiments ÑÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð¼ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ open-source artifact (MediaPipe).
+
+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** lightweight pose tracker Ð½Ð° 33 keypoints Ñ heatmap-supervised regression, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ >30 fps Ð½Ð° mobile CPU Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² MediaPipe.
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ heatmap supervision Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ â€” Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ heatmap-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ regression.
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð².
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    - **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½:** `regression head + heatmap supervision (training only)` â†’ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pose-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **head + loss**)
+    - **Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ 33 keypoints** â†’ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¸Ð½Ñ‚-ÑÐµÑ‚Ð° (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **output format**)
+    - **Detector-tracker Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ** â†’ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-pipeline (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **temporal module**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    - MediaPipe BlazePose 3D / BlazePose GHUM Holistic â€” ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð· 2D BlazePose ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð¸ 3D
+    - MoveNet (Google, 2021) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ, Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ cross-comparison
+    - RTMPose-Lite â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÐµ
+    - **Model Card MediaPipe BlazePose** â€” Ñ‚Ð°Ð¼ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ñ‹
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ latency.
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    - Bazarevsky et al., **BlazeFace** (arXiv:1907.05047)
+    - Grishchenko et al., **MediaPipe Holistic / BlazePose 3D** (Google AI Blog 2020-2021)
+    - Votel & Li, **Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js** (Google blog, 2021)
+    - **MoveNet** (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Google Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð² TensorFlow blog)
+    - **RTMPose** (Jiang et al., 2023) â€” SOTA-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚
+    - **MovePose** (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹ÑˆÐ»Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ) â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ BlazePose Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking"
+title_ru: "BlazePose: ÐžÑ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ"
+authors: [Bazarevsky, Grishchenko, Raveendran, Zhu, Zhang, Grundmann]
+year: 2020
+venue: "CVPR Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality (CV4ARVR)"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "arXiv:2006.10204"
+tags: [pose_estimation, edge, commercial]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "Custom lightweight CNN (encoder-decoder, BlazeFace-family)"
+params_M: 3.5
+flops_G: 0.0069
+latency_ms: ~33  # ~30 fps Ð½Ð° Pixel 2 single core; Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ <10 Ð¼Ñ
+hw_tested: "Pixel 2 single core (XNNPACK), Intel i9-7900X"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# BlazePose: ÐžÑ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ
+
+## TL;DR
+BlazePose â€” Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ 2D pose-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚ Google (33 keypoints, 3.5M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) Ñ two-stage detector-tracker pipeline, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ 30+ fps Ð½Ð° CPU Pixel 2; ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº â€” heatmap supervision Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ heatmap-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ heatmap-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ regression. Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð° Ð¿Ð¾Ð´ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ/Ð¹Ð¾Ð³Ð° (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸, ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¸, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð°). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ñ… Ð¸ Ð½Ð° Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð’ÑÐµ production-grade pose estimators (OpenPose, AlphaPose, HRNet) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ desktop GPU Ð¸ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹; ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ COCO (17 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº) Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸/ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ñ‹, ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Heatmap supervision Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ heatmap-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð½Ð° inference.
+- Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ 33 keypoints (ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ COCO + BlazeFace + BlazePalm) Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ fitness/yoga.
+- Face-as-proxy ROI + Vitruvian-man Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ Ð² Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ….
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Two-stage pipeline: BlazeFace-like Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ + 2 Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ (Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ Ð±Ñ‘Ð´ÐµÑ€ + Vitruvian circle), Ð·Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ROI; ROI Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² encoder-decoder Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€ Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ output-Ð±Ð°ÑˆÐ½ÑÐ¼Ð¸ (heatmap+offset Ð´Ð»Ñ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð¹, regression Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¹). ÐÐ° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ regression-Ð±Ð°ÑˆÐ½Ñ. Ð”ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ; Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ROI Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð°Ð³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ keypoints.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Google geo-diverse pose | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | PCK@0.2 | Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº human baseline 97.2 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ OpenPose: BlazePose Full (3.5M, ~7 MFLOPs) Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² OpenPose (~25M, ~160 GFLOPs); BlazePose Â«slightly worseÂ» Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ, Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° mobile. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (MoveNet, RTMPose-Lite) Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ).
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ~33 Ð¼Ñ/frame (Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ 30+ fps) | Pixel 2 single core, XNNPACK |
+| FPS | 30+ | Pixel 2 single core |
+| Params | 3.5M (Full) / 1.3M (Lite) | â€” |
+| FLOPs | 6.9M (Full) / 2.7M (Lite) | â€” |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- Single-person only; Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D, Ð±ÐµÐ· 3D / Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²
+- ÐŸÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ train+val Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚; ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (PCK@0.2)
+- ÐÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° public-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… (COCO, MPII, Fit3D, AIST++)
+- ÐÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° failure cases, occlusion, truncation
+- ÐÐµÑ‚ temporal smoothing Ð½Ð° keypoint-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ROI-propagation)
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) heatmap-supervised regression head ÐºÐ°Ðº loss-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½; (2) Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ 33 keypoints ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼; (3) detector-tracker Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE/RMSE Ð¿Ð¾ joint angles vs MoCap)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Fit3D Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ ground-truth.**
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ robustness Ðº ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ (Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ñ‹, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸)** Ð¸ truncation Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐµ.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ temporal priors / periodicity Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.**
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Snapdragon 8 Gen 2 ÑÐ²Ð½Ð¾** â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².**
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[BlazeFace - 2019]]
+- [[MediaPipe Hands - 2019]]
+- [[MoveNet - 2021]]
+- [[Offset-guided Pose Estimation - Zhang CVPRW 2019]]
+- [[RTMPose - 2023]]
+- [[Fit3D Dataset - 2021]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/google/mediapipe (MediaPipe Pose)
+- Pretrained: MediaPipe Pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Apache-2.0), TFLite
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: **Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚** (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Google geo-diverse pose dataset)
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@article{Bazarevsky2020BlazePose,
+  title   = {BlazePose: On-device Real-time Body Pose tracking},
+  author  = {Bazarevsky, Valentin and Grishchenko, Ivan and Raveendran, Karthik and Zhu, Tyler and Zhang, Fan and Grundmann, Matthias},
+  journal = {arXiv preprint arXiv:2006.10204},
+  year    = {2020},
+  note    = {CVPR Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³]** BlazePose â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ SmartRep, Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ñ‘Ð¼ Ð¿Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ð¼ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ: (1) Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… pose estimators, Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ latency; (2) Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” Ð¾Ð½ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ gap, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ: Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð±ÐµÐ·** Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, **Ð±ÐµÐ·** ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº, **Ð±ÐµÐ·** Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…, **Ð±ÐµÐ·** temporal priors. Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²) Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ. Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **MoveNet** (ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð»Ð¸Ð½Ð¸ÑŽ) Ð¸ **RTMPose-Lite** (ÐºÐ°Ðº ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ SOTA-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð² Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°ÑÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ð³ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸ÑŽ edge-baseline'Ð¾Ð².
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/CLIFF Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/CLIFF Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..92c12d6
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/CLIFF Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation.md	
@@ -0,0 +1,348 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ **PARE** Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð» Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹, Ñ‚Ð¾ **CLIFF (ECCV 2022)** ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² â€” **Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°**.
+
+ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾ÑŽ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ‚ÑÐ³Ñƒ), ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ, Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð¼. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ (crop) Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, _Ð³Ð´Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾_ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð»ÑÑ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð² Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÑ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°). CLIFF Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¼.
+
+Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ¼ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð¼Ñƒ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ **SmartRep**.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation (CLIFF: ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Zhihao Li, Jianzhuang Liu, Zhensong Zhang, Songcen Xu, Youliang Yan
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Huawei Noah's Ark Lab
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2022, ECCV
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€ÐµÑ… Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… CV-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2208.00571
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF](https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >150
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Top-down Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ bounding box Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð¾ $224 \times 224$) Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑƒÐ½Ð¸Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚. Ð§ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑŽ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° (FOV) Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾. Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ, Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ "Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ" Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÐºÑ€ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ 3D-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± (scale ambiguity).
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (image features) Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ bounding box Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ðº Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ (ÐºÐ°Ðº _MeTRAbs_, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ¾), CLIFF Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð° Ð¸ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð² Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (location information) Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ "Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ" Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñƒ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ 3D-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ðº Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SMPL (3D mesh + 6DoF camera/body)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°)
+    
+- **Backbone:** ResNet-50 / HRNet-W48
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** Ð’Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° $224 \times 224$ + Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ $c$ (Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 6).
+    
+- **Backbone:** ÐšÑ€Ð¾Ð¿ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CNN, Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Global Average Pooling (GAP). ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $x$ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2048.
+    
+- **ÐšÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Information Fusion):** Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $x$ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ $c$.
+    
+- **SMPL Regressor:** ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ $(2048 + 6)$ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ MLP-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ (ÐºÐ°Ðº Ð² SPIN/HMR), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ $\beta$, Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ $\theta$ Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+    
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** ~45M (ResNet-50).
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (ÐœÐ¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾-Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð² Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ðµ Ð¸ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑŽ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ), Ð¸ ÐºÐ°Ðº SPIN Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð° CLIFF â€” Ð½ÐµÑ‚.
+    
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** ÐÐ°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ CNN-Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² bounding box.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ($c$):**
+    
+    $$c = \left[ \frac{b_x}{W}, \frac{b_y}{H}, \frac{b_w}{W}, \frac{b_h}{H}, \frac{f}{W}, \frac{f}{H} \right]$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $(b_x, b_y)$ â€” Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ bounding box, $b_w, b_h$ â€” ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾Ñ‚Ð° ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð°, $W, H$ â€” ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾Ñ‚Ð° Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾) ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, $f$ â€” Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾, Ð°Ð¿Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº $\sqrt{W^2 + H^2}$).
+    
+    **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸ Ð³ÐµÐ½Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ. Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ 6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ» Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñƒ.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Global Orientation) Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð¸Ñ€Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÑÑ‰ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð¾Ð¿, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+    
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ (EFT - Exemplar Fine-Tuning) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° 2D-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (COCO).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|AGORA|14K Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹|SMPL|High-Res|Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ° (Ð¢Ð¾Ð»Ð¿Ð°)|Ð”Ð°|
+|3DPW|60 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|SMPL|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|In-the-wild|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|1.3M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Studio|Ð”Ð°|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** AGORA â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸. Ð’ Ð½ÐµÐ¼ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¹ (Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑÑ… ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE, PA-MPJPE, PVE (Per-Vertex Error Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÑˆÐ°). ÐÐ° AGORA Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ NMJE (Normalized Mean Joint Error).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params. (FLOPs Ð¸ Latency Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ñ‹).
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° 3DPW Ð¸ AGORA)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Backbone**|**3DPW PA-MPJPE**|**AGORA NMJE**|**AGORA MVE (Vertex)**|
+|---|---|---|---|---|
+|SPIN|ResNet-50|59.2|153.4|148.9|
+|PARE|ResNet-50|50.9|140.9|146.3|
+|ROMP|ResNet-50|53.3|108.0|103.4|
+|**CLIFF (Ours)**|**ResNet-50**|**47.1**|**81.0**|**81.2**|
+|**CLIFF (Ours)**|**HRNet-W48**|**43.0**|**78.0**|**78.4**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** CLIFF ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¾ÐºÑ€ÑƒÑˆÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ñ€Ð´ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ AGORA (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð² Ð´Ð²Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ PARE). ÐÐ° 3DPW (Ð³Ð´Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ) ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð²ÐµÑÑŒÐ¼Ð° ÑÐ¾Ð»Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ðµ.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð£Ð´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² $(b_x, b_y)$ â€” Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° BBox'Ð° â€” Ð²Ð¾Ð·Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼, Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¼ Ð½Ð° SPIN. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ "Ð¼Ñ‹ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ÑÑ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑŽ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°" ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ 3D-Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð° Ð² Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐÐ° ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ°Ñ… Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¼ FOV (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°) Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑÑ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ (ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾), Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½ÑÐ»Ð¸ Ð¸Ñ… 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ ÐºÑ€Ð°Ñ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑÑÑŒ "Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ" Ð²Ñ‹Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸.
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ GPU|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge.|
+|Latency|ÐžÐºÐ¾Ð»Ð¾ 25-30 Ð¼Ñ Ð½Ð° GPU|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ backbone (ResNet-50) + MLP Head Ð½Ðµ ÑƒÐ»Ð¾Ð¶Ð°Ñ‚ÑÑ Ð² 10 Ð¼Ñ Ð½Ð° CPU.|
+|FPS|~30 Ð½Ð° GPU|Ð‘ÑƒÐ´ÐµÑ‚ <10 FPS Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ.|
+|Model size|~45M (ResNet) / ~80M (HRNet)|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð²ÐµÑÐ¾Ð².|
+|FLOPs|>8G|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».**|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð˜Ð·ÑÑ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ 0 FLOPs (ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ñ 6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ»).
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² _Ð»ÑŽÐ±ÑƒÑŽ_ top-down Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (single-frame) $\to$ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+- Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° BBox (ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ° "Ð¿Ñ€Ñ‹Ð³Ð°ÐµÑ‚", Ð¿Ñ€Ñ‹Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ $c$, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ñ‹Ð²ÐºÐ¸ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹).
+    
+- ÐÐµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ðº PARE.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|4|Ð”Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (SMPL), Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ (ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€-Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑŠÐµÐ¼ÐºÐ¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð°).|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|2|ÐÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÐµÐ¹ (ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ prior'Ð¾Ð² Ð² MLP).|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (EFT).|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ (single-frame).|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‡Ð¸.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|3|Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð°, BBox Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ $c$ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|4|ÐšÐ¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ²Ð¾Ð¸Ñ… 2D-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ (PyTorch) Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…² Ð¸ ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ):**
+
+- **CLIFF-Ñ‚Ñ€ÑŽÐº (Location Injection):** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ðº Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep. ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¼Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ 2D/3D ÑÐµÑ‚ÑŒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, MobileNet-based), Ð¼Ñ‹ **Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ $c$** (Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ BBox) Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÐ²ÑÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ (Head). Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ 0 Ð¼Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°Ñˆ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ (ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ), ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð¼ Ðº ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ÑÑ‚Ñƒ.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº **SPIN** (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ñƒ Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚).
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° **MeTRAbs**: MeTRAbs Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ 3D Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ (Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸), CLIFF Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÐ¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ backbone).
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° bottom-up Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° **OpenPose**), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÑÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€, Ð½Ð¾ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|7|Ð˜Ð´ÐµÑ Ð»ÐµÐ¶Ð°Ð»Ð° Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·ÑƒÐ¿Ñ€ÐµÑ‡Ð½Ð°.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð‘ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð½Ð° AGORA Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑƒÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½Ð° 100%.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾, Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° ÑÑÐ½Ð° Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ¸.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|9|Ð˜Ð·Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð² SMPL.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|3|Ð¡Ð°Ð¼Ð° ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚, Ð½Ð¾ ÐµÑ‘ _Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´_ â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ edge.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Strong Accept (ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð£ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ð² top-down Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÑ… Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² bounding box Ð¸ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð² Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ $c$ Ð¸Ð· 6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ (Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹) Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: ÐÐµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð° Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **Ð’Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° $c$ Ð² Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ Edge-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð» Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ ÑÐ±Ð¾ÐºÑƒ-ÑÐ½Ð¸Ð·Ñƒ, Ð° ÑÐ°Ð¼ Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑŽ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: BlazePose (Ñ‚Ð°Ð¼ Google Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ROI Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð¿Ð¾Ð¹Ð´ÐµÑ‚ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: MeTRAbs, SPIN, PARE.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation"
+title_ru: "CLIFF: ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Li, Liu, Zhang, Xu, Yan]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2208.00571"
+tags: [pose_estimation, biomech, physics]
+pose_dim: "smpl"
+strategy: "single_stage"
+backbone: "ResNet-50 / HRNet-W48"
+params_M: ~45.0
+flops_G: "High"
+latency_ms: "High"
+hw_tested: "GPU"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "C"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# CLIFF: ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Top-down Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ (scale/location ambiguity). CLIFF Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ "Ð·Ð° Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾", Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ðº Ñ„Ð¸Ñ‡Ð°Ð¼ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ 6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ» â€” ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ bounding box'Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½ÑƒÑŽ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð³Ð´Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑŽ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ðµ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°), ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ. Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ, Ð²Ð¸Ð´Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿ $224 \times 224$, Ð´ÑƒÐ¼Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½, Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð“Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ (Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñƒ) Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Bounding Box Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð° (Global Average Pooling) Ð´Ð°ÐµÑ‚ MLP-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ñƒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ BBox. CNN Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (2048 Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸). ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ $c$ (6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ»: Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ $x, y, w, h$ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ¸ Ð¸ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹). Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² MLP, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (Global Orientation).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| AGORA | 14K | NMJE | 81.0 (SOTA, ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð²) |
+| 3DPW | 60 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ | PA-MPJPE | 47.1 Ð¼Ð¼ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+CLIFF Ð½Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (SPIN, PARE, ROMP) Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ AGORA, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑƒÐµÑ‚ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð°ÑÑ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¹. ÐÐ° 3DPW Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ SOTA Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ 2022 Ð³Ð¾Ð´Ð°.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ CPU |
+| FPS | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | - |
+| Params | ~45M | - |
+| FLOPs | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ (ResNet-50) |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ°Ñ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ CNN). ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Bounding Box'Ð¾Ð² (ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ñ‹Ð³Ð°ÐµÑ‚, 3D Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ€Ð³Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+Ð¡Ð°Ð¼Ñƒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼ (Latency > 10 Ð¼Ñ). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ **Ð¸Ð´ÐµÑ (Ñ‚Ñ€ÑŽÐº) CLIFF ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ**. Ð’ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ Ð¸ ÑÐ±Ð¾ÐºÑƒ. Ð’Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¸Ð· 6 Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ» Ð² Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (MobileNet/RTMPose) Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ FLOPs, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñƒ "Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹", Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° **Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚** Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð´Ð»Ñ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (MAE) Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[PARE]], [[MeTRAbs]] (Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñƒ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼ Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¼).
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: 3DPW, AGORA
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{li2022cliff,
+  title={CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation},
+  author={Li, Zhihao and Liu, Jianzhuang and Zhang, Zhensong and Xu, Songcen and Yan, Youliang},
+  booktitle={Computer Vision--ECCV 2022: 17th European Conference, Tel Aviv, Israel, October 23--27, 2022, Proceedings, Part V},
+  pages={590--606},
+  year={2022},
+  organization={Springer}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ð¼Ñ‹ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð»Ð¸ Ð±Ð»Ð¾Ðº Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€, 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð². Ð£ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ, ÐºÐ°Ðº Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸, Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ñ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+**ÐžÑÑ‚Ð°Ð»ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹, ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð´Ð»Ñ SmartRep.** ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° SOTA 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ **<10 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´** Ð½Ð° Snapdragon, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑŽ ÑÑ‚Ñƒ ÐºÑ€Ð°ÑÐ¾Ñ‚Ñƒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸.
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ **RTMPose** (Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ¼Ð¿Ð¸Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾ edge-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÑƒ Ð¾Ñ‚ OpenMMLab) Ð¸Ð»Ð¸ **MoveNet** (Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Google, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð² Ð±Ñ€Ð°ÑƒÐ·ÐµÑ€Ðµ/Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÐºÐ°Ñ…). Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑˆÑŒ?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..da662e3
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,354 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€. HRNet â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ…, Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ñ‚Ð²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ HRNet Ð²Ñ‹ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐµ ÐºÐ°Ðº Â«Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½ÑÑ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°Â» (upper bound) Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ 2D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð°Ð½Ñ‚Ð¸-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ Ð´Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². Ð¢ÐµÐ¼ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ, Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ñ _Lite-HRNet_, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¸Ð· Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ HRNet (Sun et al., CVPR 2019) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð¼Ñƒ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation (Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Ke Sun, Bin Xiao, Dong Liu, Jingdong Wang
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Microsoft Research Asia (MSRA), University of Science and Technology of China
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2019, CVPR
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð² CV)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:1902.09212
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >6000 (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²Ð»Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð² CV Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… Ð»ÐµÑ‚)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ (Hourglass, U-Net, SimpleBaseline) Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ (downsampling $\to$ upsampling). Ð˜Ð·-Ð·Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** ÐÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (High-Resolution Network, HRNet), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ **Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ‚Ð¸**.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, HRNet Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÐ¾Ð´ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð° Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ (multi-scale fusion) Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ forward pass.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… (Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…) Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 2D
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ bounding box Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Heatmap-based
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾)
+    
+- **Backbone:** CNN (ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° HRNet)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ (ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°) $256 \times 192$ Ð¸Ð»Ð¸ $384 \times 288$.
+    
+- **Stem:** Ð”Ð²Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ $3\times3$ ÑÐ¾ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¹Ð´Ð¾Ð¼ 2 Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð´Ð¾ $1/4$ Ð¾Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ð°).
+    
+- **Stages (1-4):** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° 4 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸. ÐÐ° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² 2 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ (Ð¸ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð²).
+    
+- **Exchange Blocks:** Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹. ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°ÑƒÐ½ÑÑÐ¼Ð¿Ð»ÑÑ‚ÑÑ (strided conv), Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ â€” Ð°Ð¿ÑÑÐ¼Ð¿Ð»ÑÑ‚ÑÑ (bilinear + $1\times1$ conv), Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ (Head):** Ð’ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ðµ Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð¸Ð· Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (1/4 Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°) Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ heatmap-Ð¾Ð².
+    
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** HRNet-W32 (28.5M), HRNet-W48 (63.6M). FLOPs: 7.1G â€“ 14.6G.
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼):** ÐÐ°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Hourglass (Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ down-up), SimpleBaseline (Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ down, Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ up) Ð¸ HRNet (Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ). **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹.**
+    
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° HRNet):** Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ñ 4 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸ÑÐ¼Ð¸. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸.
+    
+- **Figure 3 (Multi-scale fusion):** Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ exchange block (ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹).
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Mean Squared Error (MSE) Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… heatmaps ÑÐ¾ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ 2D-Ð³Ð°ÑƒÑÑÐ¸Ð°Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ ground-truth Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+    
+    $$L = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} || H_n - \hat{H}_n ||_2^2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $H_n$ â€” ground-truth heatmap Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° $n$, Ð° $\hat{H}_n$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ heatmap.
+    
+- **Fusion:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ 3), Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ $k$ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº:
+    
+    $$Y_k = \sum_{i=1}^{3} a(X_i, k)$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $a(X_i, k)$ â€” Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (upsampling Ð¸Ð»Ð¸ downsampling) Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ $i$ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ $k$.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- ÐžÐ¿Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ (Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ 2019 Ð³Ð¾Ð´Ð°).
+    
+- Ð¡Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð½Ð° $0.25$ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ñ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² heatmap Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð¸Ð· SimpleBaseline).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|COCO|~118K / 5K / 20K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+|MPII|25K / - / 3K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+|PoseTrack|79K / - / -|2D|Various|General (Video)|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** AP, AP@.50, AP@.75 (COCO); PCK@0.5 (MPII).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ÑÑŒ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ PoseTrack, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑƒÐ³ÑƒÐ±Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ).
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** GFLOPs, Params. Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð² Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ð°Ñ… **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•** (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ¾Ð²Ð°Ð» edge).
+    
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð².
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° COCO val)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Ð’Ñ…Ð¾Ð´**|**Params**|**FLOPs**|**AP**|
+|---|---|---|---|---|
+|8-stage Hourglass|256x192|25.1M|14.3G|66.9|
+|SimpleBaseline|256x192|34.0M|8.9G|70.4|
+|**HRNet-W32**|256x192|**28.5M**|**7.1G**|**74.4**|
+|HRNet-W48|384x288|63.6M|32.9G|76.3|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** HRNet-W32 Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… FLOPs Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… Ð±ÑŒÐµÑ‚ SimpleBaseline Ð½Ð° 4 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° mAP. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ exchange blocks: ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ fusion-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ñ€Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (AP Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ 73.4 Ð´Ð¾ 70.8).
+    
+- Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÑŒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ: Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑƒÐ´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ„ÑŒÑŽÐ¶ÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ (Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2019 Ð³Ð¾Ð´Ð°) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸) Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¸Ð· Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ "Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚" Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð³Ð´Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð².
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¸ Ð½Ð° 4x V100 GPU)|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½ÐµÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.|
+|Latency|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð’ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 ÑÑ‚Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑÑ‚ ~50-100 Ð¼Ñ Ð½Ð° CPU Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ½ÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ memory access.|
+|FPS|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».**|
+|Model size|28.5M (W32) / 63.6M (W48)|**ÐÐ° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸.** Ð’ 30 ÐœÐ‘ Ð²Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ W32 Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ FP16, Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾.|
+|FLOPs|7.1G - 32.9G|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð”Ð»Ñ CPU Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ <1G, Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ¼ 2G FLOPs.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð’Ñ‹ÑÐ¾Ñ‡Ð°Ð¹ÑˆÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð›Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²).
+    
+- ÐœÐ¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð» ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ pose estimation, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Edge:** ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ (memory bandwidth). ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ… Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ VGG/MobileNet-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°Ð¼Ð¸.
+    
+- ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (per-frame).
+    
+- ÐÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ 3D Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð³Ð¾ branching, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ "ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚" ÐºÑÑˆ CPU.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|2|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð°ÑÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ° Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ 2D-Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|4|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|3|Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐµÑ‚Ð° (COCO), ÑÐ°Ð¼Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|3|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ bounding boxes, ÐµÑÐ»Ð¸ crop Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ â€” ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|4|Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð½ÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½, Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½ Ð² MMPose.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:**
+
+- **Ð˜Ð´ÐµÑ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.** Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ HRNet, Ð½Ð¾ Ð¼Ñ‹ **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹** Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒ _Lite-HRNet_ (Ð³Ð´Ðµ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° ShuffleNet-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸).
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… SOTA-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ "Ð² Ð»Ð¾Ð±".
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- ÐŸÑ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Hourglass Ð¸ SimpleBaseline.
+    
+- Ð¯Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð°Ð·Ð¸ÑÐ¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ:
+    
+    - **HigherHRNet** (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ bottom-up).
+        
+    - **Lite-HRNet** (Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð´Ð»Ñ edge, _must-read Ð´Ð»Ñ SmartRep_).
+        
+    - **UDP-Pose** (ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚).
+        
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|Ð­Ð»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ CVPR Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Foundation model Ð´Ð»Ñ 2D pose.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|2|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð²Ñ€Ð°Ð¶Ð´ÐµÐ±Ð½Ð° Ðº Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (ÐºÐ°Ðº Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline), Reject (ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð°).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Exchange Blocks (Ñ„ÑŒÑŽÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð²).
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼, Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ edge CPU Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: ÐŸÐ¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ 2D Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°Ñ Ðº Lite-HRNet).
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Lite-HRNet (Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾!), RTMPose (ÐºÐ°Ðº ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¸ÑÑ).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð°Ð·Ñƒ).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼: Lite-HRNet, MoveNet, RTMPose.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"
+title_ru: "Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Sun, Xiao, Liu, Wang]
+year: 2019
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:1902.09212"
+tags: [pose_estimation, validation]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "HRNet"
+params_M: 28.5
+flops_G: 7.1
+latency_ms: 
+hw_tested: "GPU (Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½)"
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "â€”"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ-Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€-Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€), HRNet Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸. Ð”Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾Ñ‡Ð°Ð¹ÑˆÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (Hourglass, ResNet) Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð´Ð°ÑƒÐ½ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð°Ð¿ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸, Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ forward pass.
+- ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„ÑŒÑŽÐ¶ÐµÐ½: Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (1/4 Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°). ÐŸÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ ÑÐ¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ÑÑ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ (1/8, 1/16, 1/32). Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ (Stage) Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ (Exchange Block): Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð°ÑƒÐ½ÑÑÐ¼Ð¿Ð»ÑÑ‚ÑÑ Ð¸ Ð°Ð¿ÑÑÐ¼Ð¿Ð»ÑÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾Ñ‚ Ð²ÑÐµÑ… Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…. Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ (Head) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ heatmaps.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO val | 5K | AP | 74.4 (HRNet-W32) |
+| MPII test | 3K | PCK@0.5 | 92.3 (HRNet-W32) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+HRNet-W32 (28.5M, 7.1G FLOPs) Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐµÐ» SimpleBaseline (34M, 8.9G FLOPs) Ð½Ð° 4 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° mAP, ÑÑ‚Ð°Ð² Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ SOTA Ð´Ð»Ñ 2D pose estimation Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž |
+| FPS | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž |
+| Params | 28.5M (W32) | - |
+| FLOPs | 7.1G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¸ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ°Ñ. Ð Ð°Ð·Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÑÑˆ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð², Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð½Ð° edge ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼. ÐÐµÑ‚ 3D-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Latency (<10 Ð¼Ñ) Ð¸ FLOPs. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾, Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Lite-HRNet, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐµ AP Ð´Ð»Ñ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (MAE), Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[Lite-HRNet]], [[SimpleBaseline]], [[RTMPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: COCO, MPII
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{sun2019deep,
+  title={Deep high-resolution representation learning for human pose estimation},
+  author={Sun, Ke and Xiao, Bin and Liu, Dong and Wang, Jingdong},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
+  pages={5693--5703},
+  year={2019}
+}
+````
+
+```
+---
+Ð”Ð°Ð¹ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ *Lite-HRNet* Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, *MotionBERT*) Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ð¾Ð² SmartRep! Ð¥Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÑŽ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/EfficientPose Scalable single-person pose estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/EfficientPose Scalable single-person pose estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..5ab1b6a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/EfficientPose Scalable single-person pose estimation.md	
@@ -0,0 +1,715 @@
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+
+Ð˜Ñ‰Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ EfficientPose (Groos et al., 2021).ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ PDF ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ arXiv.Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ½Ñƒ Springer-ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ.ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð» Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸ Ð²ÑÐµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¸Ð· GitHub README. ÐŸÑ€Ð¸ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÑŽ Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ.
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+# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: EfficientPose â€” Scalable single-person pose estimation
+
+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ                      | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ                                                                                                                                                                                                                   |
+| ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** | EfficientPose: Scalable single-person pose estimation                                                                                                                                                                      |
+| **ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**               | EfficientPose: Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°                                                                                                                                                              |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹**                | Daniel Groos, Heri Ramampiaro, Espen A. F. Ihlen                                                                                                                                                                           |
+| **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸**            | Department of Neuromedicine and Movement Science + Department of Computer Science, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Trondheim, Norway                                                                |
+| **Ð“Ð¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸**        | Published 06 November 2020; Volume 51, pages 2518-2533, (2021)                                                                                                                                                             |
+| **arXiv Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ**         | v1: 25 Apr 2020; v2: 4 Dec 2020                                                                                                                                                                                            |
+| **Venue**                 | **Applied Intelligence** (Springer)                                                                                                                                                                                        |
+| **Venue tier**            | **Q1 (Scimago, 2024) / Q2 (Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¸)** â€” Applied Intelligence â€” Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð» Springer Ñ IF ~5.3 (2024). ÐÐµ Ñ‚Ð¾Ð¿-tier (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° TPAMI/IJCV), Ð½Ð¾ peer-reviewed Q1 journal.                                      |
+| **DOI**                   | [10.1007/s10489-020-01918-7](https://doi.org/10.1007/s10489-020-01918-7); arXiv: [2004.12186](https://arxiv.org/abs/2004.12186)                                                                                            |
+| **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**           | **100 citations, 16k accesses, 7 Altmetric** (Ð¿Ð¾ Springer Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°)                                                                                                                                               |
+| **ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**            | **[github.com/daniegr/EfficientPose](https://github.com/daniegr/EfficientPose)** â€” 233 stars, 37 forks; **Apache 2.0**; Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² Keras / TensorFlow / TFLite / PyTorch; pretrained weights Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… 8 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ |
+| **Open Access**           | âœ… Ð”Ð° â€” [Springer Open Access](https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01918-7)                                                                                                                                |
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ** Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge pose estimation Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚: peer-reviewed Q1 journal, open access, Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð² 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ…, 100 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹. ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ **Department of Neuromedicine and Movement Science** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ: Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ðº Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¾Ð¹/movement-science Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ.
+
+---
+
+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+EfficientPose Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… pose estimators, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ (a) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹, (b) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹ Ð¸ (c) Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ computational budgets. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ **ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸Ð· 8 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** (EfficientPose RT/RT Lite/I/I Lite/II/II Lite/III/IV), Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñƒ **compound scaling** (Tan & Le, EfficientNet-2019), Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð² Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ OpenPose: (1) **EfficientNet-backbone** Ñ pretrained ImageNet Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ VGG-19; (2) **cross-resolution feature extraction** â€” Ð´Ð²Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… backbone Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÑ…; (3) **Mobile DenseNet detection blocks** Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ MBConv6 + Squeeze-and-Excitation + E-swish Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; (4) **bilinear upscaling** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· transposed convolutions Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ output resolution Ñ 46Ã—46 OpenPose Ð´Ð¾ desired Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°: Â«family of scalable models that can suit various demands, enabling a trade-off between accuracy and efficiency across diverse application constraintsÂ».
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° **ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ**: composition of EfficientNet + MBConv + DenseNet + PAF â€” Ð²ÑÐµ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹. ÐÐ¾ (Ð°) **ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¼ compound scaling** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ right operating point Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñˆ hardware budget; (Ð±) **clinical/movement-science framing** â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ñ†ÐµÐ»ÑŒ Â«markerless movement analysis Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…Â».
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (16 MPII keypoints: top of head, upper neck, shoulders, elbows, wrists, thorax, pelvis, hips, knees, ankles)|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|**Top-down single-person** (Ð¿Ð¾ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ñƒ, Ð½Ð¾ Â«EfficientPose incorporates part affinity fields, which would enable... multi-person HPE in a bottom-up mannerÂ» â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ bottom-up)|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Heatmap-based** (Ñ Part Affinity Fields Ð´Ð»Ñ skeleton estimation + 2 passes confidence map heatmaps)|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**Per-frame** (Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ)|
+|**Backbone**|**EfficientNet (B0-B7)** scalable; Ð´Ð»Ñ Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² â€” **EfficientNet-Lite** (Ð±ÐµÐ· SE, ReLU6 Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ E-swish)|
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**Pipeline (single-person, Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´):**
+
+```
+Input image (high resolution HÃ—W)
+     â”‚
+     â”œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+     â”‚                  â–¼
+     â”‚           AvgPool 2Ã— â†’ low-res (H/2 Ã— W/2)
+     â”‚                  â”‚
+     â–¼                  â–¼
+EfficientNet-BÏ†       EfficientNet-B(Ïˆ<Ï†)
+high-level            low-level
+(blocks 1-3)          (blocks 1-2)
+     â”‚                  â”‚
+     â–¼                  â–¼
+   features            features
+(C maps)              (C' maps)
+     â”‚                  â”‚
+     â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”¬â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+              â–¼
+       Concatenate
+   (cross-resolution features)
+              â”‚
+              â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Detection block 1 (Mobile DenseNet) â”‚
+â”‚ â†’ 1Ã—1 conv                          â”‚
+â”‚ â†’ output: Part Affinity Fields (5a) â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+              â”‚
+              â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Detection block 2 (Mobile DenseNet) â”‚
+â”‚ â†’ 1Ã—1 conv                          â”‚
+â”‚ â†’ output: Confidence maps coarse(5b)â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+              â”‚
+              â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Detection block 3 (Mobile DenseNet) â”‚
+â”‚ â†’ 1Ã—1 conv                          â”‚
+â”‚ â†’ output: Confidence maps fine (5c) â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+              â”‚
+              â–¼
+3Ã— ConvTranspose (4Ã—4, stride 2)
+       (8Ã— upscaling, bilinear)
+              â”‚
+              â–¼
+Output: 16 keypoint heatmaps (high resolution)
+              â”‚
+              â–¼
+argmax + sub-pixel refinement
+              â”‚
+              â–¼
+16 keypoints (x, y)
+```
+
+**Mobile DenseNet (Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾):**
+
+- Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· **3 Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… E-MBConv6(KÃ—K, B, S)** Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹
+- ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ E-MBConv6:
+    - kernel size 5Ã—5
+    - expansion ratio = 6 (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… 6 Ð² MBConv2)
+    - E-swish Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ swish), Î²=1.25
+    - Squeeze-and-Excitation Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ
+    - First 1Ã—1 conv Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ feature maps relative to OUTPUT B Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ INPUT M (B â‰¤ M, ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸)
+    - stride S=1 (Ð±ÐµÐ· downsampling Ð² Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ðµ)
+    - B = C (Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ðµ high-level backbone)
+- Output: 3C feature maps Ð½Ð° Ð±Ð»Ð¾Ðº
+- Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° â€” residual connections (DenseNet-style)
+
+**Compound scaling** (Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ 1-3 Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸): $$(\alpha \cdot \beta^2 \cdot \gamma^2)^{\phi} \approx 2^{\phi}$$ $$\alpha = 1.2, \beta = 1.1, \gamma = 1.15$$ $$D = \lfloor \alpha^{\phi} + 0.5 \rfloor$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\phi$ â€” model scale ($\phi \in [0, 7]$), $D$ â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Mobile DenseNets Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ detection block, $\alpha$/$\beta$/$\gamma$ â€” coefficients Ð´Ð»Ñ depth/width/resolution.
+
+**EfficientPose Lite Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð´Ð»Ñ edge deployment):**
+
+- EfficientNet backbones Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° EfficientNet Lite
+- Parallel feature extraction Ð¸ cross-resolution features ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹
+- Squeeze-and-excitation Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ð¸ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹
+- E-swish Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° ReLU6
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ compute (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¸Ð· GitHub):**
+
+|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ|Resolution|Params|FLOPs|Backbone scale|
+|---|---|---|---|---|
+|EfficientPose RT Lite|224Ã—224|**0.40M**|0.86G|EfficientNet-Lite scaled|
+|EfficientPose RT|224Ã—224|0.46M|0.87G|B0-style|
+|EfficientPose I Lite|256Ã—256|0.59M|1.54G|â€”|
+|EfficientPose I|256Ã—256|0.72M|1.67G|B1-style|
+|EfficientPose II Lite|368Ã—368|1.46M|7.25G|â€”|
+|EfficientPose II|368Ã—368|1.73M|7.70G|B2-style|
+|EfficientPose III|480Ã—480|3.23M|23.35G|B3/B4-style|
+|EfficientPose IV|600Ã—600|6.56M|72.89G|B6/B7-style|
+|**OpenPose (baseline)**|368Ã—368|25.94M|160.36G|VGG-19|
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+|#|Ð Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº/Ð¢Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚|
+|---|---|---|---|
+|**Fig. 1**|OpenPose Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°|VGG-19 + 4 PAF passes + 2 confidence map passes; output 46Ã—46|Baseline Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ|
+|**Fig. 2**|EfficientPose Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°|Â«1a) high-resolution and 1b) low-resolution inputs, 2a) high-level and 2b) low-level EfficientNet backbones combined into 3) cross-resolution features, 4) Mobile DenseNet detection blocks, 1+2 passes for estimation of part affinity fields (5a) and confidence maps (5b and 5c), and 6) bilinear upscalingÂ»|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°|
+|**Fig. 3**|Composition of MBConvs|5 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² MBConv (a-e), Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ E-MBConv6 Ñ E-swish|Building blocks Ð´Ð»Ñ Mobile DenseNets|
+|**Fig. 4**|MPII single-person challenge|(a) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, (b) Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ PCKh@Ï„ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸|Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸|
+|**Fig. 5**|Training progression|EfficientPose II vs OpenPose mean error|EfficientPose ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° 200 ÑÐ¿Ð¾Ñ…, OpenPose Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¾ 400 ÑÐ¿Ð¾Ñ…|
+|**Table 1**|EfficientNet backbone composition|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… 3 Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² B0-B7|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ backbone scaling|
+|**Table 2**|Variants of EfficientPose|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ compound scaling (resolution Ã— width Ã— depth) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°|ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|
+|**Table 3**|EfficientPose vs OpenPose Ð½Ð° MPII val|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° â€” ÑÐ¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ||
+|**Table 4**|State-of-the-art Ð½Ð° MPII test|EfficientPose IV vs Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ SOTA|Ð¡Ð¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ|
+|**Table 5**|Accuracy vs Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ…|EfficientPose II vs OpenPose convergence|Speed of convergence|
+|**Table 6**|Component analysis (Appendix A)|Ablation cross-resolution Ð¸ upscaling|Ð˜Ð·Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ **Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°**: Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°, illustrating MBConv-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹, training curves. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ MovePose Ð¸ MoveNet, Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ.
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+ÐŸÐ¾Ð¼Ð¸Ð¼Ð¾ compound scaling formulas (Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ), ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚:
+
+**PCKh@Ï„ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°** (Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸): $$\text{PCKh@}\tau = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \mathbb{1}\left[|p_i^{pred} - p_i^{gt}|_2 < \tau \cdot l\right]$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $l = 0.6 \cdot d$, $d$ â€” Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒ head bounding box, $\tau \in {0.5, 0.1}$ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¹).
+
+**Loss function:** Mean Squared Error (MSE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ heatmaps Ð¸ target heatmaps: $$\mathcal{L} = \sum_{t=1}^{T} \sum_{c=1}^{C} |S_t^c - S_t^{c*}|_2^2$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $T$ â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ detection passes (3 Ñƒ EfficientPose, 6 Ñƒ OpenPose), $C$ â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² (PAF + heatmaps), $S^c$ â€” predicted, $S^{c*}$ â€” target. (Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ OpenPose-style MSE loss; Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ð½, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð½.)
+
+**Sub-pixel refinement** (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ heatmap): $$\hat{p}_k = \arg\max_{(x,y)} H_k(x, y) + \nabla H_k$$
+
+(ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ **ÐÐ• ÐžÐŸÐ˜Ð¡Ð«Ð’ÐÐ•Ð¢** ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ sub-pixel refinement; Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ multi-scale testing Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.)
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð±ÐµÐ´Ð½Ð°Ñ: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ compound scaling formulas Ð¸ PCKh â€” Ð¾Ð±Ð° Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. Loss function ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½, ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ training details Ð²Ñ‹Ð½ÐµÑÐµÐ½Ñ‹ Ð² Appendix B.
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸Ñ‘Ð¼|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|EfficientNet backbone (Ñ pretrained ImageNet Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸)|Foundation Ð´Ð»Ñ compound scaling|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|**Cross-resolution feature extraction** (high + low resolution Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾)|Multi-scale features Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ overhead|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|**Mobile DenseNet detection blocks** (MBConv6 + SE + E-swish)|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð½Ð°Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ DenseNets + computational ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ MBConv|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Modification of MBConv6: first 1Ã—1 conv generates B feature maps (relative to output) instead of M (input)|Reduced memory and latency|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|**Bilinear upscaling** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 3 transposed convolutions (4Ã—4, stride 2, 8Ã— total)|ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ output resolution Ñ 46Ã—46 Ð´Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Reduced detection passes: 1 PAF + 2 heatmap (vs OpenPose's 4+2)|ÐœÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ compute|
+|**Training**|SGD with momentum + cyclical learning rates|Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ convergence (200 epochs vs OpenPose 400+)|
+|**Augmentation**|Random horizontal flipping, scaling (0.75-1.25), rotation (Â±45Â°)|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€|
+|**Inference**|Multi-scale testing|ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð½Ð¾ ÑƒÐ´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ inference)|
+|**Compound scaling**|$\alpha=1.2, \beta=1.1, \gamma=1.15$ Ð´Ð»Ñ depth/width/resolution|Ð¡ÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ 8 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|
+|**Lite optimizations**|EfficientNet-Lite + ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ SE + ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ cross-resolution + ReLU6|Edge-deployment-ready Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹|
+|**Inference frameworks**|Keras, TensorFlow, TFLite, PyTorch (Ñ QNNPACK Ð´Ð»Ñ ARM)|Multi-framework support|
+|**NEPRMENÐ˜Ð•:**|NAS, distillation, INT8 quantization|Ð£Ð¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº future work, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Authors Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ quantization Ð¸ distillation â€” Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ future work. Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»** â€” Ð±ÐµÐ· INT8/FP16 mobile latency Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼.
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**MPII Human Pose**|29K train+val (26K train / 3K val); test attempts Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹|2D, 16 keypoints|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|Â«mainly healthy adults in a wide range of different outdoor and indoor everyday activities and situations, such as **sports, fitness exercises, housekeeping activities**, and public eventsÂ»|âœ…|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ â€” MPII!** Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ». ÐÐµÑ‚ COCO Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð², Ð½ÐµÑ‚ cross-dataset generalization. Ð¡ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹, MPII Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ **Â«sports, fitness exercisesÂ»** Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ training images â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ COCO. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ fitness samples Ð² MPII ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|---|
+|**PCKh@0.5**|âœ…|Standard MPII metric|
+|**PCKh@0.1**|âœ… **(Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾)**|Â«stricter PCKh@10 metric for assessing models' ability to yield highly precise keypoint estimatesÂ» â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³ÑƒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ!|
+|**PCK@0.05/0.2**|âŒ|â€”|
+|**OKS-mAP (COCO)**|âŒ|ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|
+|**MPJPE / PA-MPJPE**|âŒ|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2D|
+|**NME**|âŒ|â€”|
+|**MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²**|âŒ **(critical gap)**|â€”|
+|**MPJVE / MPJAE (jitter)**|âŒ|â€”|
+|**FLOPs**|âœ…|ÐŸÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼|
+|**Params (M)**|âœ…|ÐŸÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼|
+|**Inference Time**|âŒ **(Ð½ÐµÑ‚ mobile/CPU latency!)**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ GPU training; inference benchmarks Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚|
+|**Energy / power**|âŒ|â€”|
+|**Cross-dataset generalization**|âŒ|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPII|
+|**Occlusion accuracy**|âŒ|ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ explicitly|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** âŒ **Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…** (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ MPII ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ fitness ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹); âŒ **Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº**; âœ… **PCKh@0.1 â€” ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ**, Ñ‡ÐµÐ¼ PCK@0.2 Ñƒ BlazePose; âŒ **Ð½ÐµÑ‚ mobile latency benchmark**!
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²
+
+#### Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° (Ð¸Ð· GitHub README â€” full version of Table 3)
+
+|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ|Resolution|Params (M)|FLOPs (G)|PCKh@50 (val)|PCKh@10 (val)|PCKh@50 (test)|PCKh@10 (test)|
+|---|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|EfficientPose RT Lite|224Ã—224|**0.40**|0.86|80.6|23.1|â€”|â€”|
+|**EfficientPose RT**|224Ã—224|0.46|0.87|82.9|23.6|84.8|24.2|
+|EfficientPose I Lite|256Ã—256|0.59|1.54|83.7|27.7|â€”|â€”|
+|EfficientPose I|256Ã—256|0.72|1.67|85.2|26.5|â€”|â€”|
+|EfficientPose II Lite|368Ã—368|1.46|7.25|87.1|30.8|â€”|â€”|
+|EfficientPose II|368Ã—368|1.73|7.70|88.2|30.2|â€”|â€”|
+|EfficientPose III|480Ã—480|3.23|23.35|89.5|30.9|â€”|â€”|
+|**EfficientPose IV**|600Ã—600|6.56|72.89|**89.8**|**35.6**|**91.2**|**36.0**|
+|**OpenPose** (baseline)|368Ã—368|25.94|160.36|87.6|22.8|88.8|22.5|
+
+**Ð–Ð¸Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ðµ.
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ OpenPose:**
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|OpenPose|EfficientPose IV|ÐŸÑ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|
+|---|---|---|---|
+|Params|25.94M|6.56M|**4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ**|
+|FLOPs|160.36G|72.89G|**2.2Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ**|
+|PCKh@0.5 (val)|87.6|89.8|**+2.2 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°**|
+|PCKh@0.1 (val)|22.8|35.6|**+12.9 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²!**|
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|OpenPose|EfficientPose RT|ÐŸÑ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾|
+|---|---|---|---|
+|Params|25.94M|0.46M|**56Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ**|
+|FLOPs|160.36G|0.87G|**184Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ**|
+|PCKh@0.5 (val)|87.6|82.9|-4.7 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° (Ñ…ÑƒÐ´ÑˆÐµ)|
+|PCKh@0.1 (val)|22.8|23.6|**+0.8 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°** (Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ!)|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€]**:
+
+1. **ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð½Ð° PCKh@0.1 Ñƒ RT (-) Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½**: Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ RT-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ OpenPose Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐµ** Ð¿Ñ€Ð¸ 184Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¾ higher precision.
+    
+2. **EfficientPose IV â€” SOTA Ð½Ð° MPII test Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ <10M params**: 91.2 PCKh@50 / 36.0 PCKh@10 â€” Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð² 2020 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ.
+    
+3. **Compound scaling Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚**: Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ RT â†’ IV Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾Ñ‚Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÐ¸Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼.
+    
+4. **Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ potential Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸** vs non-Lite: Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, RT vs RT Lite â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ 2.3 PCKh@50 (82.9 â†’ 80.6). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾.
+    
+5. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case**:
+    
+    - Ð’ÑÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° **MPII**, Ð½Ðµ Ð½Ð° COCO â€” Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼, ÐºÐ°Ðº EfficientPose ÑÐµÐ±Ñ Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ…
+    - **Latency Ð½Ð° CPU/mobile Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð°ÑÑŒ** â€” Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼, Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Â«edge-readyÂ»
+    - **ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ 2020-2021** (BlazePose, MoveNet, Lite-HRNet) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ OpenPose
+6. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ:** Ð¿Ñ€Ð¸ 0.86 GFLOPs (RT Lite), Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ <10 ms Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2? Ð“Ñ€ÑƒÐ±Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 0.86 GFLOPs / 50 GFLOPS Snapdragon CPU â‰ˆ 17 ms (Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). Ð¡ INT8 â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ~6-8 ms. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð°**, Ð½Ð¾ **Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð°**.
+    
+
+#### State-of-the-art ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Table 4, MPII test)
+
+EfficientPose IV (6.56M params, 91.2 PCKh@50) Ð±Ñ‹Ð» SOTA Ð² 2020 Ð´Ð»Ñ **<10M params** ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸. Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ SOTA Ð½Ð° MPII (HRNet-W48 + DARK, ViTPose-H) Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ 94+ PCKh@0.5, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ 50-300M params.
+
+### 4.4. Ablation Study
+
+**Component analysis (Appendix A) â€” Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ:**
+
+Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **cross-resolution features Ð¸ upscaling** â€” Ð´Ð²Ð° ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°, Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð½Ð° PCKh@10. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð² Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ 6 (Appendix A) Ð½Ðµ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°:
+
+- Cross-resolution features: Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Â«improved performance on PCKh@10Â»
+- Upscaling: Â«57% relative improvement in PCKh@10 on single-person MPIIÂ» Ð² ÑÑƒÐ¼Ð¼Ðµ Ñ cross-resolution features
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ ÐÐ• Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾:**
+
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ E-swish vs Swish vs ReLU6
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Squeeze-and-Excitation Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Mobile DenseNets
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° detection passes (1 PAF + 2 heatmap vs OpenPose 4+2)
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ MBConv kernel size (5Ã—5 vs 3Ã—3 vs 7Ã—7)
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ EfficientNet backbone scale (B0 vs B1 vs B2)
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ablations ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ñ‹Ð½ÐµÑÐµÐ½Ñ‹ Ð² Appendix A (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· web fetch). Ð˜Ð· Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»**, Ð½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ MovePose.
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **EfficientPose IV Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ SOTA Ð½Ð° MPII test Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ <10M params** (91.2 PCKh@50 / 36.0 PCKh@10).
+2. **Compound scaling Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ pose estimation** â€” Ð¼Ð¾Ð½Ð¾Ñ‚Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ RT Ðº IV.
+3. **MBConv + E-swish + cross-resolution features Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ PCKh@10** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+4. **EfficientPose Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° 200 ÑÐ¿Ð¾Ñ…**, Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ðº OpenPose Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 400+ ÑÐ¿Ð¾Ñ… â€” ÑÑ‚Ð¾ ~2Ã— speedup Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+5. **EfficientPose RT â€” 460K params, <1 GFLOP** â€” Ð¾Ð±ÐµÑ‰Ð°ÐµÑ‚ edge-deployment, **Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… mobile benchmarks**.
+6. **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**: Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ°Ñ RT-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ OpenPose Ð¿Ð¾ PCKh@10** Ð¿Ñ€Ð¸ 184Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute.
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° MPII test (Figure 4a)
+- **Failure cases ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ®Ð¢Ð¡Ð¯**
+- Ð’ Discussion Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+    - Â«careful consideration must be takenÂ» Ð´Ð»Ñ children/infants
+    - Â«less natural environments (e.g., movement science laboratories or hospital settings)Â» Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ fine-tuning
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð· Department of Neuromedicine **ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¾ÑÐ¾Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚** Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ transfer to clinical/sport Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ **fine-tuning** ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ðŸ…°.
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware (test platform)|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ NVIDIA Tesla V100 GPU Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ; mobile/CPU benchmarks **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚**|âŒ ÐÐµÑ‚ mobile/CPU Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²|
+|Latency per frame|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð´Ð»Ñ CPU/mobile**|âŒ Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸|
+|FPS|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«real-time on edge devicesÂ», Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ»|âŒ|
+|Model size|**0.4-6.56 MB params** (FP32: Ã—4 = 1.6-26.2 MB)|âœ… Ð’ÑÐµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ <30 MB|
+|FLOPs|0.86-72.89 GFLOPs (RT Lite â€” IV)|âœ… RT/RT Lite/I â€” Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… bug; II/III/IV â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾|
+|Quantization support|TFLite Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½, Ð½Ð¾ INT8 quantization ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº future work|âš ï¸ ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· TFLite, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾|
+|Mobile/embedded benchmarks|PINTO_model_zoo: Â«Model quantization (OpenVINO, TFLite, TensorFlow.js, TensorRT, Core ML, and ONNX)Â» â€” Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµ-party Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ|âš ï¸ Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²|
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** **EfficientPose RT/RT Lite â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ðµ** Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñˆ bandwidth (0.86 GFLOPs), Ð½Ð¾ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ direct mobile latency benchmarks** Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- **Ð¡ÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸Ð· 8 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ optimal point Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ hardware
+- **Compound scaling** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´
+- **Cross-resolution features** â€” multi-scale Ð±ÐµÐ· heavy parallel branches HRNet
+- **MBConv + SE** â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð½Ð°Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+- **Bilinear upscaling** â€” Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ output Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ precision-demanding applications
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- **Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ convergence** (200 ÑÐ¿Ð¾Ñ… vs OpenPose 400+)
+- **Cyclical learning rates** + SGD with momentum â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¹
+- **EfficientNet ImageNet pretraining** â€” robust foundation
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- âœ… **Open Access journal paper** Ð² Q1
+- âœ… **Apache 2.0 Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ**
+- âœ… **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ open-source ÐºÐ¾Ð´ Ð² 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ…** (Keras, TF, TFLite, PyTorch)
+- âœ… **Pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… 8 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²**
+- âœ… **TFLite Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚** Ð´Ð»Ñ mobile
+- âœ… **Ð¡Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ðµ quantizations** Ð² PINTO_model_zoo (OpenVINO, ONNX, Core ML, TensorRT)
+- âœ… **Clinical/movement science framing** â€” authors Ð¸Ð· Department of Neuromedicine
+- âœ… **PCKh@0.1** â€” ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ precision-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case
+- âœ… **Recommended use** Ð² `track.py`: Â«Ensure there is only one person presentÂ», Â«full body of the person is clearly visibleÂ», Â«occupying a sufficient portion of the camera viewÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸**
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- SOTA Ð½Ð° MPII test Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ <10M params Ð² 2020
+- +12.9 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² PCKh@0.1 vs OpenPose (EfficientPose IV)
+- ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ PCKh@0.1 Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñƒ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð¹ RT Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **Ð‘Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐµÐ¹ OpenPose-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ** (PAF + heatmaps + multiple passes); ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (SimCC, regression-based) Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ
+2. **Heatmap-based** â†’ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ sub-pixel refinement, output upsampling â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ðµ
+3. **Per-frame** â€” Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ
+4. **16 keypoints (MPII topology)** â€” Ð½ÐµÑ‚ foot keypoints, Ð½ÐµÑ‚ hand keypoints
+5. **Only static input resolution** â€” ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 6. **ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ MOBILE LATENCY BENCHMARK** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ edge-paper! 7. **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPII** â€” Ð½ÐµÑ‚ COCO, Ð½ÐµÑ‚ cross-dataset 8. **ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸** (BlazePose, Lite-HRNet, MoveNet) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ OpenPose ÐºÐ°Ðº baseline 9. **ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº** 10. **ÐÐµÑ‚ occlusion-specific Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°** 11. **ÐÐµÑ‚ energy/battery measurements** 12. **Ablations Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ** Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ (Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Appendix A) 13. **NAS, distillation, quantization ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº future work** 14. **ÐÐµÑ‚ COCO-SinglePerson ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ MoveNet/BlazePose** (Ð½Ð¾: ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»Ñ 2020, MoveNet Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð² Ð¼Ð°Ðµ 2021 â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Ñ Ð½Ð¸Ð¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ)
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 15. **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ mobile inference latency** 16. **Performance Ð¿Ð¾Ð´ INT8 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹** 17. **Fitness/exercise specific evaluation** 18. **Snapdragon / Apple A-series benchmarks** 19. **Multi-person scenario** (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ðº future work)
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 20. **MPII training set Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½** Ð´Ð»Ñ fitness exercises (ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚) 21. **16 MPII keypoints** Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ foot keypoints) 22. **Ð‘ÐµÐ· temporal smoothing** Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ jitter Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº 23. **PAF â€” overkill Ð´Ð»Ñ single-person use case** (PAF designed Ð´Ð»Ñ multi-person grouping); Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾
+
+**Ð’Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹:** 24. **2020 Ð³Ð¾Ð´** â€” ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ SimCC (2022), RTMPose (2023). Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÐµ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸.
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**3**|RT/RT Lite Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹ (0.86 GFLOPs, 0.4M params, ~1.6 MB FP32) â€” Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚; **Ð½Ð¾ direct mobile latency benchmarks Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚**|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**2**|ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº; PCKh@0.1 â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**2**|ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ quantitatively; guidelines: Â«Avoid that the subject is occluded by other objects, even partial occlusion is discouragedÂ» â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|**3**|MPII ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ fitness/sports activities (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ yoga); single-person guideline Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ scenarios|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**1**|Per-frame, Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|**1**|ÐÐµÑ‚ periodicity priors|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**2**|MPII ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ fitness exercises ÐºÐ°Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ dedicated fitness validation|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**2**|Â«full body of the person is clearly visibleÂ» â€” guideline Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ truncation|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**5**|ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´, Ð²ÐµÑÐ°, training pipeline Ð² Keras/PyTorch; Â«trait of rapid convergence suggests that exploring the use of transfer learning on the EfficientPose models on other HPE data could provide interesting resultsÂ» â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽÑ‚ fine-tuning|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**5**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ repo, 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°, pretrained Ð²ÐµÑÐ°, Apache 2.0, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 4/5** (ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ **fine-tuning Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…**; Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº ready baseline).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**EfficientPose RT / RT Lite**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸|Fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ|ÐÐµ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ mobile latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2|
+|**EfficientNet backbone**|EfficientNet-B0/B1 ÐºÐ°Ðº backbone Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° MobileNetV3 Ð¸Ð»Ð¸ EfficientNet-Lite|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ°|
+|**Cross-resolution feature extraction**|ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ dual-resolution branches|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°ÑˆÑƒ resolution|Ð£Ð´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ compute backbone â€” Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼|
+|**Mobile DenseNet (MBConv6 + SE + E-swish)**|Detection block pattern|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ conv-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð¼|Sequential MBConvs â€” slow Ð½Ð° mobile inference|
+|**Compound scaling**|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ scaling architecture|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ architecture Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|Ð£Ð½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|
+|**Bilinear upscaling Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 3 transposed convolutions**|Pattern Ð´Ð»Ñ high-resolution output|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼ heatmap-based head|3 transposed convolutions Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ latency|
+|**Cyclical learning rate + SGD with momentum**|Training recipe|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¹|
+|**PCKh@0.1 ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³ÑƒÑŽ precision Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ|ÐÐ½Ð°Ð»Ð¾Ð³ OKS@0.5 Ð´Ð»Ñ COCO topology|ÐÐ¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚|
+|**Lite optimizations recipe**|Ð£Ð´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ SE, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° E-swish Ð½Ð° ReLU6, EfficientNet-Lite backbone|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ heavy|ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ 2-3 PCKh â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ|
+|**TFLite ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ pipeline**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ|â€”|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** **Ð¡Ð˜Ð›Ð¬ÐÐž ÐŸÐžÐ”Ð”Ð•Ð Ð–Ð˜Ð’ÐÐ•Ð¢** â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ fine-tuning** Ð´Ð»Ñ clinical/sport scenarios. EfficientPose RT â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ fine-tuning Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ. **Ð­Ñ‚Ð¾ main applicable model Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°.**
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” per-frame Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ….
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” Ð½ÐµÑ‚ anatomical constraints. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº regularization.
+
+**ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°**: Â«EfficientPose tackles single-person HPE with an improved degree of precision compared to the commonly adopted OpenPose networkÂ» â€” Ð¸ Ð´Ð°Ð»ÐµÐµ: Â«EfficientPose will provide an important foundation for the next-generation markerless movement analysisÂ». ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ñ†ÐµÐ»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ application domain.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚:**
+
+- **EfficientNet** (Tan & Le, ICML 2019) â€” backbone Ð¸ compound scaling principle
+- **OpenPose** (Cao et al., 2019) â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° (PAF + heatmaps)
+- **MobileNetV2** (Sandler et al., 2018) â€” MBConv Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸
+- **Squeeze-and-Excitation** (Hu et al., 2018) â€” attention Ð² MBConv
+- **DenseNet** (Huang et al., 2017) â€” connectivity pattern
+- **MnasNet** (Tan et al., 2019) â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ MBConv6 (5Ã—5, expansion 6)
+- **Cyclical Learning Rates** (Smith, 2017) â€” training schedule
+
+**Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²:**
+
+- Ð¡Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ðµ quantizations Ð² [PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/084_EfficientPose) (community work)
+- Ð¡Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½ÑÑ [TensorFlow.js implementation](https://github.com/vladmandic/efficientpose) (community work)
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ:**
+
+- âœ… **OpenPose** (extensive comparison)
+- âœ… **State-of-the-art Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð° MPII** (Table 4)
+
+**ÐÐ• ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸):**
+
+- âŒ **BlazePose** (Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð² Ð¸ÑŽÐ½Ðµ 2020, EfficientPose v2 â€” Ð´ÐµÐºÐ°Ð±Ñ€ÑŒ 2020 â€” Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Ð±Ñ‹ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ)
+- âŒ **MoveNet** (Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð² Ð¼Ð°Ðµ 2021, EfficientPose Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½ Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð² Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»Ðµ 2021 â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸)
+- âŒ **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021)
+- âŒ **HRNet** (Sun et al., CVPR 2019) Ð½Ð° small backbone variants
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:**
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ** ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸ÐºÐ¾-ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² abstract Ð¸ discussion
+- **MPII ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ fitness exercises** (Ð½Ð¾ Ð½Ðµ dedicated)
+- Authors Ð¸Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð°ÐºÑƒÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ‚Ð° (Department of Neuromedicine and Movement Science)
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**6/10**|Composition Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ð¾Ð², Ð½Ð¾ **compound scaling for pose estimation** â€” Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ; cross-resolution features â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**7/10**|ÐŸÐ¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ scaling, MBConv-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹. Loss functions ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**6/10**|Ð¢Ñ‰Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ OpenPose; ablations ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² Appendix A; **Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (MPII)**, Ð½ÐµÑ‚ mobile benchmarks, Ð½ÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ 2020|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**8/10**|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹, Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ design choices|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**9/10**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ open-source ÐºÐ¾Ð´ Ð² 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ…, pretrained Ð²ÐµÑÐ°, training procedure Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð² Appendix B; **Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾!**|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**8/10**|100 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð·Ð° ~5 Ð»ÐµÑ‚, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² clinical/sport contexts; ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ impact Ð´Ð»Ñ academic open-source pose estimation|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**5/10**|Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ **ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ direct mobile latency validation** â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Accept** Ð´Ð»Ñ Applied Intelligence (Q1 journal); **Weak Accept** Ð´Ð»Ñ CVPR-tier venue. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¸ open-source, Ð½Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (2023-2024).
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ** Ð¸Ð· Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: peer-reviewed Q1 journal, open access, full open-source pipeline, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ maintenance, clinical framing. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ°Ñ OpenPose-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile latency benchmarks.
+
+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸Ð· 8 Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… OpenPose-derived Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (EfficientPose RT/I/II/III/IV + Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹), Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° EfficientNet backbone Ñ compound scaling, cross-resolution features Ð¸ Mobile DenseNet detection blocks; SOTA Ð½Ð° MPII test Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ <10M params Ð² 2020 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **compound scaling pattern Ð´Ð»Ñ pose estimation** â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ flexibly Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ operating point Ð¿Ð¾Ð´ hardware budget; **cross-resolution features** Ð´Ð»Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ multi-scale Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸.
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile latency benchmarks** â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÐµÐ±Ñ ÐºÐ°Ðº Â«edge-readyÂ». Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ â€” ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ°Ñ OpenPose-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° (PAF + multi-pass heatmaps), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð² 2024 ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ SimCC Ð¸ regression-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼.
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    
+    - **EfficientPose RT Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸** â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ fine-tuning Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ + Ð²ÐµÑÐ°**)
+    - **Compound scaling principle** â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ mobile chips (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **architecture scaling methodology**)
+    - **Mobile DenseNet building block** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ edge-friendly detection block (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **block design**)
+    - **Cross-resolution feature extraction** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ multi-scale Ð±ÐµÐ· heavy parallel branches (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **feature extractor**)
+    - **Cyclical learning rate + SGD recipe** â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ training pipeline (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **training procedure**)
+    - **PCKh@0.1 metric** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ precision Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **evaluation methodology**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    
+    - **Appendix A** (component analysis) Ð¸ **Appendix B** (optimization procedure) Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+    - **PINTO_model_zoo** quantized Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ (OpenVINO, TFLite, Core ML)
+    - Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ **mobile benchmarks** EfficientPose RT â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼
+    - **EfficientNet-Lite** specification Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²
+    - **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ EfficientPose Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… clinical/sport applications** â€” Ð¿Ð¾ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒ citing papers
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ (a) Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ pipeline, (b) Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ clinical/sport Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², (c) ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð°. **EfficientPose RT â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ baseline** Ñ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ fine-tuning. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ **production** Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ SimCC-based Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (RTMPose).
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **EfficientNet** (Tan & Le, ICML 2019) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ compound scaling
+    - **OpenPose** (Cao et al., TPAMI 2019) â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°
+    - **RTMPose** (Jiang et al., 2023) â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ mobile benchmarks
+    - **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ academic edge Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ
+    - **MnasNet** (Tan et al., CVPR 2019) â€” Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð» MBConv6 design
+    - **Fast Human Pose Estimation** (Zhang et al., CVPR 2019) â€” distillation Ð´Ð»Ñ pose, ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð² discussion ÐºÐ°Ðº future direction
+    - Ð›ÑŽÐ±Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð¾Ñ‚ Daniel Groos Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ EfficientPose Ð² clinical/sport ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ â€” Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¾ infant motion analysis
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "EfficientPose: Scalable single-person pose estimation"
+title_ru: "EfficientPose: Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Groos, Ramampiaro, Ihlen]
+year: 2021
+venue: "Applied Intelligence (Springer)"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1007/s10489-020-01918-7; arXiv:2004.12186"
+tags: [pose_estimation, edge, validation]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "EfficientNet-BÏ† + Cross-resolution + Mobile DenseNet (MBConv6+SE+E-swish)"
+params_M: 0.46 # EfficientPose RT (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ edge); Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹: 0.40 (RT Lite) - 6.56 (IV)
+flops_G: 0.87 # EfficientPose RT; Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹: 0.86 (RT Lite) - 72.89 (IV)
+latency_ms: null # ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð¯Ð›ÐžÐ¡Ð¬ Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• Ð´Ð»Ñ CPU/mobile! Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Tesla V100 GPU Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+hw_tested: "NVIDIA Tesla V100 GPU (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ); inference benchmarks Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# EfficientPose: Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+EfficientPose â€” peer-reviewed open-source ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ 8 single-person 2D pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¾Ñ‚ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹ NTNU (Norwegian University of Science and Technology), Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð² Applied Intelligence (Q1 Springer journal) Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ OpenPose Ñ EfficientNet backbones, cross-resolution feature extraction, Mobile DenseNet detection blocks (MBConv6+SE+E-swish) Ð¸ compound scaling Ð¿Ð¾ EfficientNet-Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñƒ; Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾Ñ‚ EfficientPose RT (0.46M params, 0.87 GFLOPs) Ð´Ð¾ EfficientPose IV (6.56M params, 72.89 GFLOPs, SOTA Ð½Ð° MPII test Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ <10M). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»ÑŽÑÑ‹: Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ pipeline (Apache 2.0, 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°, pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²), clinical/sport Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², ÑÐ²Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ fine-tuning Ð´Ð»Ñ domain adaptation; Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑÑ‹: Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile latency benchmarks, ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ°Ñ OpenPose-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°, Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° MPII.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ pose estimators â€” Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ (HRNet, OpenPose Ñ 25-58M params), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¾ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (BlazePose Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼). ÐÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð³Ð¸Ð±ÐºÐ¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ operating point Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ accuracy Ð¸ speed Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ edge devices, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ precision-demanding clinical/sport applications.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Compound scaling (depth Ã— width Ã— resolution) Ð¸Ð· EfficientNet Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº pose estimation Ð¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+- EfficientNet backbone + MBConv6 detection blocks Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ accuracy/efficiency trade-off, Ñ‡ÐµÐ¼ VGG-19 + plain conv blocks Ð² OpenPose.
+- Cross-resolution feature extraction Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ multi-scale benefits Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ overhead.
+- Bilinear upscaling output heatmaps Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ PCKh@10 (high-precision Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Top-down single-person pipeline: input image â†’ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ high-res Ð¸ low-res branches Ñ EfficientNet-BÏ† Ð¸ EfficientNet-B(Ïˆ<Ï†) backbones â†’ concat (cross-resolution features) â†’ 3 detection passes (1 PAF + 2 confidence map heatmaps), ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ Mobile DenseNet block (3Ã— E-MBConv6 5Ã—5 + SE + E-swish) â†’ 3 transposed convolutions Ð´Ð»Ñ 8Ã— bilinear upscaling â†’ 16 MPII keypoints. Compound scaling Ð¿Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ðµ Î±^Ï† Ð´Ð»Ñ depth, Î²^Ï† Ð´Ð»Ñ width, Î³^Ï† Ð´Ð»Ñ resolution Ñ Î±=1.2, Î²=1.1, Î³=1.15. Lite-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ SE Ð¸ cross-resolution Ð´Ð»Ñ edge deployment. Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: SGD Ñ momentum + cyclical learning rates Ð½Ð° 200 ÑÐ¿Ð¾Ñ…, Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (flip, scale 0.75-1.25, rotation Â±45Â°).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| MPII Train+Val | 29K (26K/3K) | training | â€” |
+| MPII Val | 3K | PCKh@50/PCKh@10 | EfficientPose RT: 82.9/23.6; EfficientPose IV: 89.8/35.6 |
+| MPII Test | restricted | PCKh@50/PCKh@10 | EfficientPose RT: 84.8/24.2; EfficientPose IV: **91.2/36.0** (SOTA Ð´Ð»Ñ <10M params) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+**Vs OpenPose (Ð½Ð° MPII val):** EfficientPose IV â€” 6.56M params vs 25.94M (4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ), 72.89 GFLOPs vs 160.36 (2.2Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ), 89.8 PCKh@50 vs 87.6 (+2.2 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°), 35.6 PCKh@10 vs 22.8 (**+12.9 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²**). EfficientPose RT â€” Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (0.46M params, 0.87 GFLOPs) Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ OpenPose Ð½Ð° PCKh@10 (+0.8). **ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose, MoveNet, Lite-HRNet, MovePose** â€” Ð²ÑÐµ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ EfficientPose v1 (Ð°Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŒ 2020), Ð½Ð¾ BlazePose (Ð¸ÑŽÐ½ÑŒ 2020) Ð¼Ð¾Ð³ Ð±Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑŽ (Ð´ÐµÐºÐ°Ð±Ñ€ÑŒ 2020).
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | **ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð¯Ð›ÐžÐ¡Ð¬** Ð´Ð»Ñ CPU/mobile! | â€” |
+| FPS | Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«real-time on edge devicesÂ» | â€” |
+| Params (RT Lite â€” IV) | 0.40M â€” 6.56M | â€” |
+| FLOPs (RT Lite â€” IV) | 0.86G â€” 72.89G | â€” |
+| Model size (FP32) | ~1.6 MB â€” ~26 MB | â€” |
+| Quantization support | TFLite Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²; INT8 â€” future work | â€” |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ mobile latency benchmarks** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ edge-paper
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPII (Ð½ÐµÑ‚ COCO, Ð½ÐµÑ‚ cross-dataset)
+- ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ (BlazePose, Lite-HRNet, MoveNet, RTMPose)
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° OpenPose-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ (ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ SimCC/regression Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² 2022+)
+- Per-frame, Ð±ÐµÐ· temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ
+- 16 MPII keypoints (Ð±ÐµÐ· foot/hand keypoints)
+- Heatmap-based Ñ upscaling â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ðµ post-processing
+- ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº
+- ÐÐµÑ‚ occlusion/truncation analysis
+- NAS, distillation, INT8 quantization ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ðº future work
+- Recommended use Ð² track.py: Â«Avoid even partial occlusionÂ» â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) **EfficientPose RT Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ðº baseline** â€” fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´); (2) **compound scaling principle** Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ mobile chips; (3) **Mobile DenseNet block design** ÐºÐ°Ðº edge-friendly detection block; (4) **PCKh@0.1 metric** â€” ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ precision-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸; (5) **cyclical learning rate + SGD recipe** Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ñ peer-reviewed academic edge baseline Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ; ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ clinical/movement-science Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ MoCap (Fit3D, MM-Fit)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE/RMSE Ð¿Ð¾ joint angles)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ mobile/CPU latency** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸; Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Â«edge-readyÂ» status.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ future work.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ 2020-2024** (BlazePose, MoveNet, RTMPose, Lite-HRNet, MovePose).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ foot keypoints** (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 16 MPII, Ð±ÐµÐ· heel/big toe) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ periodicity priors** Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints** Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸** (Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº future work Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· PAF).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº occlusion Ð¸ truncation** â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ explicitly Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÐ¿Ñ€ÐµÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ³Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[EfficientNet - Tan Le ICML 2019]] (Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚: backbone + compound scaling)
+- [[OpenPose - Cao TPAMI 2019]] (Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°)
+- [[BlazePose - 2020]] (Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ edge-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ)
+- [[MoveNet - 2021]] (Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»ÑÑ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ)
+- [[MovePose - Yu ICANN 2024]] (modern competitor, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SimCC)
+- [[RTMPose - Jiang 2023]] (modern SOTA edge Ñ SimCC)
+- [[Lite-HRNet - Yu CVPR 2021]] (academic edge baseline)
+- [[MobileNetV2 - Sandler CVPR 2018]] (MBConv blocks)
+- [[MnasNet - Tan CVPR 2019]] (MBConv6 5Ã—5 expansion 6)
+- [[Squeeze-and-Excitation - Hu CVPR 2018]] (attention Ð² MBConv)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: **https://github.com/daniegr/EfficientPose** (233 stars, Apache 2.0)
+- Pretrained: âœ… Ð’ÑÐµ 8 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð² Keras / TensorFlow / TFLite / PyTorch
+- Quantized (community): https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/084_EfficientPose
+- TF.js: https://github.com/vladmandic/efficientpose
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: MPII (public)
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@article{groos2021efficientpose,
+  title     = {{EfficientPose}: Scalable single-person pose estimation},
+  author    = {Groos, Daniel and Ramampiaro, Heri and Ihlen, Espen A. F.},
+  journal   = {Applied Intelligence},
+  volume    = {51},
+  number    = {4},
+  pages     = {2518--2533},
+  year      = {2021},
+  publisher = {Springer},
+  doi       = {10.1007/s10489-020-01918-7},
+  note      = {Open Access; arXiv:2004.12186; code at https://github.com/daniegr/EfficientPose}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹]** EfficientPose â€” Ñ‡ÐµÑ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐŸÐ¾Ð´Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¶Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | BlazePose (2020) | MoveNet (2021) | EfficientPose (2021) | MovePose (2024) |
+|---|---|---|---|---|
+| **Venue** | CVPR Workshop | TF Blog | **Q1 Journal (Applied Intelligence)** | ICANN B |
+| **Peer review** | Workshop-light | ÐÐµÑ‚ | **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ rigorous** | B-tier |
+| **Open source** | âœ… MediaPipe | âœ… TFLite | âœ… **4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ° + community ports** | âŒ Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ |
+| **Family of models** | 2 (Lite, Full) | 2 (Lightning, Thunder) | **8 (RT/I/II/III/IV + Lite)** | 2 (MovePose, MovePose Lite) |
+| **Backbone paradigm** | Custom CNN | MobileNetV2+FPN | **EfficientNet+compound scaling** | MobileNet+U-Net |
+| **Head** | Heatmap-supervised regression | 4-head CenterNet | **Heatmap (OpenPose-style)** | SimCC |
+| **Strategy** | Top-down (face detector) | Bottom-up | **Top-down single-person** | Top-down (external detector) |
+| **Keypoints** | 33 (extended) | 17 (COCO) | 16 (MPII) | 17 (COCO) |
+| **Mobile latency benchmark** | âœ… 33ms (Pixel 2) | âœ… 25-90ms (Pixel 5) | âŒ **ÐÐ•Ð¢!** | âœ… 90ms (Snapdragon 8+ Gen 1) |
+| **Fitness validation** | Demos only | Active eval (89-95% mAP) | MPII contains some fitness, no dedicated | ÐÐµÑ‚ |
+| **Strict precision metric** | PCK@0.2 only | OKS-mAP only | **PCKh@0.1** âœ… | OKS-mAP only |
+| **Clinical/sport framing** | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | âœ… **Ð”Ð° (Department of Neuromedicine)** | Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ |
+| **Compound scaling** | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | âœ… **Ð”Ð°** | ÐÐµÑ‚ |
+| **INT8 quantization** | âœ… Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ | âœ… Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ | âš ï¸ TFLite Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð², INT8 - future | âŒ ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ |
+
+**Ð Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep** (Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð²ÑÐµÑ… 4 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹):
+
+1. **MoveNet** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ + Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ INT8 + GPU/NNAPI delegates
+2. **EfficientPose RT** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ **fine-tuning approach** (Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ pipeline + clinical framing + Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° transfer learning)
+3. **BlazePose** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ 33 keypoints (Ñ ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸/ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð°Ð¼Ð¸)
+4. **MovePose** â€” Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ (SimCC), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ production
+
+**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð²ÑÐµÑ… 4 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹:**
+
+1. **Baseline ensemble:** Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ benchmark-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÐµ 4 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (BlazePose, MoveNet Lightning, EfficientPose RT, MovePose), Ð¿Ð»ÑŽÑ RTMPose ÐºÐ°Ðº ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA.
+
+2. **Fine-tuning ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ñ‹:** **EfficientPose RT** â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ (Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ + clinical framing + Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ convergence). ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° â€” MoveNet Lightning (Ñ Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ, Ñ‚.Ðº. training pipeline Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚).
+
+3. **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:**
+   - **Compound scaling** (Ð¾Ñ‚ EfficientPose) â€” Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ñ‹
+   - **SimCC head** (Ð¾Ñ‚ MovePose / RTMPose) â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ heatmap Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ precision
+   - **MobileNet/EfficientNet-Lite backbone** â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ edge
+   - **Active-style Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚** (Ð¾Ñ‚ MoveNet) â€” ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹
+   - **Non-linear temporal filter** (Ð¾Ñ‚ MoveNet) â€” Ð´Ð»Ñ jitter suppression
+   - **PCKh@0.1 + ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸** (Ð¾Ñ‚ EfficientPose + Ð½Ð°Ñˆ domain) â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ methodology
+
+4. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼** Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²ÑÐµÑ… 4 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹: **angular accuracy Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… vs MoCap**. ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· 4 Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ MoCap. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.**
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:** **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023) â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº **ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA** Ð² edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ Ñ rigorous mobile benchmarks (Snapdragon 865), peer-reviewed (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ preprint), Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ MMPose-ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼, Ð¸ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ð¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼** Ñ BlazePose / MoveNet. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ RTMPose Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚, Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº **3D lifting Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼** (MotionBERT, VideoPose3D) Ð¸Ð»Ð¸ **Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼ Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼** (Fit3D, exercise quality assessment).
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Lite-HRNet A Lightweight High-Resolution Network.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Lite-HRNet A Lightweight High-Resolution Network.md
new file mode 100644
index 0000000..8f09dc1
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Lite-HRNet A Lightweight High-Resolution Network.md	
@@ -0,0 +1,826 @@
+
+---
+## title: "Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network" 
+
+
+title_ru: "Lite-HRNet: Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼" authors: [Yu, Xiao, Gao, Yuan, Zhang, Sang, Wang] year: 2021 venue: "CVPR 2021" venue_tier: "A*" doi: "arXiv:2104.06403" tags: [pose_estimation, edge] pose_dim: "2d" strategy: "top_down" backbone: "HRNet-inspired + Shuffle blocks + Conditional Channel Weighting" params_M: 1.1 flops_G: 0.20 latency_ms: null hw_tested: "8Ã— NVIDIA V100 GPU (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ training); inference benchmarks Ð½Ð° CPU/mobile Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚" relevance_to_smartrep: 4 direction: "A" priority: "HIGH"
+
+# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: Lite-HRNet â€” A Lightweight High-Resolution Network
+
+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+|ÐŸÐ¾Ð»Ðµ|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|**ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ**|Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network|
+|**ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**|Lite-HRNet: Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼|
+|**ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹**|Changqian YuÂ¹,Â², Bin XiaoÂ², Changxin GaoÂ¹, Lu YuanÂ², Lei ZhangÂ², Nong SangÂ¹*, Jingdong WangÂ²*|
+|**ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸**|Â¹Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, **Huazhong University of Science and Technology** + Â²**Microsoft**|
+|**Corresponding authors**|Nong Sang (Huazhong), Jingdong Wang (Microsoft)|
+|**Note**|Â«This work is done when C. Yu was an intern at Microsoft Research, Beijing, P.R. ChinaÂ»|
+|**Ð“Ð¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸**|CVPR 2021, pages 10440-10450|
+|**Venue**|**CVPR 2021** (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)|
+|**Venue tier**|**A* (CORE Rank)** â€” Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð²Ð°Ñ CV-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ, ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¼ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|
+|**arXiv ID**|[2104.06403v1 (13 Apr 2021)](https://arxiv.org/abs/2104.06403)|
+|**ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**|**[github.com/HRNet/Lite-HRNet](https://github.com/HRNet/Lite-HRNet)** â€” Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ PyTorch Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ + Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² **MMPose**|
+|**Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**|~900+ citations (Ð¿Ð¾ Google Scholar, 2025); **ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ** Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ BlazePose)|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Lite-HRNet â€” __ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ peer-reviewed CVPR (A_)_* ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. Ð“Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° Ð¸Ð· Microsoft Research Asia + Huazhong University â€” Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð»Ð° Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ HRNet (Ke Sun et al., CVPR 2019) Ð¸ HigherHRNet. Jingdong Wang â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· architect'Ð¾Ð² HRNet Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ **Ð½Ð°Ð¸Ð²Ñ‹ÑÑˆÑƒÑŽ academic credibility** ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+---
+
+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+Lite-HRNet Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ pointwise 1Ã—1 convolutions Ð² lightweight networks**, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ShuffleNet-style Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ðº HRNet. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ **Ð´Ð²Ð° ÑˆÐ°Ð³Ð°**: (1) ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ shuffle blocks + HRNet (**Â«naive Lite-HRNetÂ»**) ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MobileNet, ShuffleNet Ð¸ Small HRNet; (2) Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð²Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ **Conditional Channel Weighting (CCW)** â€” lightweight unit Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $\Theta(C)$ (vs ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ $\Theta(C^2)$ Ð´Ð»Ñ 1Ã—1 conv), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ dense pointwise convolutions. Â«The complexity of channel weighting is linear w.r.t the number of channels and lower than the quadratic time complexity for pointwise convolutionsÂ». ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð²ÐµÑÐ°, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹** (Ð² Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… branches HRNet) ÐºÐ°Ðº **bridge Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ channels Ð¸ resolutions.
+
+**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ (HRNet Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ñ‘Ð¼ information exchange Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· weight-based operations Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð»Ðµ conventional 1Ã—1 convolutions.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° **ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ**: (Ð°) CCW ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 conv â€” ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ mathematical trick; (Ð±) ÑÐºÑÐ¿Ð»ÑƒÐ°Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ readily available multi-resolution features Ð² HRNet Ð´Ð»Ñ generating weights â€” ÑÐ¸Ð½ÐµÑ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾** Ð² HRNet-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Â«Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ HRNetÂ», Ð° **ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ building block**.
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (17 COCO keypoints / 16 MPII keypoints)|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|**Top-down** Â«Following the state-of-the-art top-down frameworkÂ» â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ person detector|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Heatmap-based** Â«estimates K heatmaps to indicate the keypoint location confidenceÂ» Ñ post-gaussian Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¸ quarter-offset refinement|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**Per-frame** (Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ)|
+|**Backbone**|**ÐšÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ HRNet-inspired CNN** Ñ Conditional Channel Weighting Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð¼Ð¸|
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ pipeline:**
+
+```
+Input image 256Ã—256 (Ð¸Ð»Ð¸ 256Ã—192 / 384Ã—288)
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Stem (downsample to 64Ã—64)  â”‚
+â”‚ - 3Ã—3 Conv, stride 2        â”‚
+â”‚ - 1Ã— Shuffle block          â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+   Initial resolution 4Ã— (64Ã—64), 32 channels
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Stage 2 (2 modules for -18 / 3 for -30)  â”‚
+â”‚  Parallel branches: 4Ã— (40 ch), 8Ã— (80 ch)â”‚
+â”‚  Each module:                            â”‚
+â”‚   - 2Ã— CCW blocks                        â”‚
+â”‚   - 1Ã— multi-resolution fusion           â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Stage 3 (4 modules for -18 / 8 for -30)  â”‚
+â”‚  Branches: 4Ã— (40), 8Ã— (80), 16Ã— (160)   â”‚
+â”‚  Each module: 2Ã— CCW + 1Ã— fusion         â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Stage 4 (2 modules for -18 / 3 for -30)  â”‚
+â”‚ Branches: 4Ã— (40), 8Ã— (80), 16Ã— (160),   â”‚
+â”‚           32Ã— (320)                      â”‚
+â”‚  Each module: 2Ã— CCW + 1Ã— fusion         â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+  Highest resolution branch (64Ã—64, 40 ch)
+          â”‚
+          â–¼
+   1Ã—1 Conv head
+          â”‚
+          â–¼
+  K heatmaps (K=17 Ð´Ð»Ñ COCO, 16 Ð´Ð»Ñ MPII)
+          â”‚
+          â–¼
+  argmax + quarter-offset refinement
+          â”‚
+          â–¼
+  K keypoints (x, y)
+```
+
+**Conditional Channel Weighting (CCW) block:**
+
+Figure 1 (b) Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ CCW block:
+
+```
+Input (C channels)
+     â”‚
+     â–¼
+Channel split (C/2 + C/2)
+     â”‚            â”‚
+     â–¼            â–¼
+   branch 1    branch 2
+     â”‚         (identity pass-through)
+     â–¼
+Channel weighting (H function):
+ â”œâ”€ cross-resolution weights (from all branches)
+ â”‚  AAP(X_1), AAP(X_2), ..., X_s â†’ concat
+ â”‚       â†’ 1Ã—1 Conv â†’ ReLU â†’ 1Ã—1 Conv â†’ sigmoid
+ â”‚       â†’ (W_1, ..., W_s)
+ â”‚       â†’ upsample to corresponding resolutions
+ â”‚
+ â””â”€ spatial weights (F function):
+    GAP(X_s) â†’ FC â†’ ReLU â†’ FC â†’ sigmoid â†’ w_s
+     â”‚
+     â–¼
+Element-wise multiplication with input
+     â”‚
+     â–¼
+3Ã—3 Depthwise Conv
+     â”‚
+     â–¼
+Channel weighting (second CCW operation)
+     â”‚
+     â–¼
+Concatenation with branch 2
+     â”‚
+     â–¼
+Channel shuffle
+     â”‚
+     â–¼
+Output (C channels)
+```
+
+**Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Lite-HRNet (Table 1 Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):**
+
+|Layer|Output size|Operator|Resolution branch|Channels|Repeat (L-18 / L-30)|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Image|256Ã—256|â€”|1Ã—|3|â€”|
+|Stem|64Ã—64|Conv2d stride 2 + Shuffle block|4Ã—|32|1|
+|Stage 2|64Ã—64|2Ã— CCW + 1Ã— fusion|4Ã— / 8Ã—|40 / 80|**2 / 3 modules**|
+|Stage 3|64Ã—64|2Ã— CCW + 1Ã— fusion|4Ã— / 8Ã— / 16Ã—|40 / 80 / 160|**4 / 8 modules**|
+|Stage 4|64Ã—64|2Ã— CCW + 1Ã— fusion|4Ã— / 8Ã— / 16Ã— / 32Ã—|40 / 80 / 160 / 320|**2 / 3 modules**|
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð¸Ð· Table 1):**
+
+- **Lite-HRNet-18: 1.1M params, 273.4M FLOPs** (256Ã—256 input, MPII)
+- **Lite-HRNet-30: 1.8M params, 425.3M FLOPs** (256Ã—256 input, MPII)
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Computational Complexity Comparison (Table 2):** Ð”Ð»Ñ input shape Xâ‚=64Ã—64Ã—40 Ð¸ Xâ‚‚=32Ã—32Ã—80:
+
+|Operation|Single-res|Cross-res|Theory|**FLOPs**|
+|---|:-:|:-:|---|--:|
+|1Ã—1 convolution|âœ“||$\sum N_s C_s^2$|**12.5M**|
+|3Ã—3 DepthwiseConv|âœ“||$\sum 9 N_s C_s$|2.1M|
+|CCW (spatial only)|âœ“||$\sum (2C_s^2 + N_s C_s)$|**0.25M**|
+|CCW (multi-res only)||âœ“|$2(\sum C_s)^2 + \sum N_s C_s$|**0.26M**|
+|**CCW (full)**|âœ“|âœ“|$2(\sum C_s)^2 + 2\sum(C_s^2 + N_s C_s)$|**0.51M**|
+
+Â«the conditional channel weighting unit can reduce the shuffle block's whole computation complexity by 80%Â».
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** CCW â€” **24.5Ã— Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð»Ðµ** 1Ã—1 conv (12.5M â†’ 0.51M FLOPs) Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ reference case Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ CCW â€” **centerpiece contribution**.
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+|#|Ð Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº/Ð¢Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚|
+|---|---|---|---|
+|**Fig. 1**|Building block: (a) shuffle block (b) CCW block|Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°|
+|**Fig. 2**|Small HRNet architecture|Â«It consists of a high-resolution stem as the first stage, gradually adding high-to-low resolution streams as the main bodyÂ»|Baseline Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°|
+|**Fig. 3**|Qualitative results on COCO|Â«containing viewpoint change, occlusion, and multiple personsÂ»|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ robustness|
+|**Fig. 4**|Complexity vs accuracy scatter plots|Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° COCO val Ð¸ MPII val|Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Pareto frontier|
+|**Table 1**|Lite-HRNet structure|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|Reproducibility|
+|**Table 2**|Complexity comparison|CCW vs 1Ã—1 conv vs DepthwiseConv|ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ motivation|
+|**Table 3**|COCO val comparisons|17 Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ + Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ðµ)|ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|
+|**Table 4**|COCO test-dev comparisons|SOTA ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ|ÐÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð°Ñ evaluation|
+|**Table 5**|MPII val comparisons|5 lightweight Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²|Cross-dataset validation|
+|**Table 6**|Ablation: CCW vs 1Ã—1 conv|ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ablation|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ contribution|
+|**Table 7**|Ablation: spatial vs multi-res weights|Ð”ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ CCW|ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ|
+|**Table 8**|Semantic segmentation on Cityscapes|Universality check|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ pose|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ **Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹**: Figure 1 â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ CCW, Figure 4 â€” Ð½Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ñ‹Ð¹ Pareto plot, extensive tables. **Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ** ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+**1Ã—1 convolution** (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ): $$Y = W \otimes X$$ Ð³Ð´Ðµ $X$ â€” input maps, $W$ â€” 1Ã—1 convolutional kernel. Complexity: $\Theta(C^2)$.
+
+**Element-wise channel weighting** (CCW Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð°): $$Y_s = W_s \odot X_s$$ Ð³Ð´Ðµ $W_s \in \mathbb{R}^{W_s \times H_s \times C_s}$ â€” 3D weight tensor, $\odot$ â€” element-wise multiplication. Complexity: $\Theta(C)$.
+
+**Cross-resolution weight computation** (H function): $$(W_1, W_2, \ldots, W_s) = H_s(X_1, X_2, \ldots, X_s)$$ Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ $H_s$: $$\text{AAP}(X_1), \text{AAP}(X_2), \ldots, X_s \to \text{Concat} \to 1\times1\text{Conv} \to \text{ReLU} \to 1\times1\text{Conv} \to \sigma$$ Ð³Ð´Ðµ AAP â€” Adaptive Average Pooling Ð´Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° $W_s \times H_s$, $\sigma$ â€” sigmoid.
+
+**Spatial weight computation** (F function): $$w_s = F_s(X_s)$$ Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ $F_s$: $$X_s \to \text{GAP} \to \text{FC} \to \text{ReLU} \to \text{FC} \to \sigma \to w_s$$
+
+**Output:** Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ $i$ Ð¸ resolution $s$: $$y_{si} = w_{si} \odot x_{si}$$
+
+**Loss:** MSE Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ target heatmaps: $$\mathcal{L} = \frac{1}{K} \sum_{k=1}^{K} |H_k - H_k^_|_2^2$$ Ð³Ð´Ðµ $H_k$ â€” predicted heatmap Ð´Ð»Ñ k-th keypoint, $H_k^_$ â€” target Gaussian heatmap.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° CCW **ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°**: Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ complexity, Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÐºÐ°Ðº attention-based channel mixing. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· H Ð¸ F functions (cross-resolution + spatial) â€” **ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ multi-resolution Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹.
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸Ñ‘Ð¼|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|**Conditional Channel Weighting** (CCW)|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ contribution: Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ 1Ã—1 conv Ð½Ð° Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½ÑƒÑŽ channel weighting|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Cross-resolution weighting (H function)|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ HRNet branches Ð´Ð»Ñ weight generation|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Spatial weighting (F function)|Global context Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· GAP + FC|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ CCW + shuffle block|Ð¡Ð¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ ShuffleNet-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð²|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Separable convolutions Ð² multi-resolution fusion|Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° dense conv Ð² HRNet fusion|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|HRNet high-to-low resolution pattern|4 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… branches Ð¾Ñ‚ 4Ã— Ð´Ð¾ 32Ã—|
+|**Training**|Adam optimizer, initial LR 2eâ»Â³|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½|
+|**Training**|8 NVIDIA V100 GPUs, batch size 32 per GPU|Tensor parallel|
+|**Training**|Trained from scratch (no ImageNet pretrain)|**Ð’ÐÐ–ÐÐž:** Lite-HRNet-18/-30 Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð±ÐµÐ· ImageNet pretrain, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ EfficientPose/OpenPose|
+|**Augmentation**|Random rotation (-30Â°, 30Â°), random scale (0.75, 1.25), random flipping|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose|
+|**Augmentation**|Half body data augmentation for COCO|COCO-specific trick|
+|**Inference**|Post-gaussian filter + quarter-offset refinement|Sub-pixel precision|
+|**Inference**|Average original + flipped images' heatmaps|Test-time augmentation|
+|**Detector**|Â«person detectors provided by SimpleBaselineÂ»|ÐÐµ end-to-end; Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ detector|
+|**ÐÐ• Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ**|NAS, distillation, INT8 quantization|ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº future work|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” Â«trained from scratchÂ». Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ lightweight Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ ImageNet pretraining, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ custom backbones). Lite-HRNet â€” **self-sufficient Ð² training**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ fine-tuning Ð½Ð° custom Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**COCO**|train2017: 57K images / 150K persons; val2017: 5K images; test-dev2017: 20K images; 17 keypoints|2D|256Ã—192 Ð¸Ð»Ð¸ 384Ã—288|General (everyday scenes)|âœ…|
+|**MPII Human Pose**|25K images, 40K+ person instances; 12K test instances; 16 keypoints|2D|256Ã—256|General (real-world activities)|âœ…|
+|**Cityscapes**|2,975 train / 500 val / 1,525 test; 19 classes|Segmentation|512Ã—1024|Street scenes|âœ…|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ **Ð´Ð²ÑƒÑ… pose datasets (COCO + MPII)** â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ EfficientPose (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPII) Ð¸ MovePose (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ COCO). Cityscapes â€” Ð±Ð¾Ð½ÑƒÑ Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|---|
+|**PCKh@0.5** (MPII)|âœ…|Â«PCKh@0.5 (head-normalized probability of correct keypoint)Â»|
+|**PCKh@0.1**|âŒ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (EfficientPose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»)|
+|**OKS-mAP AP/AR**|âœ…|AP (mean at OKS=0.50-0.95), AP50, AP75, AR; APM (medium), APL (large)|
+|**MPJPE / PA-MPJPE**|âŒ|2D Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´|
+|**MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²**|âŒ **(critical gap)**|â€”|
+|**MPJVE / MPJAE (jitter)**|âŒ|â€”|
+|**FLOPs**|âœ…|Measured Ð´Ð»Ñ pose network (Ð±ÐµÐ· detection)|
+|**Params (M)**|âœ…|â€”|
+|**Inference Time (mobile/CPU)**|âŒ **(critical gap)**|**Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ FLOPs! ÐÐµÑ‚ latency Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ hw**|
+|**Inference Time (GPU)**|âŒ|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ|
+|**Energy**|âŒ|â€”|
+|**Cross-dataset generalization**|âœ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|COCO + MPII (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸)|
+|**Semantic segmentation (Cityscapes)**|âœ…|Ð”Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|
+|**Occlusion accuracy**|âŒ|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ explicitly|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** âŒ **Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…**; âŒ **Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº**; âŒ **Ð½ÐµÑ‚ mobile latency benchmarks** (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ð± edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸!); âœ… **Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° COCO + MPII** â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ EfficientPose Ð¸ MovePose.
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²
+
+#### COCO val (Table 3, 256Ã—192 input):
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Backbone|Pretrain|Input|Params|GFLOPs|**AP**|APâ‚…â‚€|APâ‚‡â‚…|AP_M|AP_L|AR|
+|---|---|:-:|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|**Large networks:**||||||||||||
+|8-stage Hourglass|â€”|N|256Ã—192|25.1M|14.3|66.9|â€”|â€”|â€”|â€”|â€”|
+|CPN|ResNet-50|Y|256Ã—192|27.0M|6.20|68.6|â€”|â€”|â€”|â€”|â€”|
+|SimpleBaseline|ResNet-50|Y|256Ã—192|34.0M|8.90|70.4|88.6|78.3|67.1|77.2|76.3|
+|HRNetV1|HRNet-W32|N|256Ã—192|28.5M|7.10|**73.4**|89.5|80.7|70.2|80.1|78.9|
+|DARK|HRNet-W48|Y|128Ã—96|63.6M|3.6|71.9|89.1|79.6|69.2|78.0|77.9|
+|**Small networks:**||||||||||||
+|MobileNetV2 1Ã—|MobileNetV2|Y|256Ã—192|9.6M|1.48|64.6|87.4|72.3|61.1|71.2|70.7|
+|MobileNetV2 1Ã—|MobileNetV2|Y|384Ã—288|9.6M|3.33|67.3|87.9|74.3|62.8|74.7|72.9|
+|ShuffleNetV2 1Ã—|ShuffleNetV2|Y|256Ã—192|7.6M|1.28|59.9|85.4|66.3|56.6|66.2|66.4|
+|ShuffleNetV2 1Ã—|ShuffleNetV2|Y|384Ã—288|7.6M|2.87|63.6|86.5|70.5|59.5|70.7|69.7|
+|Small HRNet|HRNet-W16|N|256Ã—192|1.3M|0.54|55.2|83.7|62.4|52.3|61.0|62.1|
+|Small HRNet|HRNet-W16|N|384Ã—288|1.3M|1.21|56.0|83.8|63.0|52.4|62.6|62.6|
+|DY-MobileNetV2|DY-MobileNetV2|Y|256Ã—192|16.1M|1.01|68.2|88.4|76.0|65.0|74.7|74.2|
+|DY-ReLU|MobileNetV2|Y|256Ã—192|9.0M|1.03|68.1|88.5|76.2|64.8|74.3|â€”|
+|**Lite-HRNet-18**|Lite-HRNet-18|N|256Ã—192|**1.1M**|**0.20**|64.8|86.7|73.0|62.1|70.5|71.2|
+|**Lite-HRNet-18**|Lite-HRNet-18|N|384Ã—288|**1.1M**|**0.45**|67.6|87.8|75.0|64.5|73.7|73.7|
+|**Lite-HRNet-30**|Lite-HRNet-30|N|256Ã—192|**1.8M**|**0.31**|67.2|88.0|75.0|64.3|73.1|73.3|
+|**Lite-HRNet-30**|Lite-HRNet-30|N|384Ã—288|**1.8M**|**0.70**|**70.4**|**88.7**|**77.7**|**67.5**|**76.3**|**76.2**|
+
+**Ð–Ð¸Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ small networks.
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+|Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚|
+|---|---|
+|Lite-HRNet-30 (256Ã—192) vs **MobileNetV2 1Ã—**: +2.6 AP, **5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs** (0.31 vs 1.48), **5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ params** (1.8M vs 9.6M)|âœ… Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|Lite-HRNet-18 vs **ShuffleNetV2 1Ã—**: +4.9 AP, **6.4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs** (0.20 vs 1.28)|âœ… Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|Lite-HRNet-18 vs **Small HRNet-W16**: +9.6 AP (64.8 vs 55.2) Ð¿Ñ€Ð¸ 2.7Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs|âœ… ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|Lite-HRNet-30 (384Ã—288) vs **HRNetV1-W32** (large): -3.0 AP (70.4 vs 73.4) Ð½Ð¾ **10Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs** (0.70 vs 7.10) Ð¸ **16Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ params** (1.8M vs 28.5M)|âœ… ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ trade-off|
+
+#### COCO test-dev (Table 4):
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Backbone|Input|Params|GFLOPs|AP|APâ‚…â‚€|APâ‚‡â‚…|
+|---|---|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|**Large networks (Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ):**||||||||
+|HRNetV1|HRNet-W48|384Ã—288|63.6M|32.9|75.5|92.5|83.3|
+|DARK|HRNet-W48|384Ã—288|63.6M|32.9|**76.2**|92.5|83.6|
+|**Small networks:**||||||||
+|MobileNetV2 1Ã—|MobileNetV2|384Ã—288|9.8M|3.33|66.8|90.0|74.0|
+|ShuffleNetV2 1Ã—|ShuffleNetV2|384Ã—288|7.6M|2.87|62.9|88.5|69.4|
+|Small HRNet|HRNet-W16|384Ã—288|1.3M|1.21|55.2|85.8|61.4|
+|**Lite-HRNet-18**|Lite-HRNet-18|384Ã—288|1.1M|0.45|66.9|89.4|74.4|
+|**Lite-HRNet-30**|Lite-HRNet-30|384Ã—288|1.8M|0.70|**69.7**|**90.7**|**77.5**|
+
+**Lite-HRNet-30 Ð½Ð° COCO test-dev: 69.7 AP** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ small networks Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð²Ð¾Ð¼.
+
+#### MPII val (Table 5, 256Ã—256 input):
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Params|GFLOPs|**PCKh**|
+|---|:-:|:-:|:-:|
+|MobileNetV2 1Ã—|9.6M|1.97|85.4|
+|MobileNetV3 1Ã—|8.7M|1.82|84.3|
+|ShuffleNetV2 1Ã—|7.6M|1.70|82.8|
+|Small HRNet-W16|1.3M|0.72|80.2|
+|**Lite-HRNet-18**|1.1M|0.27|86.1|
+|**Lite-HRNet-30**|1.8M|0.42|**87.0**|
+
+**Lite-HRNet-30 vs MobileNetV2: +1.6 PCKh Ð¿Ñ€Ð¸ 4.7Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs.**
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€]:**
+
+1. **Lite-HRNet Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Pareto frontier Ð´Ð»Ñ edge pose estimation Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ.** ÐÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ small Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð˜ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹.
+    
+2. **Trained from scratch!** Â«pretrain = pretrain the backbone on ImageNetÂ» â€” Ð² Table 3 Lite-HRNet Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½ Â«NÂ» (Ð±ÐµÐ· pretraining), Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ MobileNetV2, ShuffleNetV2, DY-MobileNetV2. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ **ÐµÑ‰Ñ‘ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸**.
+    
+3. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ **Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ**:** Ð²ÑÐµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ person detector (SimpleBaseline), Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ input size, Ð²ÑÐµ trained/evaluated Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñƒ.
+    
+4. **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° COCO/MPII** â€” Ð½ÐµÑ‚ fitness dataset validation, Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº.
+    
+5. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ:** Ð¿Ñ€Ð¸ 0.20-0.70 GFLOPs, Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Lite-HRNet Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ <10 ms Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2? Ð“Ñ€ÑƒÐ±Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 0.45 GFLOPs / 50 GFLOPS (Snapdragon CPU) â‰ˆ 9 ms (Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). **Ð¢ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð°!** ÐÐ¾ **Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ ÐÐ•Ð¢ direct mobile measurements**.
+    
+
+### 4.4. Ablation Study
+
+#### Table 6: CCW vs 1Ã—1 convolution:
+
+|Model|Params|COCO MFLOPs|COCO AP|MPII MFLOPs|MPII PCKh|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|Small HRNet-W16|1.3M|551.7|55.2|735.5|80.2|
+|Naive Lite-HRNet-18|0.7M|194.8|62.5|259.6|85.3|
+|Wider Naive Lite-HRNet-18|1.3M|311.1|**65.7**|418.7|**86.8**|
+|Wider NLite-HRNet-18 (1Ã— 1Ã—1 conv. dropped)|1.1M|248.4|63.6|331.0|86.0|
+|Wider NLite-HRNet-18 (2Ã— 1Ã—1 conv. dropped)|0.9M|188.9|61.3|251.7|85.3|
+|**Lite-HRNet-18 (CCW full)**|1.1M|205.2|64.8|273.4|86.1|
+|**Lite-HRNet-30**|1.8M|319.2|**67.2**|425.3|**87.0**|
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹:**
+
+- Â«dropping two 1Ã—1 convolutions leads to 4.4 AP points decreaseÂ»: 1Ã—1 conv Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹
+- Â«conditional channel weighting improves by 3.5 AP points over dropping two 1Ã—1 convolutions with only increasing 16M FLOPsÂ»: CCW Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸Ñ… 4.4 AP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute
+- Naive Lite-HRNet-18 ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Small HRNet-W16 **Ð½Ð° +7.3 AP** â€” shuffle blocks + HRNet â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ
+
+#### Table 7: Spatial vs multi-resolution weights:
+
+|Model|Params|COCO MFLOPs|COCO AP|MPII MFLOPs|MPII PCKh|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|Wider NLite-HRNet-18 (2Ã— 1Ã—1 conv. dropped)|0.9M|188.9|61.3|251.7|85.3|
+|Lite-HRNet-18 (CCW only w/ spatial weights)|0.9M|190.6|62.6 (+1.3)|254.0|85.4|
+|Lite-HRNet-18 (CCW only w/ multi-res weights)|0.9M|203.5|63.0 (+1.7)|271.1|85.8|
+|**Lite-HRNet-18 (full CCW)**|1.1M|205.2|**64.8 (+3.5)**|273.4|**86.1**|
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹:**
+
+- Â«spatial weights achieve 1.3 AP increase, and the multi-resolution weights obtain 1.7 point gainÂ»
+- **Multi-resolution weights Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´**, Ñ‡ÐµÐ¼ spatial (1.7 vs 1.3), Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð° Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹
+- ÐžÐ±Ð° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ: 3.5 AP â€” ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑƒÐ±-Ð°Ð´Ð´Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ (1.3 + 1.7 = 3.0 vs actual 3.5 â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ ÑÐ¸Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¸Ñ)
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ablations â€” **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾ separated**. Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ CCW necessary. Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ ablations ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+#### Table 8: Semantic Segmentation on Cityscapes (Ð±Ð¾Ð½ÑƒÑ)
+
+|Method|Params|GFLOPs|Val mIoU|Test mIoU|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|**Lite-HRNet-18**|1.1M|1.95|73.8|72.8|
+|**Lite-HRNet-30**|1.8M|3.02|**76.0**|**75.3**|
+|BiSeNetV1 B|49.0M|55.3|74.8|74.7|
+|MobileNetV3|1.5M|9.1|72.4|72.6|
+|MobileNetV2 0.5Ã—|0.3M|3.73|68.6|â€”|
+
+Lite-HRNet **Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚** Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ hand-crafted Ð¸ NAS-based Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ mIoU Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… GFLOPs. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ **ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ CCW** Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ pose estimation.
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **Naive combination shuffle blocks + HRNet** ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MobileNet/ShuffleNet/Small HRNet Ð½Ð° +7.3 AP (COCO) â€” **Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ pose estimation, Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹**.
+    
+2. **CCW Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 convolutions**: Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ complexity (vs ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ), 24.5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs Ð´Ð»Ñ reference example, Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ **ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ accuracy** Ð½Ð° 3.5 AP vs 2-dropped baseline.
+    
+3. **Multi-resolution weights** (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð²ÑÐµ parallel HRNet branches) Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ (+1.7 AP), Ñ‡ÐµÐ¼ spatial weights (+1.3 AP), Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹.
+    
+4. **Lite-HRNet-30 (1.8M params, 0.70 GFLOPs, 384Ã—288)**: 70.4 AP Ð½Ð° COCO val â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ <10M params Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ.
+    
+5. **Universality**: Ñ‚Ðµ Ð¶Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ðº semantic segmentation (Cityscapes, 76.0 val mIoU).
+    
+6. **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**: naive combination HRNet + shuffle ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ MobileNet/ShuffleNet â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð½Ðµ Ð¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ð¾**, Ñ‚.Ðº. HRNet Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸.
+    
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Figure 3: Â«Example qualitative results on COCO pose estimation: containing viewpoint change, occlusion, and multiple personsÂ»
+- **Failure cases ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ®Ð¢Ð¡Ð¯** Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ
+- ÐÐµÑ‚ per-joint analysis
+- ÐÐµÑ‚ occlusion-specific evaluation
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Qualitative Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» **ÑÐºÑƒÐ´Ð½Ñ‹Ð¹** â€” Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° figure Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° failure cases. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ CVPR, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case.
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware (test platform)|8Ã— NVIDIA V100 GPU (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ training); **Ð½ÐµÑ‚ inference benchmarks Ð½Ð° CPU/mobile**|âŒ ÐÐµÑ‚ mobile Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²|
+|Latency per frame|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð´Ð»Ñ CPU/mobile**|âŒ Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»|
+|FPS|â€”|â€”|
+|Model size|Lite-HRNet-18: ~4.4 MB (FP32, 1.1M params); Lite-HRNet-30: ~7.2 MB|âœ… Ð’ÑÐµ <30 MB|
+|FLOPs|**0.20-0.70 GFLOPs** (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ variant Ã— resolution)|âœ… ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ|
+|Quantization support|ÐÐµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|âŒ|
+|Mobile/embedded benchmarks|**ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚**|âŒ|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¾ÐºÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹: **Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… computationally efficient** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ FLOPs ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (0.20 GFLOPs Ð´Ð»Ñ Lite-HRNet-18 256Ã—192 â€” Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ MoveNet Lightning!), Ð½Ð¾ **absolute absence of mobile latency benchmarks**. Community-Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² **MMPose** Ð¸ **ONNX** ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- **Conditional Channel Weighting (CCW)** â€” Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ trick, Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ vs ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ complexity
+- **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-resolution features HRNet** Ð´Ð»Ñ weight generation â€” ÑÐ¸Ð½ÐµÑ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ
+- **HRNet pattern** â€” ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… stages (vs encoder-decoder)
+- **Parameter efficiency**: 1.1M params (Lite-HRNet-18) â€” Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾
+- **FLOPs efficiency**: 0.20 GFLOPs Ð´Ð»Ñ 256Ã—192 â€” **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ** Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸
+- **Universality**: Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ pose + semantic segmentation
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- **Train from scratch** â€” Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ImageNet pretrain
+- **Adam optimizer**, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ recipe
+- **Relatively fast training** Ð½Ð° 8Ã— V100
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- âœ… **CVPR 2021 peer-reviewed (A*)** â€” Ð½Ð°Ð¸Ð²Ñ‹ÑÑˆÐ¸Ð¹ tier ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+- âœ… **Open-source PyTorch implementation**: [github.com/HRNet/Lite-HRNet](https://github.com/HRNet/Lite-HRNet)
+- âœ… **Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² MMPose** â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ training configs Ð¸ pretrained Ð²ÐµÑÐ°
+- âœ… **~900 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹** â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚-Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹
+- âœ… **Microsoft Research + Huazhong University** â€” high-credibility Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹
+- âœ… **Ð¢Ð° Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð°**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð»Ð° HRNet â€” deep understanding Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- SOTA Ð½Ð° COCO val Ð´Ð»Ñ <2M params Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² 2021
+- Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ vs MobileNet/ShuffleNet/Small HRNet
+- Cross-task validation (pose + segmentation)
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **Heavy reliance on multi-resolution fusion** â€” HRNet-style parallel branches Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ memory overhead Ð¸ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÑÑŽÑ‚ mobile deployment
+2. **Top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ person detector (Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ latency)
+3. **Heatmap-based** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 64Ã—64 output heatmaps Ð¸ post-processing (gaussian filter + quarter-offset)
+4. **Per-frame** â€” Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ
+5. **Sequential resolution branches** â€” Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ parallelizable Ð½Ð° GPU/NPU, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ðµ backbones
+6. **CCW sigmoid operations** â€” Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð½Ð° mobile NPU (Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ NPU Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´ sigmoid)
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 7. **ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð•Ð¢ mobile/CPU latency benchmark** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ edge-paper Ð½Ð° CVPR! 8. **ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose, MoveNet, EfficientPose** (BlazePose â€” apr 2020, Ð´Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸; EfficientPose â€” apr 2020; MoveNet â€” may 2021, Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ arXiv submission) 9. **ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº** 10. **ÐÐµÑ‚ occlusion-specific Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°** 11. **ÐÐµÑ‚ cross-dataset transfer** (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° COCO Ð¸ MPII) 12. **ÐÐµÑ‚ INT8 quantization** (Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ, Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº future work) 13. **ÐÐµÑ‚ distillation ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²** 14. **ÐÐµÑ‚ energy/battery measurements**
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 15. **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ mobile inference latency** 16. **Performance Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹** 17. **Fitness/exercise specific evaluation** 18. **Failure cases** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 1 figure qualitative Ð±ÐµÐ· Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° 19. **Robustness Ðº occlusion/truncation** â€” Ð½Ðµ quantified
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 20. **17 COCO keypoints (Ð±ÐµÐ· foot keypoints)** Ð¸Ð»Ð¸ **16 MPII keypoints** â€” Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ 21. **Ð‘ÐµÐ· temporal smoothing** Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ jitter Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº 22. **ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° general activities** â€” domain gap Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÑƒ 23. **Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ person detector** â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ latency 24. **Multi-resolution fusion** Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ mobile SoC (Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ memory transfers)
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**4**|0.20 GFLOPs Ð´Ð»Ñ Lite-HRNet-18 256Ã—192 â€” **Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ** ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…; 1.1M params â€” 4.4 MB FP32; **Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ direct mobile latency**|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**2**|ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº. OKS-mAP â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð½Ð° COCO ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**3**|Figure 3 Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«occlusionÂ», Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ quantitative eval. HRNet parallel branches Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|**3**|Train Ð½Ð° COCO + MPII â€” ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ/Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**1**|Per-frame, Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|**1**|ÐÐµÑ‚ periodicity priors|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**1**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ COCO + MPII (general domain)|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**2**|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ explicitly|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**5**|**MMPose integration** â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ training configs; train from scratch Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ self-sufficiency; BSD-style license (Apache 2.0 ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð°)|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**5**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ PyTorch Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ + MMPose + pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ COCO/MPII/Cityscapes|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 4/5** (Ð¿Ñ€ÐµÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ð¹ kandidate Ð´Ð»Ñ fine-tuning; peer-reviewed CVPR baseline).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**Lite-HRNet-18 (Ð¸Ð»Ð¸ -30)**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸|Fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose|HRNet-style Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ mobile NPU|
+|**Conditional Channel Weighting unit**|ÐšÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 conv Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñˆ backbone|Sigmoid Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð° Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… NPU|
+|**Cross-resolution weighting H function**|ÐŸÐ°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼ multi-resolution features|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ multi-branch Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹|
+|**Spatial weighting F function**|GAP + FC + ReLU + FC + sigmoid â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ SE-block|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|ÐÐ½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ standard SE, Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾|
+|**HRNet parallel branches pattern**|Multi-resolution Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ñƒ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹|Memory-intensive Ð´Ð»Ñ mobile; Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ mobile ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¸Ð»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚|
+|**Trained from scratch recipe**|Adam + LR 2e-3 + standard augmentations|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|â€”|
+|**Separable convolutions Ð² multi-resolution fusion**|Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° dense conv|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|â€”|
+|**Post-gaussian filter + quarter-offset refinement**|Sub-pixel decoding|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ heatmap-based|Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ~1-2 ms post-processing|
+|**MMPose training pipeline**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ training framework|ÐšÐ»Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ|â€”|
+|**Half body data augmentation**|Augmentation trick Ð´Ð»Ñ COCO|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñƒ|ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ 17/33 keypoint topology|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** **Ð£ÐœÐ•Ð Ð•ÐÐÐž ÐŸÐžÐ”Ð”Ð•Ð Ð–Ð˜Ð’ÐÐ•Ð¢** â€” Lite-HRNet Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ edge baseline Ð¿Ð¾ params/FLOPs** ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼ pipeline Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose. Ð”Ð»Ñ fine-tuning Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ EfficientPose RT).
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” per-frame Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… highest-resolution branch.
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” Ð½ÐµÑ‚ anatomical constraints. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº auxiliary loss.
+
+**ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°**: Â«Lite-HRNet is the state-of-the-art in terms of complexity and accuracy trade-off on COCO and MPII human pose estimationÂ» â€” authors ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ work ÐºÐ°Ðº **efficient pose estimation**, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Â«smaller HRNetÂ».
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ / Ð±Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°:**
+
+- **HRNet** (Sun et al., CVPR 2019; Wang et al., TPAMI 2019) â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°
+- **ShuffleNet V2** (Ma et al., ECCV 2018) â€” shuffle block design
+- **Small HRNet** â€” baseline (reduced depth/width HRNet)
+- **MobileNet** (Howard et al.) â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- **Squeeze-and-Excitation** (Hu et al., CVPR 2018) â€” Ñ„Ð¸Ð»Ð¾ÑÐ¾Ñ„ÑÐºÐ°Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ñ F function
+- **CondConv** (Yang et al., NeurIPS 2019) Ð¸ **Dynamic Convolution** (Chen et al., CVPR 2020) â€” conceptual ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ñ conditional weighting
+- **Dynamic Filter Networks** (Jia et al., NeurIPS 2016) â€” inspiration Ð´Ð»Ñ weight generation
+- **SimpleBaseline** (Xiao et al., ECCV 2018) â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ person detectors + training recipe
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ:**
+
+- âœ… **MobileNetV2/V3** (small + large pretrained)
+- âœ… **ShuffleNetV2**
+- âœ… **Small HRNet-W16**
+- âœ… **DY-MobileNetV2, DY-ReLU** (dynamic networks â€” Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ conditional)
+- âœ… **Large networks**: Hourglass, CPN, SimpleBaseline, HRNetV1, DARK
+
+**ÐÐ• ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸):**
+
+- âŒ **BlazePose** (Bazarevsky et al., June 2020) â€” BlazePose ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð» Ð´Ð¾ Lite-HRNet, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½
+- âŒ **MoveNet** (May 2021) â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ Lite-HRNet submission
+- âŒ **EfficientPose** (Groos et al., April 2021) â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ Lite-HRNet
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° general COCO/MPII.
+
+**Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹:**
+
+- **Elite-HRNet** (Zhang et al., Nature Scientific Reports 2023) â€” multi-dimensional weighting Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Lite-HRNet
+- ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Â«Inspired by HRNet's success, Yu et al.Â» â€” Lite-HRNet Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº baseline Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ…
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**8/10**|CCW ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 conv â€” Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ contribution; Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-resolution features Ð´Ð»Ñ weight generation â€” clever|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**8/10**|Mathematically rigorous: ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· $\Theta(C^2)$ vs $\Theta(C)$, Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ H Ð¸ F functions, complete architecture spec|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**8/10**|Two pose datasets (COCO + MPII) + cross-task validation (Cityscapes); **extensive ablations** â€” Tables 6 + 7; Ð½Ð¾ **Ð½ÐµÑ‚ mobile benchmarks** Ð¸ **Ð½ÐµÑ‚ fair ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose/EfficientPose**|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**9/10**|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ motivation (quadratic vs linear complexity), Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ðµ figures|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**10/10**|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ PyTorch repo, MMPose integration, pretrained Ð²ÐµÑÐ°, Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ hyperparameters; **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…**|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**9/10**|900+ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹, multiple extensions, MMPose production integration; fundamental contribution Ðº efficient pose architectures|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**5/10**|Lite-HRNet Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº edge model Ð¸ **Ð¿Ð¾ FLOPs Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹**, Ð½Ð¾ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ direct mobile latency benchmarks** â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Strong Accept** Ð´Ð»Ñ CVPR. Peer-review CVPR 2021 ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ð».
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Lite-HRNet â€” **Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ð°Ñ** Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹: Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (complexity analysis), extensive ablations, two-dataset validation, cross-task generalization. **Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ** â€” Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile latency benchmarks, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¾ÐºÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge-paper.
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+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** Lite-HRNet â€” peer-reviewed CVPR 2021 edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ **Conditional Channel Weighting (CCW) unit** Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ complexity (vs ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ 1Ã—1 conv), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ multi-resolution HRNet features Ð´Ð»Ñ channel weight generation; 1.1M params / 0.20 GFLOPs (Lite-HRNet-18) Ð¸Ð»Ð¸ 1.8M params / 0.70 GFLOPs (Lite-HRNet-30, 384Ã—288) â€” SOTA Ð´Ð»Ñ <2M params Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° COCO/MPII.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **Conditional Channel Weighting (CCW)** â€” Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 convolutions, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ cross-resolution channel features (H function) + spatial context (F function) Ð´Ð»Ñ generating weights; **80% ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ compute Ð² shuffle block** Ð¿Ñ€Ð¸ **ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ accuracy** Ð½Ð° 3.5 AP vs plain baseline.
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile/CPU latency benchmarks** â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¾ÐºÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge-paper. Ð‘ÐµÐ· direct Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Snapdragon / Apple A-series / ARM Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ edge-readiness Ð´Ð»Ñ production. HRNet-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ multi-resolution branches Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ mobile NPU/compilers.
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    
+    - **Lite-HRNet-18 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose** â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ kandidate Ð´Ð»Ñ fine-tuning Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ + training pipeline**)
+    - **Conditional Channel Weighting unit** â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° costly 1Ã—1 conv Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **building block**)
+    - **Multi-resolution weight generation pattern** (H function) â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ readily available multi-branch features (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **attention module design**)
+    - **Train from scratch recipe** (Adam + LR 2e-3) â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline Ð±ÐµÐ· ImageNet pretrain (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **training procedure**)
+    - **Half body data augmentation** â€” augmentation trick Ð¸Ð· COCO (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **augmentation strategy**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    
+    - **MMPose integration** Lite-HRNet â€” ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² production pipeline
+    - **HRNet original paper** (Sun et al., CVPR 2019) Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ multi-resolution principle
+    - Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ **mobile benchmarks Lite-HRNet** Ð½Ð° Snapdragon â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼ (ONNX Runtime, TFLite, PyTorch Mobile)
+    - **ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ extensions**: Elite-HRNet (Zhang et al., 2023), Lite-Pose Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Lite-HRNet extensions
+    - **Dynamic ReLU / CondConv** (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð² related work) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ conditional computation Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ peer-reviewed CVPR edge pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸; Ð¿Ñ€ÐµÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ð¹ **academic baseline** Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ; **Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ pipeline Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose** Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ fine-tuning Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ **production deployment** Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ benchmark'Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ CCW sigmoid operations).
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **HRNet** (Sun et al., CVPR 2019) â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚
+    - **HRNet v2** (Wang et al., TPAMI 2019) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸
+    - **ShuffleNet V2** (Ma et al., ECCV 2018) â€” shuffle block design
+    - **Squeeze-and-Excitation** (Hu et al., CVPR 2018) â€” conceptual Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº F function
+    - **Dynamic Convolution** (Chen et al., CVPR 2020) â€” dynamic conditional networks
+    - **RTMPose** (Jiang et al., 2023) â€” modern SOTA edge Ñ SimCC + rigorous mobile benchmarks
+    - **DistilPose** Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ distillation Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Lite-HRNet
+    - **Elite-HRNet** (Zhang et al., Nature SR 2023) â€” post-Lite-HRNet Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network"
+title_ru: "Lite-HRNet: Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼"
+authors: [Yu, Xiao, Gao, Yuan, Zhang, Sang, Wang]
+year: 2021
+venue: "CVPR 2021"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2104.06403"
+tags: [pose_estimation, edge]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "HRNet-inspired + Shuffle blocks + Conditional Channel Weighting"
+params_M: 1.1 # Lite-HRNet-18; Lite-HRNet-30: 1.8M
+flops_G: 0.20 # Lite-HRNet-18 256Ã—192; Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹: 0.27 (256Ã—256), 0.45 (384Ã—288), 0.70 (Lite-HRNet-30 384Ã—288)
+latency_ms: null # ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð¯Ð›ÐžÐ¡Ð¬! Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ GFLOPs + NVIDIA V100 GPU training
+hw_tested: "8Ã— NVIDIA V100 GPU (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ training); inference benchmarks Ð½Ð° CPU/mobile Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# Lite-HRNet: Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼
+
+## TL;DR
+Lite-HRNet (CVPR 2021, Microsoft + Huazhong University) â€” peer-reviewed edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÑÐ¼Ð¸: (1) ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ShuffleNet V2 shuffle blocks Ñ HRNet multi-resolution pattern (ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MobileNet/ShuffleNet/Small HRNet), (2) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ costly 1Ã—1 convolutions Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Conditional Channel Weighting (CCW) unit Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ complexity Î˜(C) vs ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Î˜(CÂ²), Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ cross-resolution channel features Ð¸Ð· HRNet branches Ð´Ð»Ñ weight generation. Ð”Ð²Ð° Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°: Lite-HRNet-18 (1.1M params, 0.20 GFLOPs @256Ã—192) Ð¸ Lite-HRNet-30 (1.8M, 0.70 GFLOPs @384Ã—288, 70.4 AP Ð½Ð° COCO val â€” SOTA Ð´Ð»Ñ <2M params Ð² 2021). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” peer-reviewed CVPR A* tier + Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ PyTorch pipeline + MMPose integration; Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ mobile/CPU latency benchmarks Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ fitness-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Lightweight networks Ð´Ð»Ñ pose estimation (MobileNet, ShuffleNet) ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼: (1) Ð² position-sensitive Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… ÐºÐ°Ðº pose estimation, Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐµ sensitivity Ðº spatial resolution, Ð° efficient networks Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ encoder-decoder pattern Ð¶ÐµÑ€Ñ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ resolution; (2) pointwise 1Ã—1 convolutions Ð² shuffle blocks â€” computational bottleneck Ñ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ complexity Î˜(CÂ²). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð²ÑÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ: Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ efficient high-resolution network, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð±Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð»Ð° Ð¾Ð±Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ (HRNet pattern) Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ….
+- Pointwise 1Ã—1 convolutions Ð² lightweight networks Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° channel weighting Ñ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ complexity, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð² (Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð²) accuracy.
+- Multi-resolution features HRNet Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ enriched weight generation ("bridge for information exchange").
+- Combination shuffle block + HRNet + CCW â€” Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Pareto frontier Ð´Ð»Ñ edge pose estimation.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: Top-down heatmap-based pose estimator Ñ 4 parallel resolution branches (4Ã—, 8Ã—, 16Ã—, 32Ã—) Ð¿Ð¾ HRNet pattern. Stem: 3Ã—3 conv stride 2 + shuffle block. Main body: 3 stages (ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ modules, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ module = 2Ã— CCW blocks + 1Ã— multi-resolution fusion); Lite-HRNet-18 Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ [2, 4, 2] modules, Lite-HRNet-30 Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ [3, 8, 3]. CCW block Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ 1Ã—1 convolutions Ð² shuffle block Ð½Ð° element-wise channel weighting Y_s = W_s âŠ™ X_s, Ð³Ð´Ðµ weights W_s â€” sum Ð´Ð²ÑƒÑ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²: (a) cross-resolution weights Ð¸Ð· H function (AAP Ð²ÑÐµÑ… branches â†’ concat â†’ 1Ã—1 conv â†’ ReLU â†’ 1Ã—1 conv â†’ sigmoid), (b) spatial weights Ð¸Ð· F function (GAP â†’ FC â†’ ReLU â†’ FC â†’ sigmoid). Output: 17 heatmaps Ð´Ð»Ñ COCO (16 Ð´Ð»Ñ MPII) Ð½Ð° highest resolution branch + post-gaussian filter + quarter-offset sub-pixel refinement. Training: Adam Ñ LR 2e-3, from scratch, 8Ã— V100, rotation Â±30Â°, scale 0.75-1.25, flipping, half-body aug Ð´Ð»Ñ COCO.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO train2017 | 57K images / 150K persons | training | â€” |
+| **COCO val** | 5K | AP/AP50/AP75/AR | Lite-HRNet-18 @256Ã—192: 64.8 AP; Lite-HRNet-30 @384Ã—288: **70.4 AP** |
+| **COCO test-dev** | 20K | AP/AP50/AP75 | Lite-HRNet-30 @384Ã—288: **69.7 AP** (SOTA <2M params) |
+| **MPII val** | ~3K | PCKh@0.5 | Lite-HRNet-30 @256Ã—256: **87.0 PCKh** |
+| Cityscapes val (bonus) | 500 | mIoU | Lite-HRNet-30 @512Ã—1024: 76.0% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+**Vs small networks (COCO val):** Lite-HRNet-30 @256Ã—192: 67.2 AP, 0.31 GFLOPs, 1.8M params. Vs MobileNetV2 1Ã— (64.6 AP, 1.48 GFLOPs, 9.6M): **+2.6 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs Ð¸ 5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ params**. Vs ShuffleNetV2 1Ã— (59.9 AP, 1.28 GFLOPs): **+7.3 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs**. Vs Small HRNet-W16 (55.2 AP, 0.54 GFLOPs): **+12.0 AP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ 2Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs**.
+
+**Vs large networks (COCO val):** Lite-HRNet-30 @384Ã—288: 70.4 AP vs HRNetV1-W32: 73.4 AP (-3.0 AP, Ð½Ð¾ 16Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ params Ð¸ 10Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs). Vs SimpleBaseline ResNet-50: 70.4 AP vs 70.4 AP (Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾, Ð¿Ñ€Ð¸ 19Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ params Ð¸ 13Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ GFLOPs).
+
+**Vs Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°Ð¼: Lite-HRNet-18 (0.20 GFLOPs, 1.1M params) â€” **Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ñ…**; vs EfficientPose RT (0.87 GFLOPs, 0.46M params) â€” Lite-HRNet-18 Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ params Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs; vs MovePose (0.71 GFLOPs) â€” Lite-HRNet-18 â€” 3.5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | **ÐÐ• Ð˜Ð—ÐœÐ•Ð Ð¯Ð›ÐžÐ¡Ð¬** Ð´Ð»Ñ mobile/CPU | â€” |
+| FPS | â€” | â€” |
+| Params (18 / 30) | 1.1M / 1.8M | â€” |
+| Model size (FP32) | ~4.4 MB / ~7.2 MB | â€” |
+| FLOPs (COCO 256Ã—192) | 0.20G (18) / 0.31G (30) | â€” |
+| FLOPs (MPII 256Ã—256) | 0.27G (18) / 0.42G (30) | â€” |
+| FLOPs (COCO 384Ã—288) | 0.45G (18) / 0.70G (30) | â€” |
+| Quantization support | ÐÐµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ | â€” |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- **ÐžÐ¢Ð¡Ð£Ð¢Ð¡Ð¢Ð’Ð£Ð®Ð¢ mobile latency benchmarks** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ edge-paper
+- ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose, EfficientPose (Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹), MoveNet (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ)
+- ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº
+- ÐÐµÑ‚ INT8 quantization (Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ, Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ðº future work)
+- ÐÐµÑ‚ distillation, NAS, pruning
+- HRNet-style multi-resolution branches â€” memory-intensive, Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ mobile NPU
+- Sigmoid Ð² CCW Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ slow Ð½Ð° Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… NPU
+- Heatmap-based Ñ post-processing (gaussian filter + quarter-offset)
+- Per-frame, Ð±ÐµÐ· temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ
+- Top-down: Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ external person detector (additional latency)
+- 17 COCO / 16 MPII keypoints â€” Ð½ÐµÑ‚ foot keypoints
+- ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° general activities (COCO, MPII)
+- ÐÐµÑ‚ fitness/sport specific evaluation
+- Qualitative Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÐºÑƒÐ´Ð½Ñ‹Ð¹ (Ð¾Ð´Ð½Ð° figure Ð±ÐµÐ· Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° failure cases)
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) **Lite-HRNet-18 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose** â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ edge baseline Ð´Ð»Ñ fine-tuning Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ; ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ peer-reviewed CVPR edge pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸; (2) **Conditional Channel Weighting (CCW) unit** â€” Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° 1Ã—1 convolutions Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹; (3) **Cross-resolution weighting pattern** â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-branch features Ð´Ð»Ñ enriched attention; (4) **Train from scratch recipe** (Adam + LR 2e-3, from scratch) â€” Ð±ÐµÐ· ImageNet Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸; (5) **Half body data augmentation** Ð¸ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ MMPose training pipeline. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº peer-reviewed CVPR edge baseline Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ evaluation table; Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ FLOPs ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (0.20 GFLOPs Ð´Ð»Ñ 256Ã—192).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ mobile/CPU latency** â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¾ÐºÑ Ð´Ð»Ñ edge-paper; Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ real-time Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ MoCap (Fit3D, MM-Fit)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE Ð¿Ð¾ joint angles)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ÑÑ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ mobile deployment.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ foot keypoints** (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 17 COCO / 16 MPII) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ temporal priors** Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints** Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose, MoveNet, EfficientPose** â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ mobile NPU** (CCW Ñ sigmoid Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ slow Ð½Ð° Ð½Ðµ-Ð²ÑÐµÑ… NPU).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº occlusion/truncation** quantitatively.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ distillation** Ð¸Ð· large HRNet Ð² Lite-HRNet (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¾).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[HRNet - Sun CVPR 2019]] (Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°)
+- [[ShuffleNet V2 - Ma ECCV 2018]] (shuffle block)
+- [[SimpleBaseline - Xiao ECCV 2018]] (person detector + training recipe)
+- [[Squeeze-and-Excitation - Hu CVPR 2018]] (conceptual Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº F function)
+- [[Dynamic Convolution - Chen CVPR 2020]] (conditional computation)
+- [[CondConv - Yang NeurIPS 2019]] (conditional convolutions)
+- [[BlazePose - 2020]] (Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ edge-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ)
+- [[MoveNet - 2021]] (Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾)
+- [[EfficientPose - Groos 2021]] (Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°)
+- [[MovePose - Yu ICANN 2024]] (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SimCC; ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ÑŒ)
+- [[RTMPose - Jiang 2023]] (modern SOTA edge)
+- [[Elite-HRNet - Zhang Nature SR 2023]] (extension of Lite-HRNet)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: **https://github.com/HRNet/Lite-HRNet** (~900 stars, PyTorch)
+- MMPose integration: **https://github.com/open-mmlab/mmpose**
+- Pretrained: âœ… COCO-pretrained + MPII-pretrained + Cityscapes-pretrained models
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹: COCO (public), MPII (public), Cityscapes (public)
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{yu2021lite,
+  title     = {Lite-{HRNet}: A Lightweight High-Resolution Network},
+  author    = {Yu, Changqian and Xiao, Bin and Gao, Changxin and Yuan, Lu and Zhang, Lei and Sang, Nong and Wang, Jingdong},
+  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
+  pages     = {10440--10450},
+  year      = {2021},
+  note      = {arXiv:2104.06403; code at https://github.com/HRNet/Lite-HRNet}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+## Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÑÐµÑ… 5 Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹]** Lite-HRNet â€” **Ð¿ÑÑ‚Ð°Ñ** Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | BlazePose | MoveNet | EfficientPose | MovePose | **Lite-HRNet** |
+|---|---|---|---|---|---|
+| **Venue** | CVPR Workshop | TF Blog | Q1 Journal | ICANN B | **CVPR A\*** |
+| **Peer review** | Workshop-light | ÐÐµÑ‚ | ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ rigorous | B-tier | **Rigorous CVPR** |
+| **Params (main)** | 3.5M / 1.3M | ~2.4-6.3M | 0.40M-6.56M | ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ | **1.1M / 1.8M** |
+| **FLOPs (main)** | ~7M / 2.7M | 0.54-2.44G | 0.86G-72.89G | 0.71G | **0.20G-0.70G** |
+| **Mobile latency** | âœ… 33ms Pixel2 | âœ… 25-90ms Pixel5 | âŒ | âœ… 90ms Snap8+ | âŒ **ÐÐµÑ‚** |
+| **Fitness training** | ÐŸÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ | Active (Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹) | MPII Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | COCO | COCO + MPII |
+| **Strict metric** | PCK@0.2 | OKS-mAP | **PCKh@0.1** | OKS-mAP | OKS (Ð²ÑÐµ thresholds) |
+| **Keypoints** | 33 | 17 | 16 MPII | 17 | 17 / 16 |
+| **Backbone paradigm** | Custom | MobileNetV2+FPN | EfficientNet+compound | MobileNet+U-Net | **HRNet+CCW** |
+| **Head** | Heatmap-regression | CenterNet 4-head | Heatmap (OpenPose) | SimCC | **Heatmap** |
+| **Open source training** | âœ… MediaPipe | âš ï¸ Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ inference | âœ… Keras/TF/PT/TFLite | âŒ | âœ… **MMPose** |
+| **Train from scratch** | ? | ? | EfficientNet pretrain | ? | âœ… **Ð”Ð°** |
+| **INT8 ready** | âœ… | âœ… | TFLite Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð², INT8 future | âŒ | âŒ |
+
+**ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð²ÑÐµÑ… 5):**
+
+1. **MoveNet** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ production start (Google support + INT8 + fitness-trained + accessible)
+2. **Lite-HRNet** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ academic baseline (peer-reviewed CVPR + MMPose + Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ FLOPs + train from scratch)
+3. **EfficientPose RT** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ fine-tuning approach (clinical framing + open pipeline + recommendation Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° transfer learning)
+4. **BlazePose** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ 33 keypoints (Ñ ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸/ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð°Ð¼Ð¸)
+5. **MovePose** â€” Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ SimCC
+
+**ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+
+1. **Baseline ensemble:** Ð½Ð°ÑˆÐ° benchmark-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð²ÑÐµ 5 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** + RTMPose (ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹). ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ **Lite-HRNet Ð¸ EfficientPose ÐºÐ°Ðº peer-reviewed academic baselines**.
+
+2. **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ):**
+   - **Conditional Channel Weighting (CCW)** Ð¾Ñ‚ Lite-HRNet â€” ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° 1Ã—1 conv
+   - **Compound scaling** Ð¾Ñ‚ EfficientPose â€” Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+   - **SimCC head** Ð¾Ñ‚ MovePose / RTMPose â€” Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ precision
+   - **MobileNet/EfficientNet-Lite backbone** â€” standard edge
+   - **Fitness-specific training data** Ð¾Ñ‚ MoveNet â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ²Ð¾Ð¹ Active-like dataset
+   - **Temporal smoothing** Ð¾Ñ‚ MoveNet â€” non-linear filter
+   - **PCKh@0.1 + ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸** â€” Ð¾Ñ‚ EfficientPose + Ð½Ð°Ñˆ domain
+
+3. **ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Lite-HRNet:** ÐµÐ³Ð¾ **multi-resolution HRNet branches** â€” Ð¿Ð°Ð»ÐºÐ° Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÑ… ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð°Ñ…. Ð¡ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹, Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÑƒÑŽ accuracy Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… FLOPs; Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹, Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ **Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ mobile NPU** (Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ memory transfers Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ branches, parallel compute Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ðµ Lite-HRNet ÐºÐ°Ðº baseline.
+
+4. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 5 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹:** **Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ mobile latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 + angular accuracy Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾**. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ SmartRep.**
+
+5. **Ð§Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÑÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Lite-HRNet:** 
+   - Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ profile ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼)
+   - ÐšÐ°Ðº Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ INT8 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° accuracy (Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…)
+   - ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MMPose fine-tuning pipeline Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ small custom Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:** **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023) â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹. Ð­Ñ‚Ð¾ **ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ (a) ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ (2023, Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…), (b) Ñ rigorous Snapdragon 865 mobile benchmarks, (c) peer-reviewed Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¼ MMPose ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼ (Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ community, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Lite-HRNet), (d) Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose / MoveNet / Lite-HRNet**, (e) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ **SimCC head** (ÐºÐ°Ðº MovePose), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ estetic Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð²ÑÐµÑ… Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… 5 Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. 
+
+ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ RTMPose edge-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ **Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹**. Ð”Ð°Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸ Ðº:
+- **3D lifting**: VideoPose3D (Pavllo et al., CVPR 2019), MotionBERT (Zhu et al., ICCV 2023), MotionAGFormer â€” Ð´Ð»Ñ 3D-ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ
+- **Ð¤Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼**: Fit3D (Fieraru et al., 2021) â€” Ð½Ð°Ñˆ target dataset
+- **Biomechanical pose**: Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ anatomical/kinematic constraints (ÐºÐ°Ðº PARE, BEV)
+- **Temporal pose**: TransPose, PoseFormer Ð´Ð»Ñ ðŸ…± Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MeTRAbs Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MeTRAbs Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..375cb69
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MeTRAbs Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,354 @@
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°. ÐœÑ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° â€” **Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (truncation)**. ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½ Ðº Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸), Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð° Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð·Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+
+**MeTRAbs (SÃ¡rÃ¡ndi et al., 2021)** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹. Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð² **SmartRep**.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** MeTRAbs: Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation (MeTRAbs: ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ðµ Ðº Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** IstvÃ¡n SÃ¡rÃ¡ndi, Timm Linder, Kai O. Arras, Bastian Leibe
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** RWTH Aachen University, Bosch Center for Artificial Intelligence
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2021, IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science (T-BIOM). Ð˜ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° FG 2020.
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** Q1
+    
+- **DOI / arXiv ID:** 10.1109/TBIOM.2020.3042533 / arXiv:2007.07227
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/isarandi/metrabs](https://github.com/isarandi/metrabs)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >200
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ 3D-ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ _Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð½Ñ (Ñ‚Ð°Ð·Ð°)_ Ð¸ Ð² Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð°Ð· Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ñ‹ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (truncation), Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾?
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (X, Y, Z) Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ **Ð² Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ…** (metric-scale), Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹ Ðº Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÐ¼ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Ð´Ð²Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸: Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ â€” 3D-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð½Ñ. Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ (ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹).
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** ÐžÑ‚Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (FOV) Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾ "ÑƒÐ³Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" (Ð³Ð°Ð»Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹) Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ (Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ…)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Single-stage (Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ bounding box Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð¾ ÑÐµÐ±Ñ)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Volumetric Heatmap-based (Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ soft-argmax)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (Ð±ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°)
+    
+- **Backbone:** CNN (Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ â€” ResNet-50, Ð² Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ MobileNetV3 Ð¸ EfficientNet).
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐšÑ€Ð¾Ð¿ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+    
+- **Backbone:** Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (feature maps).
+    
+- **Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°:** 1. _2D Head:_ ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 2D image-space heatmaps Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+    2. _3D Head:_ ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ MeTRo (Metric-Scale Truncation-Robust) Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $W \times H \times D$, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ ÑÑ‡ÐµÐ¹ÐºÐ° â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð¾ÐºÑÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐºÑƒÐ± $2.2 \times 2.2 \times 2.2$ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð° Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°).
+    
+- **Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ (Differentiable Reconstruction):** Ð˜Ð· 2D-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ð½Ñ (Root Depth), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´:** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð² Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ñ….
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (Ð˜Ð´ÐµÑ MeTRo):** ÐÐ°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ (image-space) Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ðº Ð·ÑƒÐ¼Ñƒ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ "Ð·Ð° ÐºÑ€Ð°ÐµÐ¼" Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð°, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾.
+    
+- **Figure 4 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° MeTRAbs):** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° 2D-Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð¸ 3D-Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ (Root Reconstruction).
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Soft-argmax Ð´Ð»Ñ 3D:** Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¸Ð· Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ soft-argmax:
+    
+    $$\hat{\mathbf{y}} = \sum_{i,j,k} \text{softmax}(\mathbf{H})_{i,j,k} \cdot \mathbf{c}_{i,j,k}$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $\mathbf{H}$ â€” Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ð°Ñ 3D-Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð°, Ð° $\mathbf{c}_{i,j,k}$ â€” Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð²Ð¾ÐºÑÐµÐ»Ñ.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ (Root Depth):** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ $S$ (Ð¸Ð· 3D-Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸) Ð¸ ÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð² Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÑ… $s$ (Ð¸Ð· 2D-Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸), Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° $d$ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ $f$:
+    
+    $$d = f \cdot \frac{S}{s}$$
+    
+    _(ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²)._
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð°Ñ…, Ð³Ð´Ðµ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ (Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹) ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Human3.6M|3.6M|3D|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General / MoCap|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|~1.3M|3D|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General / Studio|Ð”Ð°|
+|MuPoTS-3D|~8K|3D|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|Multi-person / Outdoor|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE (Root-relative 3D), PCK@150mm (MuPoTS), Absolute MPJPE (Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** FPS Ð½Ð° GPU (NVIDIA RTX 2080 Ti).
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° Human3.6M)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Absolute 3D**|**Architecture**|**MPJPE (mm)**|**P-MPJPE (mm)**|
+|---|---|---|---|---|
+|VideoPose3D (Temporal)|ÐÐµÑ‚|1D CNN|46.8|36.5|
+|Moon et al.|Ð”Ð°|ResNet-50|54.4|35.2|
+|**MeTRAbs (Ours)**|**Ð”Ð°**|**ResNet-50**|**50.6**|**37.6**|
+|**MeTRAbs (Ensemble)**|**Ð”Ð°**|**ResNet-152**|**45.0**|**33.3**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** MeTRAbs Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (per-frame) Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ VideoPose3D, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð± Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð£Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ 3D Metric-Scale heatmaps (Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð° 2.5D): Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÑÑ… (truncated) Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾ÑÐ»Ð° ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ (Ñ 60 Ð¼Ð¼ Ð´Ð¾ 120+ Ð¼Ð¼).
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ. ÐžÑ‚Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾) Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ "Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ…" ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐµ Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- **Success:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ "Ð´Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚" 3D-Ð½Ð¾Ð³Ð¸, Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½ Ñ‚Ð°Ð·Ð° Ð¸ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñ‹ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹).
+    
+- **Failure:** ÐŸÑ€Ð¸ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ…), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ, Ð³Ð°Ð»Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸, Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°.
+    
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|NVIDIA RTX 2080 Ti|ÐÐµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Latency|~5 ms Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð¼ GPU|**ÐÐ° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°.** Volumetric Heatmaps (3D-Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ñ‹) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ½ÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒÑŽ (Memory Bandwidth). ÐÐ° CPU Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð°Ð¹Ð¼ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ 30 Ð´Ð¾ 100+ Ð¼Ñ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ backbone.|
+|Model size|ResNet-50 (~25 MB)|ÐžÐº Ð´Ð»Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð², Ð½Ð¾ RAM footprint Ð´Ð»Ñ 3D-Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ forward pass Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹.|
+|Mobile version|Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½ÐµÑ‚ (Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ðº MobileNetV3)|Ð”Ð°Ð¶Ðµ Ñ MobileNetV3 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ (Ð¸Ð»Ð¸ soft-argmax Ð½Ð°Ð´ $64^3$ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð¾Ð¼) "ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚" ÐºÑÑˆ CPU.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Truncation:** Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ (Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ðµ).
+    
+- Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ…/ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñƒ (Ð² Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ð¸).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 3D-Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð¾Ð².** ÐžÐ±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»ÐµÐµ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¸Ñ….
+    
+- ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ jitter Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾).
+    
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð°Ð¿Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾).
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|2|ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ MobileNetV3 Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾, 3D soft-argmax Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° NPU/CPU Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ´ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°Ð´ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð°Ð¼Ð¸.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|2|ÐÐ°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ MPJPE).|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼|4|Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ "prior" (ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹).|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|3|Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ, "Ð³Ð°Ð»Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ" Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|2|ÐÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|5|**Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ðµ.**|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|4|Ð ÐµÐ¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ, Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ² (Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹ TensorFlow/PyTorch).|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…²):**
+
+- **Ð˜Ð´ÐµÑ Metric-Scale Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²):** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (loss function) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ 2D/3D Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°, Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð˜Ð´ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ 2.5D Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ (Integral Human Pose) Ð´Ð¾ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… 3D.
+    
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° (VideoPose3D), Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑÑÑŒ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ 3D ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð¸Ð· Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Single-stage).
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð° â€” Ð¸Ð·ÑÑ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|9|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ñ‹Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|ÐœÐ¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ablation study.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|8|Ð’Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð´Ð»Ñ absolute 3D pose.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|3|Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ "Ð¶Ð°Ð´Ð½Ð°Ñ" Ð´Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ image-space ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ðº Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ 3D-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (truncation).
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 2D Ð¸ 3D Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (memory bandwidth) Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð².
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ "Metric-scale constraints"** â€” Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð½Ð¸ Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð·Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€).
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: ÐšÐ°Ðº MobileNetV3 Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ MeTRAbs (Ð¸Ð· Ð¸Ñ… GitHub) Ð¿ÐµÑ€Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ… (ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ profiling).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾, Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: VideoPose3D (ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° lifting'Ð°), SMPL-based Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (VIBE/CLIFF).
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "MeTRAbs: Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation"
+title_ru: "MeTRAbs: ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ðµ Ðº Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [SÃ¡rÃ¡ndi, Linder, Arras, Leibe]
+year: 2021
+venue: "T-BIOM"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1109/TBIOM.2020.3042533"
+tags: [pose_estimation, biomech, occlusion, physics]
+pose_dim: "3d"
+strategy: "single_stage"
+backbone: "ResNet-50 / MobileNetV3"
+params_M: 25.0
+flops_G: >4.0
+latency_ms: 
+hw_tested: "RTX 2080 Ti"
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "C"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# MeTRAbs: ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ðµ Ðº Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ðµ Ð²Ð»ÐµÐ·Ð°ÐµÑ‚ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€ (truncation). ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 3D Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹, Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð² Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… (Ð° Ð½Ðµ Ð² Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÑ…), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ "Ð·Ð°ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ" Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ SOTA-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ 2.5D Ð¸ 3D Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ (image-space), Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¸ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (scale/distance ambiguity) Ð¸ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ñ‚Ð°Ð·) Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð·Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- ÐžÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ (X, Y, Z) Ð² Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ðµ (metric-scale).
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ 2D-heatmaps Ð¸ 3D-metric-heatmaps Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ CNN (ResNet-50). Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ 2D-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð² Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¸ 3D-Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ (MeTRo), Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¹ Ð²Ð¾ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÑƒÐ± Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð°. Ð˜ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° (Root Depth) Ñ€Ð°ÑÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ 2D Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ 3D Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 50.6 Ð¼Ð¼ |
+| MuPoTS-3D | 8K | PCK | 82.0 (SOTA Ð½Ð° 2020) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+MeTRAbs Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸) Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (truncated crop), ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¸ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ~5 Ð¼Ñ | RTX 2080 Ti (GPU) |
+| FPS | ~200 | RTX 2080 Ti (GPU) |
+| Params | ~25M | - |
+| FLOPs | >4G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ soft-argmax Ð½Ð°Ð´ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ 3D-Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ (Memory Bandwidth), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… CPU ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ 2D Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÐµÐ¹. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ ÐºÐ°Ðº **Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑŽÑŽ (3/5)**. Ð¡Ð°Ð¼Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð° Ð¿Ð¾ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ñ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð´Ð»Ñ Snapdragon (<10 ms). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾, Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð¾Ð³ Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ðµ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°) ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep. ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ "Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹" (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½ ÐºÐ°Ðº loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ jitter Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ RAM-footprint Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð±ÐµÐ· GPU-ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[VideoPose3D]], [[MotionBERT]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/isarandi/metrabs
+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð²ÐºÐ». MobileNetV3)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Human3.6M, MPI-INF-3DHP
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@article{sarandi2021metrabs,
+  title={MeTRAbs: Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation},
+  author={S{\'a}r{\'a}ndi, Istv{\'a}n and Linder, Timm and Arras, Kai O and Leibe, Bastian},
+  journal={IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science},
+  volume={3},
+  number={1},
+  pages={16--30},
+  year={2021},
+  publisher={IEEE}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ (Ð¾Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹):
+[MeTRAbs: Metric-Scale Truncation-Robust Heatmaps for Absolute 3D Human Pose Estimation - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=BemM8-Lx47g)
+ÐžÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚.
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ñ‚Ñƒ ÑÐ°Ð¼ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° <10 Ð¼Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ 2D-Ð±Ð°Ð·Ð¸ÑÐ°, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ **RTMPose** Ð¸Ð»Ð¸ **MoveNet**. Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑˆÑŒ?
+
+
+http://googleusercontent.com/youtube_content/0
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionAGFormer Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionAGFormer Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network.md
new file mode 100644
index 0000000..cff22af
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionAGFormer Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network.md	
@@ -0,0 +1,347 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ²ÐµÐ¶Ð¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€. **MotionAGFormer (WACV 2024)** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²: Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (ÐºÐ°Ðº Ð² _MotionBERT_) Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (GCN).
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð°Ñ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ°. ÐžÐ½Ð° Ð±ÑŒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð±Ð¾Ð»ÐµÐ¹: ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ SOTA-Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ FLOPs, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°Ð¼ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². Ð—Ð°Ð±ÐµÐ³Ð°Ñ Ð²Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´: Ð½ÐµÐ´Ð°Ð²Ð½Ð¾ (Ð² Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸) Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… MAE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+
+Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ¼ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network (MotionAGFormer: Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ ÑÐµÑ‚Ð¸ Transformer-GCNFormer)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Soroush Mehraban, Vida Adeli, Babak Taati
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** University of Toronto, KITE Research Institute (ÐšÐ°Ð½Ð°Ð´Ð°)
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2024, WACV (Winter Conference on Applications of Computer Vision)
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A (Ð¿Ñ€ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¶Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ñ‡ÑƒÑ‚ÑŒ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ CVPR/ICCV, Ð½Ð¾ Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¾Ð¼ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2310.16288
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/TaatiTeam/MotionAGFormer](https://github.com/TaatiTeam/MotionAGFormer)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** ÐÐ¾Ð²Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ð½Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°.
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð§Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (PoseFormer, MotionBERT) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ (attention) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ _Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸_ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ¾ Ð¸ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸ÐµÐ¹ (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð¼). Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ "Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚" ÑÑ‚Ñƒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº **AGFormer** (Attention-GCNFormer). ÐžÐ½ Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð¼: Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¹ Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¹), Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ â€” Ð² GCNFormer Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¾-Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ñ‚ÑŒ-Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÐµ) Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸ÐµÐ¼ (adaptive fusion).
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** Ð’Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (inductive bias) Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð² 3-4 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 3D (Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¸Ð· 2D)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Two-stage lifting
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Sliding window (Transformer + GCN)
+    
+- **Backbone:** Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´ (Spatial-Temporal Transformer + Graph Convolutional Network)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** Ð¢ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $(T \times J \times 2)$.
+    
+- **AGFormer Block:** Ð¦ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸. ÐÐ° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ LayerNorm, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² $C$ Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð´Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ($C/2$ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹).
+    
+    1. _Stream 1 (Transformer):_ Ð’Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Self-Attention (ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‘ ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼).
+        
+    2. _Stream 2 (GCNFormer):_ Ð’Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²ÑƒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÑƒ, Ð³Ð´Ðµ Ð²ÐµÑÐ° ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð·Ð°Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° $A$. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑÑ….
+        
+- **Adaptive Fusion:** Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² ÑÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼, Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ñƒ, Ð³Ð´Ðµ Ð²ÐµÑÐ° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ‚ÑŒÑŽ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+    
+- **ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ 4 Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸: XSmall (27 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), Small (81 ÐºÐ°Ð´Ñ€), Base Ð¸ Large (243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð½Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ MetaFormer Ð¸ GCNFormer. Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¸Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÐ¸.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ð² GCNFormer:**
+    
+    $$H^{(l+1)} = \sigma \left( \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} \tilde{A} \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)} \right)$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $\tilde{A}$ â€” Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (Ñ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒ), $H$ â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², $W$ â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ°. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ GCN (Kipf & Welling), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑÐ¼.
+    
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ (Adaptive Fusion):**
+    
+    $$X_{out} = \alpha \cdot X_{Transformer} + (1 - \alpha) \cdot X_{GCN}$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $\alpha$ â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ°.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ (Flip, Scale, Rotation) Ð¸ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Masked-Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° (ÐºÐ°Ðº Ð² MotionBERT), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¼ Ð¸ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ñ‹Ð¼.
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Human3.6M|3.6M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|1.3M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE, P-MPJPE.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **ÐÐ•Ð¢**, Ð½Ð¾ _[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™: Ð’ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚Ðµ 2025 Ð³Ð¾Ð´Ð° (arXiv:2510.02264) ÑÑ‚Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² IMU-Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° MAE 7.86Â° Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ!]_
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params, FLOPs, Inference Time.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Human3.6M, T=243, CPN/SH 2D)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Params**|**FLOPs**|**MPJPE (mm)**|
+|---|---|---|---|---|
+|VideoPose3D|1D CNN|16.9M|~0.1G|46.8|
+|MixSTE|Transformer|33.9M|>30G|42.7|
+|MotionBERT|DSTformer|28.6M|>30G|38.1|
+|**MotionAGFormer-B**|**Hybrid**|**~7M**|**~10G**|**38.4**|
+|**MotionAGFormer-L**|**Hybrid**|**19M**|**78G**|**37.8**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Base Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° MotionBERT, Ð¸Ð¼ÐµÑ Ð² 4 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ FLOPs Ð´Ð»Ñ Base/Large Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ CPU Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¾ÐºÐ½Ð° (243).
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð£Ð´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ GCN Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð½Ð° ~1.5 Ð¼Ð¼.
+    
+- Ð˜Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ñ (Fusion) Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÑ…ÑƒÐ´ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð˜Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ) ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾. Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑŽÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð·Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ Ð½Ð° ÑÐµÐ±Ñ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¾ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð¶Ð´Ð°Ñ attention Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ Ðº Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸ÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð•ÑÐ»Ð¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð» Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ Ð² Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ GCN "ÑÑ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚" ÐµÑ‘ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ðº Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ñƒ Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÑŽ, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ lifting-Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ.
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ GPU)|-|
+|Latency|Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ: "3x faster than MotionBERT"|**Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.** Base/Large Ð½Ð° 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð½Ðµ ÑƒÑÐ¿ÐµÑŽÑ‚ Ð·Ð° 10 Ð¼Ñ Ð½Ð° CPU. ÐÐ¾ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ **XSmall (T=27 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²)** Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ FLOPs Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑƒÐ»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² 5-8 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2.|
+|FPS|>300 Ð½Ð° GPU|ÐžÐº.|
+|Model size|~7M (Base)|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.** Ð’Ð¿Ð¸ÑˆÐµÑ‚ÑÑ Ð² 15-20 ÐœÐ‘ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð² FP32. Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Small/XSmall ÐµÑ‰Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ.|
+|FLOPs|ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ|XSmall ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ <1.5 GFLOPs.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð‘Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Accuracy / Efficiency:** ÐžÐ´Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° 2024 Ð³Ð¾Ð´.
+    
+- **Ð’ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°:** GCN-Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº "Ñ…Ð°Ñ€Ð´ÐºÐ¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹" Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²).
+    
+- ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð±ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð¾Ñ‚ 27 Ð´Ð¾ 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- Non-causal Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ð°. Ð’ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð° (Ð·Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐµ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ Ð² Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ.
+    
+- Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ GCN (ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ) Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¸Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… NPU, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸Ð»Ð¸ Masked Dense Layers.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|4|Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ XSmall / Small Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²ÐµÑÑƒ, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ TFLite/ONNX.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|5|Ð’Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ñ‹ (2025) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸ MAE ~7.8Â° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ñƒ 5Â° Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¾Ð²).|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|4|GCN Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ "Ð´Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚" Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|Ð‘Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð¾Ð¹ (Transformer) Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (GCN) Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÑƒÑŽ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|4|Ð¡Ñ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ DCT-Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ (ÐºÐ°Ðº Ð² PoseFormerV2) Ð¼Ð¾Ð³ Ð±Ñ‹ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|3|ÐÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (ÐºÐ°Ðº DCT).|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|4|ÐžÐ¿Ð¾ÑÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð² ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð½Ð° Daily Living Activities.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|Ð¢Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ñ‹ GCN Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ Ñ€ÑƒÐº/Ð½Ð¾Ð³.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|5|Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð´, Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² â€” Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Fit3D Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð¾.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|Ð¡Ð²ÐµÐ¶Ð¸Ð¹, Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ PyTorch Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…° Ð¸ ðŸ…²):**
+
+- **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ XSmall ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°).** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° VideoPose3D. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ MotionAGFormer-XSmall (T=27), Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ Causal Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ (Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ñ GCN-Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ðº SOTA ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ðµ.
+    
+- **GCN ÐºÐ°Ðº Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²).** Ð¯Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (adjacency matrix) Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð²Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð´ **MotionBERT** Ð¸ **MixSTE**.
+    
+- Ð˜Ð´ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ **ST-GCN** (Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks), Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|8|ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Transformer + GCN Ð½Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð° ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ, Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ AGFormer (Channel splitting) Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ, Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ, ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³, Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ FLOPs.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð° Ð¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|9|Ð”Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ SOTA-Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñƒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|4|Ð“Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº edge, Ñ‡ÐµÐ¼ MotionBERT, Ð½Ð¾ non-causal Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Strong Accept (Ð¿Ñ€ÐµÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½Ðµ).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° AGFormer, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Self-Attention Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ SOTA-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² ($C/2$ Ð½Ð° $C/2$), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ $O(N^2)$ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†) Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ bottleneck-Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ NPU, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð² Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **Ð¡Ð°Ð¼Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ XSmall / Small**. ÐžÐ½Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ (Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ñ… Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð°Ñ…) Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (~7.8Â° MAE), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³-Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Latency Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸Ð¿Ðµ Snapdragon (Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¸Ð½Ð³ ONNX/TFLite).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ñ‚Ð¾Ð¿-3 ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° 3D Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: MotionBERT, VideoPose3D, PoseFormerV2.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network"
+title_ru: "MotionAGFormer: Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Transformer-GCNFormer"
+authors: [Mehraban, Adeli, Taati]
+year: 2024
+venue: "WACV"
+venue_tier: "A"
+doi: "arXiv:2310.16288"
+tags: [pose_estimation, edge, biomech, validation]
+pose_dim: "3d"
+strategy: "lifting"
+backbone: "Hybrid (Transformer + GCN)"
+params_M: 7.0
+flops_G: 10.0
+latency_ms: 
+hw_tested: "GPU"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "A, C"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# MotionAGFormer: Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Transformer-GCNFormer
+
+## TL;DR
+Ð¡Ð²ÐµÐ¶Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹) Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (GCN). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° MotionBERT), Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð² 4 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ XSmall/Small Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ edge-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ SOTA Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸, Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð´Ñ‡Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½Ð° Ð´Ð²Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Self-Attention, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (GCN).
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ "ÑÐºÐ¾Ñ€ÑŒ", ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð¼Ð¸ AGFormer. Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð¼. ÐŸÐ¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° â€” Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· GCNFormer (ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²). Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ (Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°). ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 38.4 Ð¼Ð¼ (Base), 37.8 Ð¼Ð¼ (Large) |
+| MPI-INF-3DHP | 1.3M | P-MPJPE | 16.2 Ð¼Ð¼ (Base) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+MotionAGFormer-B Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MotionBERT (SOTA 2023), Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ 25% Ð¾Ñ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð² 3 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs. Ð¡Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½ÑÑ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ (arXiv:2510.02264) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° MAE 7.86Â° Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² IMU-Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¾Ð².
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ð­ÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°)
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ <10 Ð¼Ñ Ð´Ð»Ñ XSmall | CPU |
+| FPS | Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ | - |
+| Params | ~7M (Base), <3M (XSmall) | - |
+| FLOPs | ~10G (Base), <1.5G (XSmall) | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ·ÑÑ‰ÐµÐµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ (non-causal), Ð·Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð² Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼-Ñ„Ð¸Ð´Ð±ÐµÐºÐ° Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ. Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² causal-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚. Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐºÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ Ð² TFLite/CoreML Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ NPU.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°). Ð’ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (GCN) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²), Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²) Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ð¸ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð½Ð¾-ÑÐ»ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ (causal) Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ (Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸) Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ (latency) Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ARM-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[MotionBERT]], [[VideoPose3D]], [[RTMPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/TaatiTeam/MotionAGFormer
+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð²ÑÐµ 4 Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸: XSmall, Small, Base, Large)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Human3.6M, MPI-INF-3DHP
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{Mehraban_2024_WACV,
+  author = {Mehraban, Soroush and Adeli, Vida and Taati, Babak},
+  title = {MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation With a Transformer-GCNFormer Network},
+  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
+  pages = {6920-6930},
+  year = {2024}
+}
+````
+
+```
+
+---
+ÐœÑ‹ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÑÑÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿ÑƒÐ» Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹! Ð£ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ *VideoPose3D* (ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€-Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½), *PoseFormerV2* (Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ ÑˆÑƒÐ¼Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¤ÑƒÑ€ÑŒÐµ), *MotionBERT* (Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ) Ð¸ *MotionAGFormer* (ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´ Ñ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°Ð¼Ð¸). 
+
+Ð”Ð»Ñ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ð·Ð»Ð° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð½Ð°Ð¼ Ð¶Ð¸Ð·Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‚ÑÐ½ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð²Ð¾Ð· Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ: **RTMPose** (Lightweight SOTA) Ð¸Ð»Ð¸ **MoveNet** (Ð¾Ñ‚ Google). ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ñ… Ð²Ð¾Ð·ÑŒÐ¼ÐµÐ¼ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionBERT A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionBERT A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations.md
new file mode 100644
index 0000000..48501bc
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MotionBERT A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations.md	
@@ -0,0 +1,349 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ðº "Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð»Ð»ÐµÑ€Ð¸Ð¸" Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. **MotionBERT (2023)** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÐ¶Ð¸Ñ… Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ ÑƒÑÐ¿ÐµÑ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (BERT) Ð½Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ).
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ. ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐµÑ‘ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¸Ð· ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ "Ð¿Ð¾Ñ€Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…" Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ **Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ)** Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations (MotionBERT: Ð•Ð´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð·Ð³Ð»ÑÐ´ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Wentao Zhu, Xiaoxuan Ma, Ziyu Liu, Liu Liu, Wayne Wu, Yizhou Wang
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Peking University, Shanghai AI Laboratory, SenseTime Research
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2023, ICCV
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2210.06551
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/Walter0807/MotionBERT](https://github.com/Walter0807/MotionBERT)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >200 (Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÑƒÑ‰ÐµÐµ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð Ð°Ð½ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ (3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹, Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑˆÐ°) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ ÑƒÐ·ÐºÐ¾ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¾ Ðº Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð•Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° (MotionBERT), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ **Masked Motion Modeling** (Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (Ð² Ñ‚.Ñ‡. 3D pose estimation).
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐ° ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ "Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸" (foundation model) Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð². Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **DSTformer** (Dual-stream Spatial-Temporal Transformer), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… 2D-Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° (motion priors), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ….
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 3D (Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´), 2D (Ð²Ñ…Ð¾Ð´)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Two-stage lifting
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression (ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ / SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Transformer-based temporal (Sliding window)
+    
+- **Backbone:** DSTformer (Dual-stream Spatial-Temporal Transformer)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´ (Pre-training):** ÐžÐºÐ½Ð¾ 2D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, $T=243$ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°). Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ "Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÑ‚ÑÑ" (Corruptions): ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð³Ð°ÑƒÑÑÐ¾Ð²ÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼ Ð² ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹.
+    
+- **DSTformer:** Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð². Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸: Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ Spatial Self-Attention (ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ), Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ â€” Temporal Self-Attention (Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸). Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ (Pre-training):** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ, "Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ" 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+    
+- **Fine-tuning:** Ð”Ð»Ñ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ DSTformer Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº backbone, Ðº Ð½ÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ MLP-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… 3D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¾ÐºÐ½Ð°.
+    
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** ~28.6M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (Ð£Ð½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°):** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸: 3D Pose, Action Recognition, Mesh Recovery.
+    
+- **Figure 2 (ÐŸÐ°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð°):** Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Masked Motion Modeling. ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð½Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ðº "Ñ€Ð²Ð°Ð½Ð°Ñ" 2D-Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð¾Ð¼ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚.
+    
+- **Figure 3 (DSTformer):** Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ spatial Ð¸ temporal attention.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Dual-stream Attention:**
+    
+    Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ðº Ð² PoseFormer), Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ:
+    
+    $$X_{out} = \text{Norm}(X_{in} + \text{SpatialAttention}(X_{in}) + \text{TemporalAttention}(X_{in}))$$
+    
+    _(Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ð¾: Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸)._
+    
+- **Loss Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ðµ (Reconstruction):**
+    
+    $$\mathcal{L} = || \hat{X}^{3D} - X^{3D}_{GT} ||_2^2 + \lambda || \Delta \hat{X}^{3D} - \Delta X^{3D}_{GT} ||_2^2$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $\Delta$ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ loss'Ð° Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (velocity) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‰ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ jitter'Ð°.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- Ð£Ð½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°: ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ (ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°, Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð· MoCap). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¼ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ (AMASS).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|AMASS|>40M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D MoCap|-|General (Pre-training)|Ð”Ð°|
+|Human3.6M|3.6M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|1.3M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE (mm), P-MPJPE (mm), AUC.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** MPJVE (Velocity Error) â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params (M). (Latency Ð¸ FLOPs Ð½Ðµ Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÑŒ â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ).
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ 2D-Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð° (Ð´Ð¾ 40% Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº). MotionBERT Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Human3.6M, T=243, 2D CPN)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Params**|**MPJPE (mm)**|**P-MPJPE (mm)**|
+|---|---|---|---|---|
+|VideoPose3D|1D CNN|16.9M|46.8|36.5|
+|PoseFormer|Transformer|9.5M|44.3|34.6|
+|MixSTE|Transformer|33.9M|42.7|34.3|
+|**MotionBERT**|**DSTformer**|**28.6M**|**38.1**|**31.3**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ (~10% ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ SOTA) Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ñƒ.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½ (Masked Motion Modeling) Ð¸ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ DSTformer Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ, MPJPE Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ 38.1 Ð¼Ð¼ Ð´Ð¾ 43.6 Ð¼Ð¼. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” Ð² Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑÑ…, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð· Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð¾Ð² MoCap-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²**, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð•Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½ÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸. MotionBERT ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ SOTA Ð² Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ðµ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¼ Ðº Ð¶ÐµÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ 2D-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ð°.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÐ»Ð¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ "Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑÐ»" Ð½Ð¾Ð³Ñƒ Ð½Ð° 5-10 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², MotionBERT Ð´Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾, Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ (motion priors).
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|A100 GPU|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge.|
+|Latency|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð±ÐµÐ· DCT ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¾ÐºÐ½Ðµ Ð² 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑ‚ÑŒÑÑ >30-50 Ð¼Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU (Ð¸Ð·-Ð·Ð° $O(T^2)$ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ).|
+|FPS|ÐžÐºÐ¾Ð»Ð¾ 200 Ð½Ð° GPU|Ð”Ð»Ñ CPU Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ <20 FPS.|
+|Model size|28.6M (~114 MB Ð² FP32)|**ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚.** Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ. Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (INT8), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑƒÐ±Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.|
+|FLOPs|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾)|**ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚.**|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð¤ÐµÐ½Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼:** Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚ÑÐ³Ð° ÑÐ¾ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼).
+    
+- Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ velocity loss Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÑŽ.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Edge:** ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°.
+    
+- **Non-Causal (ÐžÑ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°):** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¶Ð´Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ 121 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¸Ð· Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ (~4 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ 30 fps). **ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ real-time feedback.**
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|3|ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ½ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|5|**Ð‘Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ðµ.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»Ð° MotionBERT.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|5|ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° 40M MoCap ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (AMASS) Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|5|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|4|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|5|"Ð“Ð°Ð»Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚" Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ….|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|5|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº foundation model Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð°.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…° Ð¸ ðŸ…±):**
+
+- **ÐšÐ°Ðº Teacher Model (ÐžÑ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°):** ÐœÑ‹ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ MotionBERT Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐÐ¾ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (Ð±ÐµÐ· 3D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸), Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MotionBERT Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-MoCap) 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ **ÑÐ´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ** ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ Causal-TCN Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Causal VideoPose3D), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ.
+    
+- **ÐšÐ°Ðº Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ (Masked Training):** ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (direction ðŸ…±) Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð¾ must-have Ð´Ð»Ñ SmartRep, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð¾Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð­Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ BERT (NLP) Ð¸ MAE (ViT) Ð² Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ PoseFormerV2, Ð¿Ð¾Ð±ÐµÐ¶Ð´Ð°Ñ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° Ð½Ð° AMASS), Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð¾ FLOPs Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|8|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ BERT Ð´Ð»Ñ 3D pose â€” Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|9|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° DSTformer.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð˜ÑÑ‡ÐµÑ€Ð¿Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð’Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ° Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð°, ÐºÐ¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ð»Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð² 2023 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ñ€ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð°Ð¼ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ low-compute.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (ÐºÐ°Ðº Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¸ Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Masked Motion Modeling (Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ 2D-Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°) Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ Ð¸Ð· 40 Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (MotionBERT).
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ "Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½ÑŽÑŽ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ" Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ ÐµÑ‘ Ð½ÐµÑ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð±ÑƒÑ„ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (non-causal Ð¾ÐºÐ½Ð¾ 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° = 4 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹) Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ðº Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ground Truth 3D-ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°)**, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¾ÑˆÐµÑ‡Ð½ÑƒÑŽ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (Knowledge Distillation) Ð¸Ð· Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ CNN.
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°, Ð° Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½Ð°).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ViTPose (Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ 2D), VideoPose3D (Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ edge).
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations"
+title_ru: "MotionBERT: Ð•Ð´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð·Ð³Ð»ÑÐ´ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Zhu, Ma, Liu, Liu, Wu, Wang]
+year: 2023
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2210.06551"
+tags: [pose_estimation, ssl, occlusion, validation]
+pose_dim: "3d"
+strategy: "lifting"
+backbone: "DSTformer"
+params_M: 28.6
+flops_G: "High"
+latency_ms: "High"
+hw_tested: "A100 GPU"
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# MotionBERT: Ð•Ð´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð·Ð³Ð»ÑÐ´ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ DSTformer) Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ðº BERT). Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ÑÑ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð±ÑƒÑ„ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (future frames) Ð¸ $O(T^2)$ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ edge-Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ðµ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ, Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° 2D-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð° Masked Language Modeling (BERT) Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸: Masked Motion Modeling.
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° DSTformer (Dual-stream Spatial-Temporal), Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸.
+- Ð’Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð² (motion priors) Ð¸Ð· 40+ Ð¼Ð»Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² MoCap.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ (ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑˆÑƒÐ¼). Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ DSTformer Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ fine-tune'Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑˆÐ°, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ†.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| AMASS | 40M | - | Pre-training |
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 38.1 Ð¼Ð¼ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+MotionBERT ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð½Ð° Human3.6M Ð¸ MPI-INF-3DHP, Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ñ PoseFormer Ð¸ MixSTE. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ð¸ 20-40% ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ (Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ).
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ CPU (Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð±ÑƒÑ„ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ~4 ÑÐµÐº) |
+| FPS | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | GPU-only Ð´Ð»Ñ real-time |
+| Params | 28.6M | - |
+| FLOPs | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ°Ñ. Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., 243 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ Ð² Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´. ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð° Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ real-time Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° (<10 Ð¼Ñ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐšÐ°Ðº edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ â€” **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»**. ÐšÐ°Ðº Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ â€” **Ð½ÐµÐ·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð°**. Ð˜Ð·-Ð·Ð° Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ÑÑ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ "Ð´Ð¾Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, MotionBERT ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ ÐºÐ°Ðº **Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ** (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°) Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ground Truth ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¼Ñ‹ ÑÐ´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Causal VideoPose3D. 
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ SOTA-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (MPJPE) Ð² Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ causal-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° = 0 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ… Ñ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ MAE-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[PoseFormerV2]], [[VideoPose3D]], [[ViTPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/Walter0807/MotionBERT
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: AMASS, Human3.6M
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{zhu2023motionbert,
+  title={MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations},
+  author={Zhu, Wentao and Ma, Xiaoxuan and Liu, Ziyu and Liu, Liu and Wu, Wayne and Wang, Yizhou},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  pages={15085--15099},
+  year={2023}
+}
+````
+
+```
+---
+Ð˜Ñ‚Ð°Ðº, Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ "Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð»Ð»ÐµÑ€Ð¸ÑŽ" 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°. Ð£ Ð½Ð°Ñ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÑÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ, ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ SOTA-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ. 
+
+ÐžÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ "Ð¡Ð²ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð“Ñ€Ð°Ð°Ð»ÑŒ" Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°: Ñ‚Ñƒ ÑÐ°Ð¼ÑƒÑŽ 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‡Ð¸ Ð·Ð° <10 Ð¼Ñ. Ð¥Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð» **RTMPose** (Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ¼Ð¿Ð¸Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ **MoveNet** Ð¾Ñ‚ Google?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MovePose A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MovePose A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices.md
new file mode 100644
index 0000000..b5482a3
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/MovePose A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices.md	
@@ -0,0 +1,702 @@
+
+
+
+Ð˜Ñ‰Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ MovePose (Yu et al., ICANN 2024) Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°.ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ HTML Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ MovePose Ñ arXiv Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· arXiv HTML.Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÑƒÑŽ ÐµÑ‰Ñ‘ Ñ€Ð°Ð· arXiv HTML.Ð¡ÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÑƒÑŽ ÐµÑ‰Ñ‘ Ñ€Ð°Ð· Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ HTML Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹.Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ñƒ Ð¼ÐµÐ½Ñ Ð²ÐµÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸. ÐŸÑ€Ð¸ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÑŽ Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ.
+
+---
+
+# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices
+
+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ                      | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ                                                                                                                                                                                                                     |
+| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** | MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices                                                                                                                                      |
+| **ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**               | MovePose: Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²                                                                                                                                |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹**                | Dongyang Yu, Haoyue Zhang, Ruisheng Zhao, Guoqi Chen, Wangpeng An, Yanhong Yang                                                                                                                                              |
+| **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸**            | 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) |
+| **Ð“Ð¾Ð´ / Ð”Ð°Ñ‚Ð° Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸** | First Online: 17 September 2024 (ICANN 2024 proceedings, pp. 144â€“158); arXiv v1 â€” 17 Aug 2023, Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÑÑ v4 â€” 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 â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ B Ð¿Ð¾ CORE; Ð½Ðµ A* Ð¸ Ð½Ðµ 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)                                                                                          |
+| **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**           | 8 citations, 708 accesses (Springer, Ð¿Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð° ~Q1 2026)                                                                                                                                                               |
+| **ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**            | Ð˜Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: "The code and models for this algorithm will be made publicly accessible" â€” Ð¾Ð´Ð½Ð°ÐºÐ¾ **Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð°**. ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° (Q2 2026) Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½.               |
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ICANN â€” **Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿-tier** ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ (Ð¿Ð¾ CORE â€” B). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ BlazePose (workshop) Ð¸ MoveNet (Ð±Ð»Ð¾Ð³), Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‘ Ð¶Ðµ Ð½Ðµ A*/A (CVPR/ICCV/ECCV). ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ **TikTok Inc.** Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ Ðº mobile pose estimation. Ð—Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð° â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
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+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+MovePose Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ real-time pose estimation Ð½Ð° **CPU Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²**, ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°Ñ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (BlazePose, MoveNet) Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹, Ð° Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (HRNet, ViTPose) ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚: (1) **U-Net-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ñ MobileNet backbone**, transposed convolution (deconvolution) Ð´Ð»Ñ upsampling Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ bicubic interpolation; (2) **large kernel convolutions** (7Ã—7 Ð¸ 5Ã—5+7Ã—7) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… 3Ã—3 Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ receptive field; (3) **SimCC head** (Li et al., ECCV 2022) Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‹ heatmap regression Ð½Ð° coordinate classification â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ðµ upsample-ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ð¸ post-processing. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°: Â«ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ large-kernel convolutions, deconvolution upsampling Ð¸ coordinate classification Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ trade-off accuracy/speed Ð½Ð° mobile CPU, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Â». Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚: 68.0 mAP Ð½Ð° COCO val (Ð½Ð° 11+ fps Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1) â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ð¹ MoveNet Ð¸ BlazePose Ð½Ð° COCO single-person.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ.** Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° (U-Net, deconvolution, SimCC, large kernel) â€” Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ**, Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ°Ñ. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº "engineering report", Ñ‡ÐµÐ¼ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ.
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (17 keypoints, COCO topology)|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|Top-down (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ person bbox Ð¾Ñ‚ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐ³Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°)|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Coordinate classification (SimCC)** â€” Ð´Ð²Ðµ 1D-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° keypoint Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ 2D-heatmap|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**Per-frame** (Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ)|
+|**Backbone**|MobileNet (Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð½Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð° Ð² Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ â€” Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ V2 Ð¸Ð»Ð¸ V3)|
+|**Decoder**|U-Net-like Ñ skip connections + ConvTranspose2d (deconvolution) Ð´Ð»Ñ upsampling|
+|**Head**|SimCC: 1Ã—1 conv + Ð´Ð²Ð° FC, Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‚ $W \cdot k$ Ð¸ $H \cdot k$ Ð±Ð¸Ð½Ð¾Ð² Ð½Ð° keypoint, $k$ â€” splitting factor â‰¥ 1|
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**Pipeline (single-person inference):**
+
+```
+Input frame (RGB)
+     â”‚
+     â–¼
+External person detector â†’ bbox
+     â”‚
+     â–¼
+Crop & resize to 256Ã—256
+     â”‚
+     â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ MobileNet backbone (encoder)         â”‚
+â”‚ â†’ multi-scale feature maps           â”‚
+â”‚ (Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð½Ñ‹Ð¼ downsampling)           â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚            â”‚            â”‚           â”‚
+     â–¼            â–¼            â–¼           â–¼
+   stage1       stage2       stage3      stage4
+     â”‚            â”‚            â”‚           â”‚
+     â”‚            â”‚            â”‚           â”‚
+     â”‚            â”‚            â”‚           â–¼
+     â”‚            â”‚            â”‚    ConvTranspose2d
+     â”‚            â”‚            â”‚    + Large Kernel
+     â”‚            â”‚            â”‚    Conv (7Ã—7)
+     â”‚            â”‚            â”‚           â”‚
+     â”‚            â”‚            â–¼           â”‚
+     â”‚            â”‚    [Skip Conn] â—€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚            â”‚            â”‚
+     â”‚            â”‚     ConvTranspose2d
+     â”‚            â”‚     + Conv (5Ã—5+7Ã—7)
+     â”‚            â”‚            â”‚
+     â”‚            â–¼            â”‚
+     â”‚      [Skip Conn] â—€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚            â”‚
+     â”‚     ConvTranspose2d
+     â”‚     + Conv
+     â”‚            â”‚
+     â–¼            â”‚
+   [Skip] â—€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚
+     â–¼
+High-resolution feature map (e.g., 64Ã—64)
+     â”‚
+     â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ SimCC Head:                          â”‚
+â”‚ â€¢ 1Ã—1 conv â†’ keypoint embeddings     â”‚
+â”‚ â€¢ FC for X-axis: per kp â†’ W*k bins   â”‚
+â”‚ â€¢ FC for Y-axis: per kp â†’ H*k bins   â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚
+     â–¼
+For each keypoint k (1...17):
+   xÌ‚ = argmax_i(o_x(i)) / k_split
+   Å· = argmax_j(o_y(j)) / k_split
+     â”‚
+     â–¼
+Output: 17 Ã— (x, y) keypoints
+```
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ð¸:**
+
+1. **MobileNet backbone** â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ mobile-feature extractor
+2. **U-Net skip connections** â€” Â«MovePose uses both skip connections and upsampling strategies to integrate features from various levels and simultaneously capture high-level and low-level pose detailsÂ»
+3. **Transposed convolution (deconvolution)** â€” Â«ConvTranspose2d in PyTorch, allows the upsampling of lower-resolution feature maps... the weight in use during the deconvolution process serves as a learnable parameterÂ»
+4. **Large kernel convolutions** â€” 5Ã—5 Ð¸ 7Ã—7 Ð² decoder Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ receptive field
+5. **SimCC head** â€” Ð´Ð²Ð° 1D-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° (FC layers) Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ compute (Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ, COCO test-dev):**
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Input|256Ã—256|
+|Backbone|MobileNet|
+|**GFLOPs**|**0.71 GFLOPs**|
+|**Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° (no flip)**|**2.2 ms** (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, RTX 3090; ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾)|
+|**Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° (with flip test)**|**4.4 ms**|
+|Mobile FPS|**>11 fps Ð½Ð° Snapdragon 8+ 4G processor** (â‰ˆ90 ms/frame)|
+|Desktop CPU FPS|**69+ fps Ð½Ð° Intel i9-10920x** (â‰ˆ14.5 ms)|
+|GPU FPS|**452+ fps Ð½Ð° NVIDIA RTX 3090** (â‰ˆ2.2 ms)|
+
+**Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ²Ð½Ð¾ ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜Ð’Ð•Ð”Ð•ÐÐž** Ð½Ð¸ Ð² abstract, Ð½Ð¸ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ. ÐŸÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ (MobileNet backbone + SimCC head) â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ~3-5 M params.
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+|#|Ð Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº/Ð¢Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚|
+|---|---|---|---|
+|**Fig. 1**|Â«A comparison of the MovePose method with other established methods, based on mAP and inference time, using the COCO2017 test-dev datasetÂ»|Scatter plot mAP vs inference time|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Pareto-Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ MovePose; Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² HRNet, OpenPose Ð¸ Ð´Ñ€.|
+|**Fig. 2**|Â«Ablation study showing the improvement in Mean Average Precision (mAP) for MovePose on the COCO validation dataset for each deep learning enhancement techniqueÂ»|Bar chart Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð° mAP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚|**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ablation**: Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ large kernel, deconvolution, SimCC Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ Fig. 2 Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· Tables 1-2.|
+|**Fig. 3**|Â«Overview of MovePose algorithmÂ»|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ‚Ð¸|Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ U-Net structure + SimCC head|
+|**Fig. 4**|Â«Overview of Lite Model algorithmÂ»|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **MovePose Lite** â€” ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ñ heatmap + DARK|ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹, ÐµÑ‰Ñ‘ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ (mAP 64.7)|
+|**Table 1**|Kernel size ablation|3Ã—3 â†’ 65.4 mAP; 5Ã—5 â†’ 66.9; 5Ã—5+7Ã—7 â†’ 67.2; 7Ã—7 â†’ 67.3|ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ kernel size: +1.9 mAP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ðµ Ñ 3Ã—3 Ð½Ð° 7Ã—7. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐŸÐ¾Ð´Ð¾Ð·Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: kernel '3Ã—5' ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¼ search snippet, Ð° Ð² Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ â€” '3Ã—3'. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð¾Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚ÐºÐ°.|
+|**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 Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ deconvolution; Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹|
+|**Table 3**|COCO test-dev â€” comparisons|Ð¡Ð¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.3|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|
+|**Table 4**|COCO-SinglePerson â€” vs BlazePose / MoveNet|Ð¡Ð¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ|**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ**: Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose Ð¸ MoveNet|
+|**Table 5**|MPII validation â€” vs LiteHRNet|Ð¡Ð¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ|Cross-dataset Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° MPII|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Fig. 3 Ð² PDF Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ICANN-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+**SimCC decoding (Eq. 1 Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):** $$\hat{o}_x = \frac{\arg\max_i(o_x(i))}{k}, \quad \hat{o}_y = \frac{\arg\max_j(o_y(j))}{k}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $o_x \in \mathbb{R}^{W \cdot k}$ Ð¸ $o_y \in \mathbb{R}^{H \cdot k}$ â€” Ð´Ð²Ðµ 1D-Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Â«ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Â» ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint, $k \geq 1$ â€” splitting factor (sub-pixel Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ). ÐŸÑ€Ð¸ $k > 1$ achieved sub-pixel localization Ð±ÐµÐ· post-processing.
+
+**OKS metric (Eq. 2 Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):** $$\text{OKS} = \frac{\sum_i \exp(-d_i^2 / 2 s^2 \kappa_i^2) \cdot \sigma(v_i > 0)}{\sum_i \sigma(v_i > 0)}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $d_i$ â€” Euclidean distance Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ ground-truth keypoint, $s$ â€” Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° (Ð¿Ð»Ð¾Ñ‰Ð°Ð´ÑŒ bbox), $\kappa_i$ â€” per-keypoint constant, $v_i$ â€” visibility flag. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ COCO formulation.
+
+**Loss function â€” ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜Ð’Ð•Ð”Ð•ÐÐ Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð• Ð¯Ð’ÐÐž.** Ð˜Ð· ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° SimCC: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ KL divergence Ð¸Ð»Ð¸ cross-entropy Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð¸ Gaussian-smoothed soft label, Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð° ground-truth bin (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ SimCC formulation).
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±ÐµÐ´Ð½Ð°Ñ**: Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð²Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹, Ð¾Ð±Ðµ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ (SimCC decoding Ð¸ OKS). Loss function Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, training hyperparameters, learning rate schedule, data augmentation strategies â€” **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸**. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸Ñ‘Ð¼|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|MobileNet backbone (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ResNet/HRNet)|Mobile-friendly compute|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|U-Net skip connections|Ð¡Ð¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ high-res Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|ConvTranspose2d (deconvolution) Ð´Ð»Ñ upsampling|+0.7 mAP vs `nn.Upsample` (Table 2)|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Large kernel convolutions (5Ã—5+7Ã—7)|+1.9 mAP Ð¿Ñ€Ð¸ 3Ã—3 â†’ 7Ã—7 (Table 1)|
+|**Head**|SimCC (coordinate classification)|Â«significantly reduces computational demands and accelerates processing speedÂ»; ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ 2D-heatmap upsampling|
+|**Inference opt**|Flip test (Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹)|+1.7 mAP Ð½Ð° COCO test-dev, Ð½Ð¾ 2Ã— latency (4.4 ms vs 2.2 ms)|
+|**Pre-training**|Â«Lite Model Pre-training ApproachÂ» â€” heatmap+DARK pre-training|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ablation|
+|**Quantization**|ÐÐ• Ð£ÐŸÐžÐœÐ˜ÐÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ|â€”|
+|**Augmentation**|ÐÐ• ÐžÐŸÐ˜Ð¡ÐÐÐž|â€”|
+|**Distillation**|ÐÐ• Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—Ð£Ð•Ð¢Ð¡Ð¯|â€”|
+|**NAS**|ÐÐ• Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—Ð£Ð•Ð¢Ð¡Ð¯|â€”|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ edge pose estimation, Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ…-Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… tricks. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑƒÐ´Ð¸Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ð´Ð»Ñ mobile deployment INT8 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ~2-4Ã— speedup, Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‘ 11 fps Ð½Ð° Snapdragon Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾.
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**COCO 2017**|~200K images, ~250K people; val2017 = 5,000 images; test-dev = 20,000 images|2D, 17 keypoints|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|**General in-the-wild**|âœ…|
+|**COCO-SinglePerson val**|1,045 single-person images Ð¸Ð· COCO val2017|2D|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General single-person|âœ…|
+|**MPII Human Pose**|~25,000 images, >40,000 people Ñ annotated body joints|2D, 16 keypoints|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General|âœ…|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ 2D-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²**, Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Â«suitable for fitness trackingÂ» Ð² abstract. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep** â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|---|
+|**OKS-mAP** (COCO standard)|âœ…|$AP^{kp}$, $AP^{kp}_{50}$, $AP^{kp}_{75}$, $AP^{kp}_M$, $AP^{kp}_L$|
+|**PCKh@0.5** (MPII standard)|âœ…|"Mean" metric; PCK@0.1 Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ|
+|**PCK@0.05/0.2**|âŒ|â€”|
+|**MPJPE / PA-MPJPE**|âŒ|(Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2D)|
+|**MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²**|âŒ **(Critical gap)**|â€”|
+|**MPJVE / MPJAE (jitter)**|âŒ|ÐÐµÑ‚ temporal evaluation|
+|**GFLOPs**|âœ…|0.71 GFLOPs|
+|**Inference Time**|âœ…|ÐÐ° i9-10920x CPU, RTX 3090 GPU, Snapdragon 8+ 4G|
+|**Number of params (M)**|âŒ **(Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ!)**|â€”|
+|**Energy / power**|âŒ|â€”|
+|**Mobile FPS**|âœ… Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ (Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ñƒ MoveNet)|11 fps|
+|**Cross-dataset generalization**|âš ï¸ Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|COCO + MPII (Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ðµ general 2D)|
+|**Occlusion accuracy**|âŒ|â€”|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** âŒ **Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…**, âŒ **Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº**, âŒ **Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾**.
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²
+
+#### Table 3 â€” COCO test-dev (Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|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|â€”|62.7|87.0|68.4|57.4|71.1|â€”|121.9|
+|DeepPose|ResNet-101|256Ã—192|57.4|86.5|64.2|55.0|62.8|7.7|â€”|
+|DeepPose|ResNet-152|256Ã—192|59.3|87.6|66.7|56.8|64.9|11.3|â€”|
+|CenterNet|Hourglass|â€”|63.0|86.8|69.6|58.9|70.4|â€”|160|
+|**Bottom-up methods**||||||||||
+|CMU-Pose (OpenPose)|VGG-19|â€”|64.2|86.2|70.1|61.0|68.8|â€”|99.0|
+|DEKR|HRNet-W32|â€”|**67.3**|87.9|**74.1**|61.5|**76.1**|â€”|411|
+|HrHRNet|HRNet-W32|â€”|66.4|87.5|72.8|61.2|74.2|â€”|400|
+|AEâ€ |Hourglass-4|â€”|62.8|84.6|69.2|57.5|70.6|â€”|139|
+|**Small networks**||||||||||
+|ShuffleNetV2 1Ã—|ShuffleNetV2|384Ã—288|62.9|88.5|69.4|58.9|69.3|2.87|â€”|
+|**MovePose** (no flip)|MobileNet|256Ã—256|64.2|88.2|71.3|60.8|70.0|**0.71**|**2.2**|
+|**MovePoseâ€  (with flip)**|MobileNet|256Ã—256|**65.9**|**88.9**|73.0|**62.7**|71.6|0.71|4.4|
+
+**Ð–Ð¸Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ðµ.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€]:**
+
+1. **MovePose vs ShuffleNetV2** (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ small-network competitor): MovePose 64.2 mAP / 0.71 GFLOPs vs ShuffleNetV2 62.9 mAP / 2.87 GFLOPs. **MovePose Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¸ Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ Ð² 4Ã—** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ±ÐµÐ´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+    
+2. **MovePose vs DEKR (HRNet-W32)**: MovePose 64.2 vs DEKR 67.3. **DEKR Ð½Ð° 3.1 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 411 ms vs 2.2 ms â€” Ð² 187Ã— Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ latency, Ð½Ð¾ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ.
+    
+3. **MovePose vs CenterNet (Hourglass)**: MovePose 64.2 vs CenterNet 63.0 â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° 1.2 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ 73Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+    
+4. **Flip test parsing**: Flip test Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +1.7 mAP, Ð½Ð¾ ÑƒÐ´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ latency. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ design choice Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ flip test Ð´Ð»Ñ real-time, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ðµval.
+    
+5. **Â«TimeÂ» metric Ð½ÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð°**: 2.2 ms â€” ÑÑ‚Ð¾, Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, GPU latency Ð½Ð° RTX 3090 (Ñ‚.Ðº. Ð½Ð° mobile Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ 90 ms). Ð’ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ **Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ hardware Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ð° Time**! Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°: Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+    
+
+#### Table 4 â€” COCO-SinglePerson val (ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§ÐÐž Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Detector|Input Size|GFLOPs|AP|Extra Data|
+|---|---|:-:|:-:|:-:|---|
+|BlazePose-Lite|N/A|256Ã—256|N/A|29.3|Internal (85K)|
+|BlazePose-Full|N/A|256Ã—256|N/A|35.4|Internal (85K)|
+|MoveNet-Lightning|N/A|192Ã—192|0.54|53.6*|Internal (23.5K)|
+|MoveNet-Thunder|N/A|256Ã—256|2.44|64.8*|Internal (23.5K)|
+|**MovePose**|56.4AP on COCO val2017|256Ã—256|**0.71**|**71.1**|â€”|
+|**MovePoseâ€ ** (flip)|56.4AP on COCO val2017|256Ã—256|0.71|**74.0**|â€”|
+
+***** = double inference. **â€ ** = flip test used.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ!]**
+
+- MovePose (71.1 AP) **Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet-Thunder (64.8 AP) Ð½Ð° 6.3 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°** Ð¿Ñ€Ð¸ ~3.4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… GFLOPs (0.71 vs 2.44).
+- MovePose **Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ BlazePose-Full (35.4 AP) Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 35.7 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²**. Ð­Ñ‚Ð° Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ â€” BlazePose 35.4 AP Ð½Ð° COCO single-person ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ð¾.
+- **Ð’ÐÐ–ÐÐž**: BlazePose Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð¸ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° **out-of-domain** COCO. Ð¦Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ 29-35 AP Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ **Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ gap**, Ð° Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ BlazePose. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ MoveNet (53-64 AP) â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° COCO+Active, Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° COCO single-person (in-domain Ð´Ð»Ñ COCO Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸).
+- **MovePose ÐÐ• Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Â«extra dataÂ»** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° COCO train.
+- **ÐÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**: top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ MovePose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ground-truth-like bbox detector Ñ 56.4 AP, Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ðº BlazePose/MoveNet â€” single-stage Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ MovePose Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+- **Detection cost Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² GFLOPs** Ð´Ð»Ñ MovePose â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pose-block. Ð¡ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ compute Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
+
+#### Table 5 â€” MPII validation
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Input Size|Mean (PCKh@0.5)|Mean@0.1|
+|---|:-:|:-:|:-:|
+|DeepPose ResNet-50|256Ã—256|0.826|0.180|
+|DeepPose ResNet-101|256Ã—256|0.841|0.200|
+|DeepPose ResNet-152|256Ã—256|0.850|0.208|
+|LiteHRNet-18|256Ã—256|0.861|0.262|
+|MovePose|256Ã—256|0.846|0.250|
+|**MovePoseâ€ ** (flip)|256Ã—256|**0.8615**|**0.275**|
+
+MovePoseâ€  Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 0.0005 Ñƒ LiteHRNet-18 â€” **Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾**, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute (ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ params/FLOPs LiteHRNet-18 ÑƒÑ‡ÐµÑÑ‚ÑŒ).
+
+### 4.4. Ablation Study
+
+#### Table 1 â€” Kernel Size Ablation
+
+|Convolution Kernel Size|mAP on COCO val|
+|---|:-:|
+|3Ã—3|65.4|
+|5Ã—5|66.9|
+|5Ã—5 + 7Ã—7|67.2|
+|7Ã—7|**67.3**|
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ kernel size 3Ã—3 â†’ 7Ã—7: +1.9 mAP** â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÑƒÑŽ Ñ‚ÐµÐ½Ð´ÐµÐ½Ñ†Ð¸ÑŽ (Liu et al. ConvNeXt 2022 Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ).
+
+#### Table 2 â€” 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**|
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚: +0.7 mAP** â€” Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹.
+
+#### Ð§Ñ‚Ð¾ ÐÐ• Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾:
+
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ SimCC vs heatmap Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ overall figure 2)
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ U-Net skip connections vs no-skip
+- âŒ Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Lite Model pre-training quantitatively
+- âŒ Backbone variants (MobileNetV2 vs V3 vs MobileViT)
+- âŒ Splitting factor $k$ Ð² SimCC
+- âŒ Augmentation strategies
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ablations ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ. Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð²Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° (kernel size, deconvolution) â€” Ð¸ Ð¾Ð±Ð° Ð´Ð°ÑŽÑ‚ **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹** Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ (+1.9 Ð¸ +0.7 mAP). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (SimCC, U-Net structure) Ð½Ðµ Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ quantitatively. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº.
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **MovePose Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet-Thunder Ð¸ BlazePose-Full Ð½Ð° COCO single-person** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute (Table 4). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.
+2. **MovePose ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼ Ñ Lite-HRNet-18 Ð½Ð° MPII** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ flip test (0.8615 vs 0.861).
+3. **Large kernel convolutions Ð¸ deconvolution Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾ ~2.6 mAP** â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚.
+4. **ÐÐ° mobile CPU (Snapdragon 8+ 4G) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 11 fps** (90 ms/frame) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð´Ð»Ñ real-time fitness application.
+5. **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**: Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ MovePose mobile (11 fps) Ð¸ desktop CPU (69 fps) â€” Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ 6Ã—. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ mobile-specific Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** (SIMD, NEON, NPU).
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+- **ÐÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° failure cases** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ».
+- **ÐÐµÑ‚ per-keypoint accuracy** breakdown â€” Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼, ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ (Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÑ, Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸, etc.).
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ qualitative results â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº** Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½Ð° pose estimation. Ð”Ð°Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ñ ICANN-paper Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ 4-6 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² predictions.
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware (test platform)|Intel i9-10920x CPU, NVIDIA RTX 3090 GPU, Snapdragon 8+ 4G processor (Android phone)|âš ï¸ Snapdragon 8+ Gen 1 â‰ˆ Snapdragon 8 Gen 2 -10-15%|
+|Latency per frame (mobile)|**~90 ms** (11 fps Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1)|âŒ **9Ã— Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð°** <10 ms|
+|Latency per frame (desktop CPU)|~14.5 ms (69 fps Ð½Ð° i9-10920x)|âš ï¸ ÐÐ° Snapdragon 8 Gen 2 ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ~50 ms â€” Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð² 5Ã— Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð°|
+|Latency per frame (GPU)|2.2 ms (RTX 3090)|âš ï¸ ÐÐ° mobile GPU Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ|
+|FPS|11 Ð½Ð° mobile, 30+ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ GPU|âŒ ÐÐµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 30 fps Ð½Ð° mobile CPU|
+|Model size|**ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž**|âŒ ÐÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ <30 MB|
+|FLOPs|**0.71 GFLOPs**|âœ… ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ð¾; Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ MoveNet Thunder (2.44)|
+|Quantization support|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|âŒ ÐÐµÑ‚ INT8/FP16 Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹|
+|Mobile/embedded benchmarks|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Snapdragon 8+ 4G; Ð½ÐµÑ‚ iOS, Ð½ÐµÑ‚ Pi 4, Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Android|âŒ ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ|
+|Energy / power|ÐÐµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ|âŒ|
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** **MovePose ÐÐ• ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ edge-Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð° mobile CPU** Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ. ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ FLOPs (0.71G) Ð¾Ð±ÐµÑ‰Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð», Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ mobile latency 90 ms â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµÑ€.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- **ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ FLOPs (0.71 GFLOPs)** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ small-network pose estimators
+- ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (U-Net + SimCC) â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹
+- Top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ â†’ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ detector
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° public COCO (no proprietary data)
+- ÐÐµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ extra data, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ MoveNet (Active dataset) Ð¸ BlazePose (internal 85K)
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- ICANN â€” peer-reviewed (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ MoveNet/BlazePose)
+- Top-down Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ detector Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- **71.1 mAP Ð½Ð° COCO single-person** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ MoveNet Thunder (64.8) Ð¸ BlazePose Full (35.4)
+- **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼ Ñ Lite-HRNet-18 Ð½Ð° MPII**, Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ñ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° flip test
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **Mobile latency 90 ms (11 fps) Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1** â€” ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge model. Ð”Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ: MoveNet Lightning ~52 ms Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð¼ Pixel 5.
+2. **Number of parameters Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾** â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»
+3. **ÐÐµÑ‚ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** Ð² Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ð¸
+4. **ÐÐµÑ‚ mobile GPU/NNAPI Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð²** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ CPU
+5. **Top-down Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ external detector**, Ñ‡ÑŒÐ¸ GFLOPs Ð¸ latency Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ñ‚ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°Ñ…
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 6. **Ablations ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2 ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° (kernel, deconvolution); Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ 2.6 mAP Ð² ÑÑƒÐ¼Ð¼Ðµ â€” Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 7. **ÐÐµÑ‚ ablation Ð´Ð»Ñ SimCC Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾** â€” ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° 8. **Hardware Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ð° "Time" Ð² Table 3 Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½** â€” Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ 9. **MoveNet/BlazePose Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ Ð² Table 4 â€” out-of-domain** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ñ…; MoveNet 53.6/64.8 AP Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð° in-domain (Active = 89-95 AP) 10. **ÐÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…** (Fit3D, MM-Fit, AIST++) Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Â«fitness trackingÂ» 11. **ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº** 12. **ÐÐµÑ‚ temporal evaluation** (jitter, MPJVE) 13. **ÐÐµÑ‚ qualitative results** (Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ predictions) 14. **ÐÐµÑ‚ failure case analysis**
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 15. **Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ** 16. **ÐŸÐ°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ** (peak memory) 17. **ÐŸÐ¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…** (yoga, gymnastics, fitness) 18. **Robustness Ðº occlusion** â€” Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ 19. **Multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹** â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº multi-person ("real-time high-precision multi-person human pose estimation"), Ð½Ð¾ Ð²ÑÐµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ â€” single-person
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 20. **MobileNet backbone Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° ImageNet, COCO** â€” Ð¾Ð±Ð° ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ general objects, Ð½Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ 21. **17 keypoints (COCO topology)** â€” Ð½ÐµÑ‚ foot keypoints (heel, big toe), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ 22. **Â«Lite ModelÂ» Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ (mAP 64.7)** â€” ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· mobile latency Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 23. **Snapdragon 8+ 4G â€” Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°**: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ "Snapdragon 8+ Gen 1" (2022). Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Snapdragon 8 Gen 1 with 4G modem (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð°Ð±ÐµÐµ Ð½Ð° 10-20% Gen 2), Ñ‚Ð¾ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ target (Snapdragon 8 Gen 2) Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ~12-13 fps â€” Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾
+
+**Code availability:** 24. **Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ðµ Â«code will be made publicly accessibleÂ» â€” Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ** Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**2**|90 ms Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1 â€” Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµÑ€; ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ðº Snapdragon 8 Gen 2 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ~70-80 ms; Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ð° CPU desktop 14.5 ms|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**1**|ÐÐµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ; Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ OKS-mAP|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**2**|ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ; Ð½ÐµÑ‚ occlusion metrics|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|**2**|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ COCO/MPII (general); Ð½ÐµÑ‚ yoga/fitness|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**1**|Per-frame, Ð½ÐµÑ‚ temporal smoothing, Ð½ÐµÑ‚ jitter metrics|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|**1**|ÐÐµÑ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**1**|**ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚**|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**1**|ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**3**|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð° Ð² PyTorch (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ); ÐºÐ¾Ð´ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐµ Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**1**|Code "will be made publicly accessible" â€” Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 3/5** (ÐºÐ°Ðº Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ SimCC + lightweight design, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ baseline).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**SimCC head**|Coordinate classification Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ heatmap regression|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ splitting factor $k$ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°ÑˆÐµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ; Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Gaussian label smoothing|SimCC Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ precision Ð½Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸|
+|**U-Net + skip connections + deconvolution**|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ pattern Ð´Ð»Ñ high-res output|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ bounded scenario Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼|Skip connections Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ memory pressure|
+|**Large kernel convolutions (7Ã—7)**|Ð­Ð¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ increased receptive field|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² decoder, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÑƒÑ‚ÑŒ mobile compute|ÐÐ° mobile CPU 7Ã—7 conv Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ 3Ã—3|
+|**MobileNet backbone**|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ mobile choice|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸ Ð½Ð° MobileNetV3 / MobileNetV4 Ð´Ð»Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ³Ð¾ mobile performance|â€”|
+|**Top-down Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½**|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Â«Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€ÐµÂ»|Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ tracker Ð´Ð»Ñ Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼|Detector overhead Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ñ‚Ñ‘Ð½ Ð² Ð¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ñ…|
+|**Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose/MoveNet Ð½Ð° COCO single-person**|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ** ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ benchmark|Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸|Out-of-domain BlazePose Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð² Ð·Ð°Ð±Ð»ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. **ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ gap**: Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ + Ð½Ð°Ñˆ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ = potential improvement.
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” per-frame Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. **ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ gap**: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… MovePose backbone.
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” Ð½ÐµÑ‚ anatomical constraints. **ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ gap**.
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** MovePose **Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚** Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge pose estimation ÐºÐ°Ðº research-Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ **Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼Ð¸**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚:**
+
+- **SimCC** (Li et al., ECCV 2022) â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ head architecture
+- **U-Net** (Ronneberger et al., MICCAI 2015) â€” encoder-decoder design
+- **MobileNet** (Sandler et al., CVPR 2018) â€” backbone
+- **DARK** (Zhang et al., CVPR 2020) â€” Ð´Ð»Ñ Lite Model post-processing
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ:**
+
+- **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] (Ð½Ð° MPII)
+
+**ÐÐ• ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸):**
+
+- âŒ **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, Ð¼Ð°Ñ€Ñ‚ 2023 â€” Ð·Ð° 5 Ð¼ÐµÑÑÑ†ÐµÐ² Ð´Ð¾ v1 ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸) â€” **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐº**, RTMPose-s Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 72.2% AP Ð½Ð° COCO Ñ 70+ FPS Ð½Ð° Snapdragon 865
+- âŒ **EfficientPose** (Groos et al., 2021)
+- âŒ **TinyPose** (PaddlePaddle)
+- âŒ **ViTPose** ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð² related works, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ quantitatively
+- âŒ **Lite-HRNet** Ð½Ð° COCO (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° MPII)
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:**
+
+- **ÐÐ•Ð¢** ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ñ fitness-specific Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹
+- Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸: Â«MovePose can be employed for real-time monitoring of athletes' poses, aiding coaches and athletes in improving training outcomesÂ» â€” Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ RTMPose â€” ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾. RTMPose Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð² Ð¼Ð°Ñ€Ñ‚Ðµ 2023, ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ MovePose v1 â€” Ð² Ð°Ð²Ð³ÑƒÑÑ‚Ðµ 2023, ICANN paper â€” Ð² ÑÐµÐ½Ñ‚ÑÐ±Ñ€Ðµ 2024. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ð»Ð¸ Ð¾ RTMPose, Ð½Ð¾ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð°: RTMPose Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ…Ð¾Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾.
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**3/10**|Ð§Ð¸ÑÑ‚Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ð¾Ð² (SimCC + deconvolution + large kernel); Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð´ÐµÐ¸|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**4/10**|ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð±ÐµÐ´Ð½Ð°Ñ (2 Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹); training details Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**4/10**|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸, Ð½Ð¾: ablations Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2 ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°), Ð½ÐµÑ‚ qualitative results, Ð½ÐµÑ‚ failure analysis, hardware Ð´Ð»Ñ time-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½, RTMPose Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**6/10**|Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ñ„Ñ€Ð°Ð· Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ¸. Number of params Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð°Ñ Ð½ÐµÐ±Ñ€ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3/10**|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ code release, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ‚; training hyperparameters Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚; ablation Ð½Ð° mobile latency Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**5/10**|8 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð·Ð° ~1.5 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾; Ð¸Ð´ÐµÑ SimCC + edge Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð°, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð° impact Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**5/10**|Ð¤Ð¾ÐºÑƒÑ Ð½Ð° edge ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ mobile latency 90 ms â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ 2024 Ð³Ð¾Ð´Ð°|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Borderline / Weak Reject** Ð´Ð»Ñ top-tier (CVPR/ICCV/ECCV); **Weak Accept** Ð´Ð»Ñ ICANN â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ð° peer review, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ B-tier venue, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð±Ñ‹ Ñ Ð±Ñ‹Ð» Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² CVPR, Ñ Ð±Ñ‹ reject. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñ‹:
+
+- ÐÐµÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ RTMPose (Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA Ð² Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð½Ð¸ÑˆÐµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ submission)
+- Mobile latency 90 ms Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÐºÑ€ÐµÐ¿Ð»Ñ‘Ð½ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Out-of-domain ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº cherry-picking
+- Number of parameters Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾
+- Ablations Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ
+
+ICANN â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ½Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ, Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð½Ð° COCO single-person, Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ compute), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ð»Ð¾ ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð°Ñ (0.71 GFLOPs) U-Net+SimCC pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ MobileNet backbone, large kernel convolutions Ð¸ transposed convolution upsampling, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð°Ñ MoveNet Thunder Ð¸ BlazePose Full Ð½Ð° COCO single-person Ð¿Ð¾ mAP.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ SimCC head Ð² edge-pose-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸** + ÑÐ²ÑÐ·ÐºÐ° Ñ deconvolution upsampling â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ trade-off accuracy vs FLOPs (Ð½Ð¾ Ð½Ðµ latency Ð½Ð° mobile).
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** **mobile latency 90 ms (11 fps) Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1** â€” ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÐµÐ±Ñ ÐºÐ°Ðº edge-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð’ ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ RTMPose â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    
+    - **SimCC head pattern** â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ heatmap. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñƒ heatmap-head Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pose-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **head + decoding**)
+    - **Deconvolution vs bicubic** â€” Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **decoder upsampling**)
+    - **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose / MoveNet Ð½Ð° COCO single-person** â€” ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ benchmark-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **evaluation methodology**)
+    - **Top-down pipeline structure** Ð´Ð»Ñ single-person ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **architecture pattern**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    
+    - **SimCC original paper** (Li et al., ECCV 2022) â€” Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ head
+    - **RTMPose** (Jiang et al., 2023) â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ mobile-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸
+    - **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ academic baseline Ð´Ð»Ñ small networks pose estimation
+    - **EfficientPose** (Groos et al., 2021)
+    - **MovePose Lite** (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð² Section 3.5) â€” heatmap+DARK Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚, mAP 64.7
+    - Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°Ð¹Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ **MovePose code** â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ mobile latency Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ (SimCC), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº baseline Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð½ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð´Ð°, Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ mobile latency, Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ MovePose Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾** ÐºÐ°Ðº Ñ peer-reviewed academic edge baseline; **Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº backbone â€” Ð½ÐµÑ‚**.
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023) â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚; modern SOTA Ð² edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ
+    - **SimCC** (Li et al., ECCV 2022, arXiv:2107.03332) â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ head
+    - **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) â€” academic edge baseline
+    - **DARK** (Zhang et al., CVPR 2020) â€” Ð´Ð»Ñ Lite Model variant
+    - **EfficientPose** (Groos et al., 2021) â€” NAS-derived edge model
+    - **Joint Coordinate Regression and Association (JCRA)** [Yu et al., ACM MM Asia 2023, ref. [23]] â€” Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ paper Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²; bottom-up Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "MovePose: A High-Performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices"
+title_ru: "MovePose: Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pose estimator Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²"
+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 # ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•; ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ~3-5M (MobileNet + thin head)
+flops_G: 0.71
+latency_ms: 90 # ÐÐ° Snapdragon 8+ 4G (~Gen 1); ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ðº 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: "â€”"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# MovePose: Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pose estimator Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²
+
+## TL;DR
+MovePose â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð°Ñ (0.71 GFLOPs) 2D top-down pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¸Ñ‚Ð°Ð¹ÑÐºÐ¾-Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¸ÐºÐ°Ð½ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° (TikTok, Cornell, etc.), Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° ICANN 2024. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” MobileNet + U-Net decoder Ñ deconvolution upsampling Ð¸ large kernel convolutions (5Ã—5+7Ã—7) + SimCC head (coordinate classification). ÐÐ° COCO single-person validation Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet Thunder (71.1 vs 64.8 AP) Ð¿Ñ€Ð¸ ~3.4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… GFLOPs, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ mobile latency 90 ms (11 fps Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1) â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ <10 ms Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð°; ablations Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ RTMPose, Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge pose estimators Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ (HRNet, ViTPose), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ (BlazePose, MoveNet) Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ trade-off accuracy/compute Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ SimCC head + deconvolution upsampling + large kernel convolutions (7Ã—7) + U-Net structure Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ accuracy Ð½Ð° COCO single-person, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ compute.
+- MobileNet backbone Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ achieving 0.71 GFLOPs.
+- Top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ñ external detector Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ð´Ð»Ñ single-person ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ².
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Top-down pipeline: external detector â†’ bbox â†’ resize 256Ã—256 â†’ MobileNet encoder â†’ U-Net decoder Ñ skip connections + ConvTranspose2d (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ bicubic) + Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ 7Ã—7/5Ã—5 ÑÐ´Ñ€Ð° Ð² decoder â†’ SimCC head (Ð´Ð²Ðµ 1D-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ splitting factor k Ð´Ð»Ñ sub-pixel precision) â†’ 17 COCO keypoints. Per-frame, Ð±ÐµÐ· temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ. ÐžÐ¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ flip test Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +1.7 mAP Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ 2Ã— latency.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO val2017 | 5,000 images | mAP@OKS | 67.7-68.0 (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸) |
+| COCO test-dev | 20,000 images | mAP@OKS | 64.2 / 65.9 (Ñ flip) |
+| COCO-SinglePerson val | 1,045 images | mAP@OKS | 71.1 / 74.0 (Ñ flip) |
+| MPII val | ~25K images | PCKh@0.5 | 0.846 / 0.8615 (Ñ flip) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+**ÐÐ° COCO test-dev:** Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ShuffleNetV2 (62.9 mAP, 2.87 GFLOPs) Ð¿Ñ€Ð¸ 4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… FLOPs; ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼ Ñ CenterNet/Hourglass (63.0 mAP) Ð¿Ñ€Ð¸ 73Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¹ latency. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ HRNet-W32-based DEKR (67.3 mAP) Ð½Ð° 3.1 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ð² 187Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ. **ÐÐ° COCO-SinglePerson:** MovePose 71.1 vs MoveNet Thunder 64.8 vs BlazePose Full 35.4 â€” Ð½Ð¾ BlazePose Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ out-of-domain, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. **ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ RTMPose** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐº.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency (no flip) | 2.2 ms | RTX 3090 GPU (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾) |
+| 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 (â‰ˆGen 1) |
+| FPS (mobile) | 11 fps | Snapdragon 8+ Gen 1 |
+| Params | **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•** | â€” |
+| FLOPs | 0.71 GFLOPs | â€” |
+| Model size (MB) | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | â€” |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- Number of parameters Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ
+- ÐÐµÑ‚ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ð¸
+- Mobile latency 90 ms â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge-paper 2024 Ð³Ð¾Ð´Ð°
+- Top-down â€” Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ detector overhead Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ñ‘Ð½ Ð² FLOPs/latency
+- ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ RTMPose (Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð·Ð° 5 Ð¼ÐµÑÑÑ†ÐµÐ² Ð´Ð¾ v1 MovePose)
+- Out-of-domain ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose (35.4 AP) Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº cherry-picking
+- Hardware Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ð° "Time" Ð² Table 3 Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½
+- Ablations Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2 ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° (kernel size, deconvolution); Ð½ÐµÑ‚ ablation Ð´Ð»Ñ SimCC Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾
+- ÐÐµÑ‚ qualitative results (Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹)
+- ÐÐµÑ‚ failure case analysis
+- ÐÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Â«fitness trackingÂ»
+- ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº
+- Per-frame, Ð±ÐµÐ· temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ
+- Code "will be made publicly accessible" â€” Ð½Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) SimCC head Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ heatmap regression â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pose-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°; (2) Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose / MoveNet Ð½Ð° COCO single-person ÐºÐ°Ðº ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ benchmark; (3) deconvolution vs bicubic decision ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð°Ñ€Ð¶Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ñ peer-reviewed academic edge baseline Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ; Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ (ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð½ÐµÑ‚). **ÐÐ• Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ backbone** â€” mobile latency 90 ms Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñˆ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (Fit3D, MM-Fit, AIST++)** Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² abstract â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE/RMSE Ð¿Ð¾ joint angles vs MoCap)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ <10 ms Ð½Ð° Snapdragon mobile CPU** â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€ 90 ms (11 fps) Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ð° Snapdragon 8+ Gen 1.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ INT8/FP16 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ** â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ mobile speedup Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ RTMPose** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ edge-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ <30 MB.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ temporal priors** â€” per-frame inference Ð±ÐµÐ· ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ jitter.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ foot keypoints (heel, big toe)** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints** Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½ÐµÑ‚ ablation Ð´Ð»Ñ SimCC Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð°** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð².
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[SimCC - Li ECCV 2022]] (Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ head)
+- [[BlazePose - 2020]] (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, out-of-domain)
+- [[MoveNet - 2021]] (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, out-of-domain)
+- [[RTMPose - Jiang 2023]] (Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚!)
+- [[Lite-HRNet - Yu CVPR 2021]] (academic small-network baseline)
+- [[U-Net - Ronneberger MICCAI 2015]] (Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° decoder)
+- [[MobileNet V2 - Sandler CVPR 2018]] (backbone)
+- [[DARK - Zhang CVPR 2020]] (Ð´Ð»Ñ MovePose Lite variant)
+- [[JCRA - Yu ACM MM Asia 2023]] (Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: **Ð½ÐµÑ‚** (Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ release, Ð½Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚)
+- Pretrained: **Ð½ÐµÑ‚**
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: COCO 2017 (public), MPII (public) â€” Ð±ÐµÐ· ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²
+
+## 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}
+}
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+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹]** MovePose â€” Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÑ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (BlazePose / MoveNet / MovePose), Ð¸ Ð¾Ð½Ð° Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð¸ÑˆÑƒ:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | BlazePose | MoveNet | MovePose |
+|---|---|---|---|
+| Venue | CVPR Workshop | TF Blog | **ICANN** (peer-reviewed B) |
+| ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° | 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) |
+| Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ | Top-down (face detector) | Bottom-up | Top-down (external detector) |
+| FLOPs | 0.0069 (Lightning Full) â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹! | ÐÐ• ÐŸÐ£Ð‘Ð›. (~0.5-2.4 G Ð¿Ð¾ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸) | 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 (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ!) | **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ COCO (no extra data)** |
+| Fitness validation | Demos only | Active eval (89-95% mAP) | **None** |
+| Code | âœ… MediaPipe | âœ… TFLite | âŒ Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½, Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ |
+| Ablations | ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ | Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ | ÐŸÐ¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ (2 ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°) |
+| INT8/FP16 quantization | âœ… Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ | âœ… Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ | âŒ ÐÐµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ |
+
+**Ð Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+1. **MoveNet** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ + Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ INT8 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ + GPU/NNAPI Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°
+2. **BlazePose** â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ 33 keypoints (Ñ ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸/ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð°Ð¼Ð¸) + Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ
+3. **MovePose** â€” Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ (SimCC Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ production Ð±ÐµÐ· ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÑÐ°Ð¹Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹:**
+- MovePose Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ **SimCC head â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° heatmap** Ð´Ð»Ñ edge pose estimation. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ RTMPose (Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð½Ð° SimCC). Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒ SimCC Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ.
+- MovePose **Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ** Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ MoveNet (Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼) Ð½Ð° COCO single-person. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð¾: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, **Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð¿Ð³Ñ€ÐµÐ¹Ð´ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-curated Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ**? ÐÐ¾ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ in-domain MoveNet (Ð½Ð° Active eval) Ð±Ñ‹Ð» Ð±Ñ‹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
+- ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ **Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ RTMPose** â€” Ð½Ð°Ð¼Ñ‘Ðº Ð½Ð° Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ MovePose, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ RTMPose. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ RTMPose **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼**.
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:** **RTMPose (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023)** â€” ÑÑ‚Ð¾, Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼, **ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA Ð² edge pose estimation**: peer-reviewed (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð¸ preprint), ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose Ð¸ MoveNet, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SimCC, Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑƒÑŽ mobile Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (Snapdragon 865), Ð¸ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð² Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… (RTMPose-t/s/m/l) Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ MMPose-ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ RTMPose Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚, Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼ (Fit3D, exercise-related papers) Ð¸Ð»Ð¸ Ðº 3D lifting.
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js.md
new file mode 100644
index 0000000..8368eea
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js.md	
@@ -0,0 +1,614 @@
+
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+ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ðº MoveNet. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ð³ Google/TensorFlow â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¸Ð· Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Model Card.ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð» Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸. Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y ÑÐ°Ð¼ Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ† latency Ð¸ Model Card.Ð¢ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Model Card Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (mAP Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼).ÐÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹/FLOPs Lightning Ð¸ Thunder, Ð¸ CPU latency Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ….ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÑÐ½y Ð±Ð»Ð¾Ð³ TFLite (Aug 2021) Ð´Ð»Ñ CPU/Android benchmarks.# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: Next-Generation Pose Detection with MoveNet (Lightning + Thunder)
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+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
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+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ                      | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ** | Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
+| **ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**               | Pose Detection Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ MoveNet Ð¸ TensorFlow.js                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚)**    | Ronny Votel, Na Li (Google Research)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (Model Card)**   | Francois Beletti, Yu-Hui Chen, Ard Oerlemans, Ronny Votel (equal contributions, Google)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
+| **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ**            | Google Research                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
+| **Ð“Ð¾Ð´ / Ð”Ð°Ñ‚Ð°**            | 17 Ð¼Ð°Ñ 2021 (Google I/O 2021); Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ TFLite â€” 16 Ð°Ð²Ð³ÑƒÑÑ‚Ð° 2021                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+| **Venue**                 | **TensorFlow Blog** (Ð½Ðµ peer-reviewed). ÐÐ½Ð¾Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð½Ð° Google I/O 2021.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+| **Venue tier**            | **Industry blog / pre-printâ€“level Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ** (Ð½ÐµÑ‚ academic paper, Ð½ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ; ÐµÑÑ‚ÑŒ Model Card)                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+| **DOI / arXiv**           | **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.** Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¸: [TF Blog May 2021](https://blog.tensorflow.org/2021/05/next-generation-pose-detection-with-movenet-and-tensorflowjs.html), [TF Blog Aug 2021](https://blog.tensorflow.org/2021/08/pose-estimation-and-classification-on-edge-devices-with-MoveNet-and-TensorFlow-Lite.html), [Model Card PDF](https://storage.googleapis.com/movenet/MoveNet.SinglePose%20Model%20Card.pdf) |
+| **ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**            | TF Hub: [Lightning](https://tfhub.dev/google/movenet/singlepose/lightning/4), [Thunder](https://tfhub.dev/google/movenet/singlepose/thunder/4); TFLite (FP16, INT8); JS API ([tfjs-models/pose-detection](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/pose-detection)). Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ: Apache 2.0. **Ð¢Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð¸ Active dataset â€” Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹.**                                               |
+| **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**           | ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜ÐœÐ•ÐÐ˜ÐœÐž (Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚); ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¸ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ. ÐŸÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¿ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· TFLite/TF.js.                                                                                                                                                                                                                                                               |
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚Ð°, Ð½Ð¸ workshop-paper, Ð½Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ñ€Ð¾ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÐ¼ Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð¼ Ð¸ Model Card. Ð”Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ: ÑÑ‚Ð¾ Â«Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Â» Ñ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð²Ð¾ÐºÑƒÐ¿Ð½Ð¾. Ð¢ÐµÐ¼ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ, MoveNet â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸: Ð¾Ð½ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ **Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…** Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ mAP-Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐµÑ‚ÐºÐµ (Active).
+
+---
+
+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+MoveNet Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñƒ Ð¶Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ BlazePose, â€” single-person 2D pose estimation Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, â€” Ð½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿ÑƒÑ‚Ñ‘Ð¼. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚: (1) **bottom-up CenterNet-derived Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ** Ñ MobileNetV2 + FPN feature extractor Ð¸ 4 prediction heads; (2) Ð´Ð²Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” Lightning (192Ã—192, depth_mult 1.0) Ð´Ð»Ñ latency-ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Thunder (256Ã—256, depth_mult 1.75) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°; (3) **Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Active** (23.5k single-person ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ñ YouTube yoga/fitness/dance Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº COCO); (4) ÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ crop Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð½ÐµÐ»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¹ temporal filter Ð´Ð»Ñ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ keypoints. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°: Â«Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ð±Ñ‹Ð» Ð½Ð° Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ accuracyÂ» â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ compute-budget Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ + training data Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° ÑÐ»Ð°Ð±Ð°Ñ (CenterNet â€” 2019, MobileNetV2 â€” 2018, FPN â€” 2017), Ð½Ð¾ **Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸ Ð¸Ð½Ð¶Ð¸Ð½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ**: Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ, INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, GPU/NNAPI Ð±ÑÐºÑÐ½Ð´Ñ‹, Model Card Ñ fairness, smart cropping. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ BlazePose, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑƒÑ‡ÐµÑÑ‚ÑŒ.
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (x, y + confidence score)|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ **bottom-up** (CenterNet-style) Ñ single-person scope; smart cropping Ð´Ð»Ñ Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Hybrid heatmap + offset + center-out regression** (4 Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹)|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|Per-frame Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ + crop propagation + non-linear temporal filter Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… keypoints|
+|**Backbone**|MobileNetV2 image feature extractor with Feature Pyramid Network decoder (to stride of 4) followed by CenterNet prediction heads. Lightning â€” depth_multiplier 1.0; Thunder â€” depth_multiplier 1.75.|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð¢ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° bottom-up (CenterNet â€” ÑÑ‚Ð¾ keypoint-based detector), Ð½Ð¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº single-pose Ñ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¾Ð¼ Ð½Ð° Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ðº Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Â«Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ Ð² Ð·Ð°Ð»ÐµÂ» ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚. Multi-pose Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ (MULTIPOSE_LIGHTNING) Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð¸Ð»ÑÑ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ.
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**Pipeline (Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°):**
+
+```
+Input frame (RGB)
+     â”‚
+     â–¼
+Smart crop using previous frame's keypoints â†’ crop ROI
+     â”‚
+     â–¼
+Resize to 192Ã—192 (Lightning) / 256Ã—256 (Thunder)
+     â”‚
+     â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ MobileNetV2 (depth_mult 1.0/1.75)       â”‚
+â”‚ â†’ multi-scale features                  â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚
+     â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ FPN decoder (output stride = 4)         â”‚
+â”‚ â†’ high-res semantic feature map         â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+     â”‚
+     â”œâ”€â”€â–¶ Head 1: Person center heatmap (1 ch)
+     â”œâ”€â”€â–¶ Head 2: Keypoint regression field (34 ch = 17Ã—2)
+     â”œâ”€â”€â–¶ Head 3: Person keypoint heatmap (17 ch)
+     â””â”€â”€â–¶ Head 4: 2D per-keypoint offset field (34 ch = 17Ã—2)
+                          â”‚
+                          â–¼
+              Custom 4-step post-processing
+                          â”‚
+                          â–¼
+        Output: [1, 1, 17, 3] â€” (y, x, score) per keypoint
+                          â”‚
+                          â–¼
+                Non-linear temporal filter
+                (jitter suppression + outlier rejection)
+                          â”‚
+                          â–¼
+                Smoothed keypoints
+```
+
+**4-step post-processing** (Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð· Ð±Ð»Ð¾Ð³Ð° Google Research):
+
+|Ð¨Ð°Ð³|ÐžÐ¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ|ÐÐ°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|**1**|ÐÐ°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ¼ Ð² person center heatmap, Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð¾Ñ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°|Identify centers of all individuals; the highest-scoring location is selected â€” Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÐ¼ Â«Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾Â» Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°|
+|**2**|ÐŸÐ¾ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñƒ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ initial keypoints Ð¸Ð· regression field (center-out)|Initial set of keypoints is produced by slicing the keypoint regression output from the pixel corresponding to the object center â€” Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ðº Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÑƒ|
+|**3**|ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ pixel Ð² keypoint heatmap ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð²ÐµÑ, Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð´Ð¾ regressed keypoint|This ensures that we do not accept keypoints from background people â€” Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹|
+|**4**|Ð’Ð·ÑÑ‚ÑŒ argmax Ð¿Ð¾ weighted heatmap, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 2D offset Ð´Ð»Ñ sub-pixel precision|Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint|
+
+### ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+Inputs: int32 tensor 192x192x3 (Lightning) / 256x256x3 (Thunder), RGB [0, 255]. Outputs: float32 [1, 1, 17, 3] â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (y, x) Ð² [0, 1] + confidence.
+
+### Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ compute (Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼)
+
+|Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚|Input|Backbone depth|Ð¤Ð°Ð¹Ð» (TFLite)|mAP COCO single-person|mAP Active|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**Lightning FP16**|192Ã—192|MobileNetV2 Ã—1.0|4.8 MB|63.0|~90 (Male) / 87.8 (Female)|
+|**Lightning INT8**|192Ã—192|MobileNetV2 Ã—1.0|2.9 MB|57.4|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾|
+|**Thunder FP16**|256Ã—256|MobileNetV2 Ã—1.75|12.6 MB|72.0|~93.7 (Male) / 92.3 (Female)|
+|**Thunder INT8**|256Ã—256|MobileNetV2 Ã—1.75|7.1 MB|68.9|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾|
+
+**FLOPs / Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ²Ð½Ð¾ ÐÐ• Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Google.** ÐšÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð²:
+
+- Lightning â‰ˆ 2.4M params (FP16 ~4.8 MB / 2 Ð±Ð°Ð¹Ñ‚Ð°)
+- Thunder â‰ˆ 6.3M params (FP16 ~12.6 MB / 2 Ð±Ð°Ð¹Ñ‚Ð°)
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… FLOPs/params Ð² Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ð°Ñ… â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ». ÐÐ°Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `tf.compat.v1.profiler` Ð¸Ð»Ð¸ TF Lite benchmark tool.
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²
+
+|#|Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚|
+|---|---|---|---|
+|Fig.A (TF Blog May 2021)|"MoveNet architecture" diagram|MobileNetV2 + FPN + 4 prediction heads|ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ CenterNet-derived structure; Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ 4 Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹|
+|Fig.B (TF Blog May 2021)|"MoveNet post-processing steps" â€” 4 stages|Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ 4-ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ pipeline center-heatmap â†’ regression â†’ weighted-heatmap â†’ offset refinement|ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ center-out regression Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº guidance, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|Fig.C (TF Blog May 2021)|Comparison GIF: traditional detector vs MoveNet on difficult poses|Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð° seated/supine Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…|ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…|
+|Fig.D (Model Card)|Active dataset examples|Yoga/fitness images Ñ keypoint Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸|Ð”Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…|
+|Tbl.A (TF Blog May 2021)|TF.js latency Ð½Ð° 4 ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (FPS)|Lightning vs Thunder Ð½Ð° MacBook/iPhone 12/Pixel 5/Desktop|Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ benchmark Ð¿Ð¾ hardware|
+|Tbl.B (TF Blog Aug 2021)|TFLite latency Pixel 5 / Pi 4 (ms) + mAP|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ edge-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸|
+|Tbl.C (Model Card)|Speed benchmark Ð½Ð° Ð´ÐµÑÐºÑ‚Ð¾Ð¿Ð½Ñ‹Ñ… GPU|Inference time ms Ð½Ð° 5 ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼|Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ|
+|Tbl.D (Model Card)|mAP Ð¿Ð¾ gender/age/skin tone Ð½Ð° COCO Ð¸ Active|Fairness analysis|Both models perform fairly (< 5% performance differences between categories) on our targeted Active Single Person Image Set|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð² Ð±Ð»Ð¾Ð³Ðµ Google â€” Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ spec-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ¸ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚; ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Â«product blogÂ» Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð°.
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+Ð’ Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ **ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜Ð’Ð•Ð”Ð•ÐÐ« Ð¯Ð’ÐÐž**. Ð ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ñ CenterNet (Zhou et al., 2019).
+
+**Person center heatmap** (Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°): $$Y_{center}(x, y) = \exp\left(-\frac{(x - c_x)^2 + (y - c_y)^2}{2\sigma_p^2}\right)$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $(c_x, c_y) = \frac{1}{17}\sum_k \mathbf{p}_k$ â€” Ð°Ñ€Ð¸Ñ„Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð²ÑÐµÑ… keypoints Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ñ‹.
+
+**Keypoint regression field** (center-out): Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ relative ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ keypoint: $$R_k(c) = \mathbf{p}_k - \mathbf{c}, \quad k = 1, \dots, 17$$
+
+**Person keypoint heatmap** (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Gaussian heatmap Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint k): $$H_k(x, y) = \exp\left(-\frac{(x - x_k)^2 + (y - y_k)^2}{2\sigma_k^2}\right)$$
+
+**2D per-keypoint offset field** (sub-pixel refinement): $$O_k(x, y) = (\text{floor}(x_k) - x, ; \text{floor}(y_k) - y) \quad \text{Ð´Ð»Ñ } (x, y) \in \mathcal{N}(x_k, y_k)$$
+
+**Inference (4-step decoding):**
+
+1. $\hat{\mathbf{c}} = \arg\max_{\mathbf{c}} \big( Y_{center}(\mathbf{c}) \cdot w_{frame}(\mathbf{c}) \big)$, Ð³Ð´Ðµ $w_{frame}$ â€” Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ðº Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð¾Ñ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+2. $\tilde{\mathbf{p}}_k = \hat{\mathbf{c}} + R_k(\hat{\mathbf{c}})$ â€” initial regression.
+3. $\hat{H}_k(x, y) = H_k(x, y) \cdot \frac{1}{1 + |(x, y) - \tilde{\mathbf{p}}_k|}$ â€” Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð°Ñ heatmap.
+4. $\hat{\mathbf{p}}_k = \arg\max(\hat{H}_k) + O_k(\arg\max(\hat{H}_k))$ â€” Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ subpixel-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°.
+
+**Loss (Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð¾ Ð² Ð±Ð»Ð¾Ð³Ðµ):** typical CenterNet-style â€” focal loss Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ keypoint heatmaps + L1 loss Ð´Ð»Ñ regression Ð¸ offset: $$\mathcal{L} = \mathcal{L}_{focal}^{center} + \alpha \mathcal{L}_{focal}^{kpt} + \beta \mathcal{L}_{1}^{reg} + \gamma \mathcal{L}_{1}^{offset}$$
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð‘ÐµÐ· Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ paper Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ **ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ«**. Ð›ÑŽÐ±Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐ° repro Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² TF Object Detection API, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ð¸ TFLite-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸Ñ‘Ð¼|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Bottleneck layers from MobileNetV2 selected for lateral connections in the FPN|Ð£ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ FPN Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ thin-ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Number of convolution filters in each prediction head slimmed down significantly|Ð¡Ð¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ compute Ð½Ð° Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ…|
+|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹**|Depthwise separable convolutions are used throughout the network, except in the first MobileNetV2 layer|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ mobile-Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼|
+|**Inference opt**|Replaced tf.math.top_k with tf.math.argmax, since it executes significantly faster and is adequate for the single-person setting|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|
+|**Inference opt**|All model outputs were packed into a single output tensor, so that there is only one download from GPU to CPU|Critical Ð´Ð»Ñ browser/GPU overhead|
+|**Inference opt**|Use of 192x192 inputs to the model (256x256 for Thunder) + **smart cropping**|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ speedup; crop Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|**Quantization**|FP16 and INT8 quantized formats|INT8 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ~40% speedup Ð½Ð° Pi 4, Ð½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ mAP Ð½Ð° 5-7 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²|
+|**Temporal**|Robust, non-linear filter to the incoming stream of keypoint predictions; suppresses high-frequency noise and outliers, while maintaining high-bandwidth throughput during quick motions|Ð¡Ð³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ keypoints (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, **OneEuroFilter** Ð¸Ð»Ð¸ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ñ)|
+|**Backend**|Implementing a packed WebGL kernel for the depthwise separable convolutions|ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ TF.js|
+|**Augmentation**|Trained on images with various lighting, noise, motion conditions and with diverse augmentations|ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ñ‹ ÐÐ• ÐŸÐ•Ð Ð•Ð§Ð˜Ð¡Ð›Ð•ÐÐ«|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡Ñƒ: **non-linear temporal filter** â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð°, Ð½Ð¾ ÑÑƒÐ´Ñ Ð¿Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑŽ ("suppresses high-frequency noise + maintains high-bandwidth during quick motions") ÑÑ‚Ð¾ OneEuroFilter (Casiez et al. 2012) Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**COCO Train2017 (single-person filter)**|28k images (filtered from 64k by removing images with â‰¥3 people)|2D, 17 keypoints|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General in-the-wild|âœ… Yes|
+|**Active (Google internal) Train**|23.5k single-person frames sampled from YouTube fitness/yoga/dance videos; â‰¤3 frames per video for diversity|2D, 17 COCO keypoints|Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|**Fitness / yoga / dance**|âŒ **NO**|
+|**COCO Val2017 single-person**|919 images (filtered from 5k by single-person criterion)|2D|â€”|General|âœ… Yes|
+|**Active Eval set**|1161 single-person fitness/yoga/dance images|2D|â€”|**Fitness**|âŒ **NO**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ COCO + Active â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ "general + domain-specific" Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´. **Active dataset Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ñƒ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÑÐ°Ð¼ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… (yoga, weight-lifting, HIIT Ð¿Ð¾ Model Card) â€” **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ MoveNet Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ COCO-trained Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**. Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ 23.5k â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹, Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|---|
+|**PCK@0.05/0.2**|âŒ|â€”|
+|**OKS-mAP**|âœ…|Keypoint mean average precision (mAP) with Object Keypoint Similarity (OKS) â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ COCO-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°|
+|**MPJPE**|âŒ|â€” (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2D)|
+|**NME**|âŒ|â€”|
+|**MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²**|âŒ **(Critical gap Ð´Ð»Ñ SmartRep)**|â€”|
+|**MPJVE / MPJAE (temporal jitter)**|âŒ|â€”|
+|**Inference Time**|âœ…|Time spent to run the model inference for a single image measured in milliseconds|
+|**Model size (MB)**|âœ…|TFLite Ñ„Ð°Ð¹Ð» Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼|
+|**FLOPs / params**|âŒ|ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ«|
+|**Energy / power**|âŒ|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«less battery consumedÂ» Ð´Ð»Ñ INT8, Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²|
+|**Cross-dataset generalization**|âš ï¸ Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|COCO + Active â€” Ð´Ð²Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð° single-person filtered|
+|**Occlusion accuracy**|âŒ|Model predicts 17 human keypoints of the full body even when they are occluded; for keypoints outside of the image frame, the model will emit low confidence scores â€” Ð½Ð¾ quantitative replays Ð½ÐµÑ‚|
+|**Fairness (gender/age/skin tone)**|âœ…|Both models perform fairly (< 5% performance differences between categories) on our targeted Active Single Person Image Set|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** âœ… **ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ** (Active eval, 1161 image), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ MoveNet Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° pose estimators. âŒ **ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº ÐÐ•Ð¢** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (TFLite Aug 2021 â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°)
+
+|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ|Size (MB)|mAP* (COCO single)|Pixel 5 CPU 4 threads (ms)|Pixel 5 GPU (ms)|Raspberry Pi 4 CPU 4 threads (ms)|
+|---|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|**MoveNet.Thunder FP16**|12.6|**72.0**|155|**45**|594|
+|MoveNet.Thunder INT8|7.1|68.9|100|52|251|
+|MoveNet.Lightning FP16|4.8|63.0|60|25|186|
+|**MoveNet.Lightning INT8**|**2.9**|57.4|**52**|28|**95**|
+|PoseNet (MobileNetV1, FP32)|13.3|45.6|80|40|338|
+
+**Ð–Ð¸Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼:** Ð½Ð°Ð¸Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ðµ.
+
+**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ hardware-Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð° (Snapdragon 8 Gen 2 / Apple A16+):**
+
+- Pixel 5 = **Snapdragon 765G** (2020 Ð³.)
+- Snapdragon 8 Gen 2 (2022 Ð³.) â‰ˆ **3-4Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ** Ð½Ð° CPU Ð¸ GPU
+- Ð“Ñ€ÑƒÐ±Ð°Ñ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:
+    - **Lightning INT8 Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU**: 52 / 3.5 â‰ˆ **15 ms** â†’ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð½Ð°Ñˆ <10 ms Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾
+    - **Lightning INT8 Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 GPU**: 28 / 3.5 â‰ˆ **8 ms** â†’ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ
+    - **Thunder INT8 Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 GPU**: 52 / 3.5 â‰ˆ **15 ms** â†’ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹
+
+**mAP Ð¿Ð¾ fairness ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼ (Model Card):**
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Lightning mAP|Thunder mAP|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð°|
+|---|:-:|:-:|---|
+|Active overall (Male/Female)|90.2 / 87.8|93.7 / 92.3|Active (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ)|
+|Active by Age (Young/Mid/Old)|89.1 / 89.3 / 85.7|93.3 / 91.5 / 90.0|Active|
+|Active by Skin Tone (Dark/Med/Light)|89.1 / 92.2 / 92.9|93.1 / 93.3 / 95.4|Active|
+|COCO val by Gender (M/F)|67.4 / 65.4|78.7 / 76.6|COCO|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾]** ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð°Ð´ mAP Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ COCO (~63-72) Ð¸ Active (~90-93) **ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹** (+25-30 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð²). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚:
+
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ** (Active = Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°)
+- mAP@OKS Ð½Ð° COCO Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ COCO ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ occlusions
+- **Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ (one fitness athlete, controlled scene) Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Active Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð°Ð¼**
+
+**ÐÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+- mAP Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° **single-person filtered subsets** Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ COCO leaderboard. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ HRNet/RTMPose/ViTPose Ð² Ð¸Ñ… Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð°Ñ… **Ð½ÐµÑ‚**.
+- PoseNet â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð°Ñ baseline 2018 Ð³Ð¾Ð´Ð°; ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ MoveNet.
+- **Ð¡ BlazePose ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ.**
+
+### 4.4. Ablation Study
+
+**Ablation studies Ð² Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ… ÐÐ• ÐŸÐ Ð•Ð”Ð¡Ð¢ÐÐ’Ð›Ð•ÐÐ«.** ÐšÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°:
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ (Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹)|
+|---|---|
+|Active dataset vs COCO-only|Â«Evaluations on the Active validation dataset show a significant performance boost relative to identical architectures trained using only COCOÂ» â€” Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹|
+|INT8 vs FP16 quantization|ÐŸÐ¾ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ: ~5-6 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ INT8; ~10-50% ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|Lightning (192) vs Thunder (256)|Ð Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ ~9-10 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP COCO; ~3Ã— Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð² latency|
+|Smart cropping|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«criticalÂ» Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°; Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ablation studies â€” Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð². ÐÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Active dataset, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ â€” temporal filter, ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ â€” 4-step post-processing. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ».
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **MoveNet Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ PoseNet** (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÑƒÑŽ TFLite Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Google): +18 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ.
+2. **Active dataset training Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚** (~25-30 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP) Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+3. **ÐÐ° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ Ð¾Ð±Ðµ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° 87-95% mAP** (Active eval) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+4. **Pixel 5 GPU latency 25-45 ms** Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² â€” Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ >20 fps end-to-end Ð½Ð° Android-ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ… 2020 Ð³Ð¾Ð´Ð°.
+5. **INT8 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾** Ð½Ð° Active.
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Ð’ Ð±Ð»Ð¾Ð³-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ comparison GIF: Â«traditional detector vs MoveNet on difficult posesÂ» â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ MoveNet Ð½Ð° seated knee extensions, supine positions
+- IncludeHealth case study: Â«MoveNet model has infused a powerful combination of speed and accuracy needed to deliver prescriptive careÂ» â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² digital health
+- **Failure cases ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ®Ð¢Ð¡Ð¯.** Ð’ Model Card ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ out-of-scope ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ (multi-person, surveillance)
+- Â«Most suitable for detecting the pose of a single person who is 3ft ~ 6ft away from a device's webcamÂ» â€” Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡ÐµÐ¹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ð¸, Ð±ÐµÐ· graceful degradation Ð·Ð° ÐµÑ‘ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ñ…|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware (test platform)|Pixel 5 (CPU/GPU/NNAPI), Raspberry Pi 4; Ð´ÐµÑÐºÑ‚Ð¾Ð¿Ð½Ñ‹Ðµ GPU|âš ï¸ ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 / Apple A16, Ð½Ð¾ Pixel 5 â‰ˆ baseline Ð´Ð»Ñ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸|
+|Latency per frame (CPU 4 threads)|Lightning INT8: **52 ms** (Pixel 5) â†’ ~15 ms (Snapdragon 8 Gen 2 estimate)|âš ï¸ **ÐÐµ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² <10 ms Ð½Ð° CPU**, Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ GPU/NPU|
+|Latency per frame (GPU)|Lightning INT8: 28 ms (Pixel 5) â†’ ~8 ms (Snapdragon 8 Gen 2 estimate)|âœ… Ð£ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ GPU|
+|FPS|>20 fps Ð½Ð° Pixel 5 GPU; >50 fps Ð½Ð° Ð´ÐµÑÐºÑ‚Ð¾Ð¿Ðµ|âœ… Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ â‰¥30 fps|
+|Model size|2.9 MB (Lightning INT8) â€” 12.6 MB (Thunder FP16)|âœ… Ð’ÑÐµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ <30 MB|
+|FLOPs|ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ«|âŒ ÐŸÑ€Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼|
+|Quantization support|FP16 + INT8 Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ TFLite Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸|âœ… ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°|
+|Mobile/embedded benchmarks|Pixel 5, Pi 4 (Android NN API, GPU delegate, CPU XNNPACK)|âœ… Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ; iOS Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ|
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** Ð”Ð»Ñ SmartRep MoveNet **Ñ GPU/NNAPI delegate** â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚. ÐÐ° pure CPU Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ <10 ms Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾ Ð±ÐµÐ· NPU.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- Bottom-up (CenterNet) â€” ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾ multi-person Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¾Ð²ÐºÐ¸ pipeline
+- 4-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° pipeline Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ robust Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ñ background-people rejection Â«Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸Â»
+- FPN Ñ output stride 4 â†’ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ spatial Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ feature map Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¹ compute ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- Smart cropping â€” Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ attention Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ BlazePose, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð»Ð¸Ñ†Ð°)
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- **Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Active dataset â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ vs Ð²ÑÐµÑ… COCO-only Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+- COCO Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾ single-person, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- âœ… Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ **TFLite FP16 + INT8** Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- âœ… TF.js Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð²ÐµÐ±-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- âœ… Model Card Ñ **fairness analysis** (gender/age/skin tone) â€” Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+- âœ… ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° **GPU + NNAPI + Coral TPU** delegates
+- âœ… Sample-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Android/iOS/Raspberry Pi
+- âœ… **Apache 2.0** â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ
+- âœ… Active integration Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐ½ (IncludeHealth, Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº success case)
+- âœ… Non-linear temporal filter Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- mAP 90-95% Ð½Ð° Active (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ) â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+- Outperforms PoseNet Ð½Ð° 18 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 17 keypoints (COCO topology)** â€” Ð½ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¿. Ð”Ð»Ñ squat/deadlift Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ heel/toe â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»; ankle ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ñ‹ Ð½Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.
+2. **Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D**, Ð±ÐµÐ· 3D lifting. Ð£Ð³Ð»Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+3. Â«Most suitable for detecting the pose of a single person who is 3ft ~ 6ft awayÂ» â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ñ 1-2 Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ Ð·Ð° ÐµÑ‘ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚.
+4. **Single-person bias** â€” Ð² multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ + ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðº) hardcoded background-people rejection.
+5. Â«For the keypoints which are outside of the image frame, the model will emit low confidence scoresÂ» â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ truncated keypoints Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ adequately.
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 6. **ÐÐµÑ‚ ablation studies** Ð½Ð¸ Ð² Ð±Ð»Ð¾Ð³Ð°Ñ…, Ð½Ð¸ Ð² Model Card 7. **ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ gap Ð´Ð»Ñ SmartRep 8. **ÐÐµÑ‚ MPJVE / temporal jitter quantification** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ filter, Ð½Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ 9. **ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose, MediaPipe Pose, RTMPose-Lite, EfficientPose** 10. **Active dataset Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ¿Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ fine-tuning Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ñƒ 11. **FLOPs Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹** â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ characterisation compute-cost 12. **ÐÐµÑ‚ occlusion-specific Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°** Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° CrowdPose
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 13. ÐŸÐ¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ (Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ñ‹, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸) 14. Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑÑÐ¸ÑÑ… 15. Performance Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¸ / motion blur (Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Â«robustÂ», Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ») 16. Quality Ð½Ð° Ð´ÐµÑ‚ÑÑ… (<14) 17. Ð”Ð»Ð¸Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Active â€” Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 18. mAP@OKS â€” ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°; Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ/ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð´Ð°Ð¶Ðµ OKS=0.9 Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ 5-10Â° 19. Â«No more than three frames are selected from each videoÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ temporal continuity Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ diversity) 20. **17 keypoints Ð±ÐµÐ· foot keypoints** â€” Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (Ð³Ð´Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾ÑÐºÐ¾Ð²) ÑÑ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**4**|Lightning INT8 Ð½Ð° GPU ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº 8-10 ms Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2; Ð½Ð° pure CPU Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚. Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ OK.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**2**|ÐÐµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼; mAP@OKS 90-95% Ð½Ð° Active â€” ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**3**|Active dataset Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ yoga/fitness Ñ self-occlusion; visibility flag (confidence) ÐµÑÑ‚ÑŒ; Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ robust, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐµÐ»|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|**4**|Active ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ yoga/inversions/seated; comparison-GIF Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð°Ð´ traditional detectors Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**4**|Non-linear temporal filter Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸ + smart cropping â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ BlazePose|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|**2**|ÐÐµÑ‚ periodicity priors; Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ denoising, Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**4**|Active â€” 1161 fitness-image eval set; **Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹**; Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**2**|Ð”ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ low confidence Ð´Ð»Ñ outside-frame keypoints; Ð½ÐµÑ‚ explicit truncation handling|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**3**|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· TF Object Detection API; tf-lite Ð´Ð»Ñ inference; **Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ð¸ Active Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹**, fine-tuning Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**5**|TF Hub + TFLite (FP16/INT8) + TF.js; Apache 2.0; sample apps; Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ delegates|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 5/5** (ÐºÐ°Ðº baseline; Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**Active-style Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|Ð˜Ð´ÐµÑ curated YouTube fitness collection Ñ keypoint Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸|Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (squat, deadlift, bench press, OHP), Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ foot keypoints|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸; Ð»ÐµÐ³Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-ÑŽÑ€Ð¸Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ñ YouTube|
+|**MobileNetV2 + FPN backbone**|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ edge-ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ MobileNetV3 / EfficientNet-Lite|ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ FPN-FPN Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² TFLite GPU delegate|
+|**CenterNet-style 4-head decoder**|ÐšÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ center+regression+heatmap+offset|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ single-person; Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ 2 Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð² (heatmap+offset)|Ð‘ÐµÐ· center-head Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ robust background-rejection|
+|**Smart cropping**|Crop ROI Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸|ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ, Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ)|Crop-bbox Ð¿Ñ€Ð¸ rapid pose changes Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³|
+|**Non-linear temporal filter**|OneEuroFilter-style ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint|Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ~1 frame lag|
+|**INT8 quantization recipe**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ TFLite-pipeline Ñ FP16/INT8|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ backbone|Calibration dataset Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½|
+|**Active mAP fairness analysis**|Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñƒ/Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñƒ/Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Â«Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‡Ð¾Ðº/Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹Â», Â«Ñ…ÑƒÐ´Ð¾Ð¹/Ð¼ÑƒÑÐºÑƒÐ»Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹/Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹Â»|Ð­Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ðµ Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð±ÑƒÑ‚Ð¾Ð²|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚** Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ direction. Active dataset â†’ +25-30 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP â€” ÑÑ‚Ð¾ _ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾_, Ñ‡Ñ‚Ð¾ fitness-specific Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚. **ÐÐž**: gap Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Active Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚, ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚, Ð¸ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸.
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…):** **Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ temporal filter, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ denoising, Ð° Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ periodicity priors. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ gap.
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¾** â€” Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… anatomical constraints Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð§Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ gap.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚:**
+
+- **CenterNet** (Zhou et al., 2019, arXiv:1904.07850) â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°
+- **PoseNet** (Papandreou et al., 2018) â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð°Ñ Google-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, MoveNet ÐµÑ‘ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ replacement
+- **MobileNetV2** (Sandler et al., 2018) â€” backbone
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚:**
+
+- **FPN** (Lin et al., 2017)
+- **TF Object Detection API**
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ:**
+
+- **BlazePose** (Bazarevsky et al., 2020) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Google (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MediaPipe), Ð½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ (regression+heatmap supervision, 33 keypoints, top-down detector-tracker). ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… Ð½ÐµÑ‚.
+- **Lite-HRNet** (Yu et al., 2021) â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð°Ñ‚ÑŽÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ HRNet
+- **EfficientPose** (Groos et al., 2021) â€” NAS-derived
+- **MovePose** â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°
+
+**Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (Ð² Ð±Ð»Ð¾Ð³Ð°Ñ…)** Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ PoseNet, Ð¸ Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ single-person filtered COCO subset â€” Ð½Ðµ canonical comparison.
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:**
+
+- IncludeHealth case study â€” Ð½Ðµ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚
+- Ð’ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ [Iieta 2022](https://www.iieta.org/download/file/fid/70744) (Comparative Analysis of OpenPose, PoseNet, MoveNet) MoveNet Lightning Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» 86.2% accuracy, MoveNet Thunder â€” 97.6% â€” Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð° 1000 Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… image Ð¸Ð· COCO/MPII, Ð½Ðµ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**5/10**|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ (CenterNet+MobileNetV2+FPN); Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° â€” Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¸Ð½Ð¶Ð¸Ð½ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**5/10**|ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² Ð¸ Ð±ÐµÐ· ablations|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3/10**|ÐÐµÑ‚ ablations, Ð½ÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ edge-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ (BlazePose, Lite-HRNet), Active Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**8/10**|Ð‘Ð»Ð¾Ð³-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÑÐ½Ñ‹Ð¹, Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ¾Ð´Ð°|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**5/10**|Inference Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ (Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, sample apps); training pipeline Ð¸ Active dataset â€” Ð½ÐµÑ‚|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**9/10**|ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ; ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ edge baseline; Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ñ‹ downloads Ñ TF Hub|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**10/10**|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ edge-Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Ñ GPU/NNAPI Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Borderline / Weak Accept** Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°; **Accept** ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð±Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð» paper, ÐµÐ³Ð¾ Ð±Ñ‹ reject Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ top-tier ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸** Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ablations, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚. Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐ¾ ÐºÐ°Ðº **Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚** MoveNet Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð½ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ edge pose estimation. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾: Â«MoveNet (Votel & Li, TF Blog 2021) â€” Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ mAP Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÂ».
+
+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** edge-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ CenterNet-derived 17-keypoint Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ capacity Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ (Lightning/Thunder), ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ fine-tuned Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Active dataset), Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ 87-95% mAP Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ 2.9-12.6 MB.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° curated Active dataset** + **bottom-up CenterNet Ñ center-aware post-processing Ð´Ð»Ñ background-people rejection** â€” Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ robust single-person detection Ð² multi-person ÑÑ†ÐµÐ½Ðµ.
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ peer-reviewed paper, ablations, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸, Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose/Lite-HRNet/RTMPose; Active dataset Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚.
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    
+    - **ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ curated fitness training set** (Active) â†’ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ Ð¸Ð· YouTube ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº, **Ñ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð½Ð° foot keypoints** (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **dataset + training pipeline**)
+    - **Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ TFLite INT8 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸** â†’ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ latency-ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **baseline**)
+    - **Non-linear temporal filter** â†’ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ video pipeline (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **temporal module / smoothing**)
+    - **Smart cropping** â†’ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ video-pipeline (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **temporal / detection module**)
+    - **Model Card Ñ fairness analysis** â†’ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **evaluation methodology**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    
+    - Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð° MoveNet Ð² TF Object Detection API ([github.com/tensorflow/models](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)) â€” Ñ€ÐµÐ²ÐµÑ€Ñ-Ð¸Ð½Ð¶Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¸Ð½Ð³ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð²
+    - **MoveNet MultiPose** (Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ» Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° multi-person
+    - **OneEuroFilter** (Casiez et al., 2012) â€” Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² temporal filter
+    - **BlazePose** (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ 2D edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹) â€” Ñƒ Ð½Ð°Ñ ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½
+    - **RTMPose / RTMPose-Lite** â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚
+    - **MMPose** â€” Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ fair comparison MoveNet vs HRNet vs RTMPose
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline; Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ mAP Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-eval; Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2.
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **CenterNet** (Zhou et al., arXiv:1904.07850, 2019) â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°
+    - **PoseNet** (Papandreou et al., 2018) â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº, baseline
+    - **Lite-HRNet** (Yu et al., 2021) â€” Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ edge-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ñ rigorous experiments
+    - **RTMPose** (Jiang et al., arXiv:2303.07399, 2023) â€” modern SOTA edge
+    - **OneEuroFilter** (Casiez et al., 2012) â€” Ð´Ð»Ñ temporal filter reproduction
+    - **BlazePose** (Bazarevsky et al., 2020) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Google [ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½ Ð² vault]
+    - **MMPose Benchmark suite** â€” Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ fair comparisons
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js"
+title_ru: "MoveNet (Lightning + Thunder): edge pose estimation Ð¾Ñ‚ Google"
+authors: [Votel, Li, Beletti, Chen, Oerlemans]
+year: 2021
+venue: "TensorFlow Blog (Google I/O 2021) + Model Card"
+venue_tier: "preprint"
+doi: "â€”"
+tags: [pose_estimation, edge, commercial, validation]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "bottom_up"
+backbone: "MobileNetV2 + FPN (output stride 4) + 4 CenterNet heads"
+params_M: 2.4 # Lightning â‰ˆ 2.4M (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¸Ð· FP16 Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° 4.8MB); Thunder â‰ˆ 6.3M
+flops_G: null # ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ«
+latency_ms: 25 # Lightning FP16 Ð½Ð° Pixel 5 GPU; Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 GPU ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ~8 Ð¼Ñ
+hw_tested: "Pixel 5 (CPU 4 threads, GPU, NNAPI), Raspberry Pi 4, MacBook Pro 2019, iPhone 12"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# MoveNet (Lightning + Thunder): edge pose estimation Ð¾Ñ‚ Google
+
+## TL;DR
+MoveNet â€” Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Google (2021, Ð±ÐµÐ· peer review) Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ capacity Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸: Lightning (192Ã—192 input, 2.4M params, 2.9-4.8 MB) Ð¸ Thunder (256Ã—256, 6.3M params, 7.1-12.6 MB), Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” MobileNetV2 + FPN + 4 CenterNet-style prediction heads. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ BlazePose â€” Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Active (23.5k YouTube fitness/yoga/dance frames), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +25-30 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² mAP Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-eval. Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ TFLite FP16/INT8 + GPU/NNAPI delegates Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ MoveNet Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ð¼ baseline Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº, foot keypoints, Ð¸ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Active â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ gap'Ñ‹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge pose estimators (PoseNet, BlazePose) Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° COCO (Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° (BlazePose), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ motion blur, Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ self-occlusion Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° curated Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° vs identical-architecture COCO-only baseline.
+- CenterNet-style bottom-up Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ 4 prediction heads + smart cropping + non-linear temporal filter Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ robust single-person tracking Ð¿Ñ€Ð¸ background-people rejection.
+- Ð”Ð²Ð° capacity Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° (Lightning/Thunder) Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ hardware budget â€” Ð¾Ñ‚ entry-level ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð´Ð¾ desktop GPU.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+MobileNetV2 (depth_mult 1.0/1.75) â†’ FPN decoder (output stride 4) â†’ 4 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ prediction heads: person center heatmap, keypoint regression field (center-out), person keypoint heatmap, 2D per-keypoint offset field. ÐÐ° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” 4-step post-processing: (1) Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ðº ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾ weighted center heatmap, (2) initial keypoint estimation Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· regression field, (3) Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ keypoint heatmap Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð´Ð¾ regression-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ (Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹), (4) argmax + offset Ð´Ð»Ñ sub-pixel Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Smart cropping Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€; non-linear temporal filter ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ jitter.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO Train2017 single-person | 28k images | training | â€” |
+| Active (Google internal) Train | 23.5k images (YouTube fitness/yoga/dance) | training | â€” |
+| COCO Val2017 single-person | 919 images | mAP@OKS | Lightning 63.0 / Thunder 72.0 |
+| Active eval | 1161 images | mAP@OKS | Lightning ~89-92 / Thunder ~92-95 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+Ð’ Ð±Ð»Ð¾Ð³Ð°Ñ… ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ PoseNet (MobileNetV1 backbone, FP32): MoveNet Lightning INT8 â€” 2.9 MB / 57.4 mAP / 52 ms vs PoseNet 13.3 MB / 45.6 mAP / 80 ms (Pixel 5 CPU). Ð¡ BlazePose, Lite-HRNet, RTMPose-Lite ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚. Iieta 2022 Ð² independent comparison: MoveNet Lightning â€” 86.2% accuracy, MoveNet Thunder â€” 97.6% (Ð½Ð° 1000 single-person COCO/MPII images).
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency (Lightning INT8) | 52 ms | Pixel 5 CPU 4 threads |
+| Latency (Lightning FP16) | 25 ms | Pixel 5 GPU |
+| Latency (Thunder FP16) | 45 ms | Pixel 5 GPU |
+| FPS | 30+ Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾; >40 fps Ð½Ð° Pixel 5 GPU Ð´Ð»Ñ Lightning | â€” |
+| Params | ~2.4M (Lightning) / ~6.3M (Thunder) â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ„Ð°Ð¹Ð»Ð¾Ð² | â€” |
+| FLOPs | ÐÐ• ÐžÐŸÐ£Ð‘Ð›Ð˜ÐšÐžÐ’ÐÐÐ« | â€” |
+| Model size | 2.9 MB (Lightning INT8) / 12.6 MB (Thunder FP16) | TFLite |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 17 COCO keypoints (Ð½ÐµÑ‚ foot keypoints â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ squat)
+- Single-person scope (background-people rejection Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½)
+- ÐÐµÑ‚ peer-reviewed paper, Ð½ÐµÑ‚ ablations, Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚. Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Active dataset Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚; Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº; Ð½ÐµÑ‚ MPJVE
+- ÐÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ BlazePose / Lite-HRNet / RTMPose
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ñ 1-2 Ð¼ (3-6 ft); Ð·Ð° ÐµÑ‘ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ðµ quantified
+- FLOPs Ð½Ðµ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) Ð¸Ð´ÐµÑŽ curated Active-style Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ foot keypoints Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹; (2) Lightning INT8 ÐºÐ°Ðº latency baseline; (3) non-linear temporal filter; (4) Model Card fairness ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ð¾Ð±Ð° Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾ mAP Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ eval Ð¸ latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 GPU/CPU. Lightning INT8 â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ target Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pipeline.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE/RMSE Ð¿Ð¾ joint angles)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Active dataset Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ¿Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ fine-tuning Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ñƒ.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ foot keypoints (heel, big toe)** â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ñ‚ÑÐ³.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Fit3D, MM-Fit Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ public fitness MoCap dataset.**
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ periodicity priors Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹** (temporal filter â€” denoising, Ð½Ðµ periodicity).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ <10 ms Ð½Ð° CPU Snapdragon 8 Gen 2** â€” ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ~15 ms Ð½Ð° CPU, ~8 ms Ð½Ð° GPU; pure-CPU Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ NPU.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½ÐµÑ‚ ablation studies** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Active dataset, smart cropping, temporal filter.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ FLOPs / params** â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².**
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose** â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´, ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ Ð¸Ð· Ð´Ð²ÑƒÑ… edge-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¹ Google Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[BlazePose - 2020]] (Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Google, 33 keypoints)
+- [[CenterNet - Zhou 2019]] (Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°)
+- [[PoseNet - 2018]] (Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº)
+- [[Lite-HRNet - 2021]] (Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ edge-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚)
+- [[RTMPose - 2023]] (modern SOTA edge)
+- [[MobileNetV2 - 2018]] (backbone)
+- [[OneEuroFilter - Casiez 2012]] (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ temporal filter)
+- [[Fit3D Dataset - 2021]] (Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/pose-detection (TF.js); https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/pose_estimation (TFLite samples Android/iOS/Pi)
+- Pretrained: TF Hub â€” https://tfhub.dev/google/movenet/singlepose/lightning/4 (Lightning), https://tfhub.dev/google/movenet/singlepose/thunder/4 (Thunder); TFLite FP16/INT8 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Active â€” **Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚**; COCO 2017 â€” public
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@misc{Votel2021MoveNet,
+  author       = {Votel, Ronny and Li, Na and Beletti, Francois and Chen, Yu-Hui and Oerlemans, Ard},
+  title        = {Next-Generation Pose Detection with {MoveNet} and {TensorFlow.js}},
+  howpublished = {TensorFlow Blog},
+  year         = {2021},
+  month        = {May},
+  url          = {https://blog.tensorflow.org/2021/05/next-generation-pose-detection-with-movenet-and-tensorflowjs.html},
+  note         = {Google I/O 2021. See also Model Card: \url{https://storage.googleapis.com/movenet/MoveNet.SinglePose\%20Model\%20Card.pdf}}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹]** MoveNet Ð¸ BlazePose â€” Ð´Ð²Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸ edge pose estimation Ð¾Ñ‚ Google, Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð²Ð¾Ð¼ ~Ð³Ð¾Ð´ (BlazePose â€” Ð¸ÑŽÐ½ÑŒ 2020, MoveNet â€” Ð¼Ð°Ð¹ 2021). ÐžÐ½Ð¸ **Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾**, Ð½Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | BlazePose | MoveNet |
+|---|---|---|
+| ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° | Top-down detector-tracker, custom CNN | Bottom-up CenterNet, MobileNetV2+FPN |
+| Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ | Heatmap-supervised regression | 4-head: heatmap + offset + center + center-out regression |
+| Keypoints | 33 (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸/ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ñ‹/Ð´Ð¾Ð¿.Ð»Ð¸Ñ†Ð¾) | 17 (COCO topology) |
+| ROI ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ | Vitruvian-man Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ | Smart crop Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ + center heatmap |
+| Training data | Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ geo-diverse pose | COCO + Active (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-curated) |
+| ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | PCK@0.2 (Ð¾Ð´Ð½Ð°) | mAP@OKS (Ð½Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ñ… + fairness) |
+| Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ | Workshop paper + Ð±Ð»Ð¾Ð³ | Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð»Ð¾Ð³ + Model Card |
+| Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ | Apache 2.0 (MediaPipe) | Apache 2.0 (TF) |
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- **MoveNet** â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ training data, Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾ latency Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… hw, Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ fairness analysis, Ð½Ð¾ **Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ keypoints** (Ð½ÐµÑ‚ foot/hand details)
+- **BlazePose** â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ keypoints, Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· face-anchored ROI, Ð½Ð¾ face-dependence â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹
+
+**Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð¾Ð±Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸** Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pilot fitness eval, Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ (a) angular MAE Ð½Ð° key joints, (b) latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU/GPU, (c) jitter Ð¿Ð¾ MPJVE. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¸ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ paper.
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:** **RTMPose / RTMPose-Lite** (Jiang et al., 2023) â€” ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ peer-reviewed SOTA Ð² Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ edge-Ð½Ð¸ÑˆÐµ, Ð½Ð¾ Ñ rigorous ablations; Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñƒ MoveNet Ð¸ BlazePose.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/OpenPose Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/OpenPose Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.md
new file mode 100644
index 0000000..67ccd39
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/OpenPose Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.md	
@@ -0,0 +1,366 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐšÐ°Ðº Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚, Ñ Ñ ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ðµ Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸. ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð° Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°: Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ, ÐºÑƒÐ´Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð² edge AI, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑÑ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ pose estimation.
+
+Ð¯ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ» ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ OpenPose (Cao et al., TPAMI 2019) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð¼Ñƒ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep**.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields (OpenPose: ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ 2D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Carnegie Mellon University (CMU)
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2019, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** Q1, A* (Ð²Ñ‹ÑÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³)
+    
+- **DOI:** 10.1109/TPAMI.2019.2929257 / arXiv:1812.08008
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >10,000 (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð² CV)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð”Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ð¹ (multi-person) pose estimation Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð»ÑÑ top-down Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸, Ð³Ð´Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ñ€Ð¾ÑÐ»Ð¾ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾ ($O(N)$) Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ.
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ:** Bottom-up Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð³Ð´Ðµ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÑÐµ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð½Ð¸ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° â€” **Part Affinity Fields (PAFs)**.
+    
+- **ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** PAFs â€” ÑÑ‚Ð¾ 2D Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð´ÐµÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÐµ) Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð² Ñ‚Ð¾Ð»Ð¿Ðµ.
+    
+- **Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (PAFs) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Confidence Maps) Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½ÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ($O(1)$ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹).
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 2D
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Bottom-up
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Heatmap-based + Vector-field based
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾)
+    
+- **Backbone:** CNN (VGG-19, ÑƒÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… 10 ÑÐ»Ð¾ÐµÐ²)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+1. **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** RGB Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+    
+2. **Backbone:** ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 10 ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² VGG-19 Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $F$.
+    
+3. **Multi-stage CNN (Ð˜Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ):** Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Ð´Ð²Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸, ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ðµ Ð¸Ð· Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹ (stages):
+    
+    - **Ð’ÐµÑ‚Ð²ÑŒ 1:** ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 2D Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ñ (PAFs) â€” $L$.
+        
+    - **Ð’ÐµÑ‚Ð²ÑŒ 2:** ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Confidence Maps) â€” $S$.
+        
+        ÐÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ $F$, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (spatial context).
+        
+4. **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´:** Ð¢ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ heatmap-Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ PAFs.
+    
+5. **ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ (Bipartite Matching):** ÐÐµ-Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð¿. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² (Ð²ÐµÐ½Ð³ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ / Ð¶Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº) Ð´Ð»Ñ ÑÐ²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð»Ð° Ð¿Ð¾ PAF.
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½ÑƒÑŽ CNN. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð· Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ PAF (Branch 1) Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Confidence Maps (Branch 2) Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°.
+    
+- **Figure 4 (PAFs vs Mid-point):** Ð’Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº, Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÑƒÑ‚ÑŒ PAF. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÑÐ²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‡ÑƒÐ¶Ð¸Ñ… Ñ€ÑƒÐº), Ð² Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (PAF) Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ.
+    
+- **Figure 6 (Bipartite Matching):** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñ‹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑ Ð²ÐµÑ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ±Ñ€Ð°.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+**1. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Part Affinity Fields (PAF) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $c$, Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ PAF $L_{c}^*(p)$ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° $j_1$ Ðº ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñƒ $j_2$:
+
+$$L_{c}^*(p) = \begin{cases} v, & \text{if } p \text{ on limb } c \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $v = \frac{x_{j2} - x_{j1}}{||x_{j2} - x_{j1}||}$ â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**2. Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð» Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÐ±Ñ€Ñƒ (Scoring a bipartite edge):**
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð²Ð° Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° $d_{j1}$ Ð¸ $d_{j2}$ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð°Ñ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÑƒ, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð» Ð¿Ð¾ PAF:
+
+$$E = \int_{0}^{1} L_c(p(u)) \cdot \frac{d_{j2} - d_{j1}}{||d_{j2} - d_{j1}||} du$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $p(u)$ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð˜Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð¿ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð° edge ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ ÑÐºÐ°Ð»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° CPU.
+
+**3. Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ:**
+
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ L2 loss Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÐ¸Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹:
+
+$$f = \sum_{t=1}^{T} \left( \sum_{c=1}^{C} W(p) \cdot ||L_c^t(p) - L_c^*(p)||_2^2 + \sum_{j=1}^{J} W(p) \cdot ||S_j^t(p) - S_j^*(p)||_2^2 \right)$$
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- ÐžÑ‚ÐºÐ°Ð· Ð¾Ñ‚ Joint-first Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ PAF-first. Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ (ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸), Ð¸ ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- Ð–Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ñ€ÐµÐ»Ð°ÐºÑÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ NP-Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² real-time (Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ñ… GPU).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|MPII Multi-Person|3844 / 1758 groups|2D|Various|General|Yes|
+|COCO|~118K / 5K / 20K|2D|Various|General|Yes|
+|Foot/Face/Hand|Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ñ‹|2D|Various|General|Yes|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** AP, AP@.50, AP@.75 (COCO); mAP (MPII).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—Ð£Ð®Ð¢Ð¡Ð¯**.
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð˜Ð¡ÐŸÐžÐ›Ð¬Ð—Ð£Ð®Ð¢Ð¡Ð¯**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Runtime (fps) Ð½Ð° NVIDIA GTX 1080 Ti.
+    
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ. Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ.
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Runtime**|**AP (COCO Test-dev)**|
+|---|---|---|---|
+|CMU-Pose (Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°)|Bottom-up|~15 fps|61.8|
+|Mask R-CNN|Top-down|~5 fps|63.1|
+|**OpenPose (Ours)**|**Bottom-up**|**~22 fps (GPU)**|**61.8**|
+
+_(ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ: Ð£ top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹, Ñƒ OpenPose Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° 22 fps Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°)._
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ PAF ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ heatmaps.
+    
+- Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ PAF branch features Ð²Ð¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´ joint-branch ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ AP Ð½Ð° ~2%.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ: PAF ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð² Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ…, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ $O(1)$ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- **Ð£ÑÐ¿ÐµÑ…:** ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ñ‚Ð¾Ð»Ð¿Ðµ, Ð½Ð° Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ð°Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÑ… _Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸_.
+    
+- **Failures:** Ð›Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð»ÐµÑ‚ÐµÐ½Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð°ÐºÑ€Ð¾Ð±Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ð°). ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð² Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° COCO, Ð³Ð´Ðµ Ð»ÑŽÐ´Ð¸ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾).
+    
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|NVIDIA GTX 1080 Ti|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð½ÐµÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑÐºÑ‚Ð¾Ð¿Ð½Ñ‹Ð¹ GPU.|
+|Latency|~45 Ð¼Ñ Ð½Ð° GPU (22 fps)|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU ÑÑ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€.|
+|Model size|>200 MB (VGG based)|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¢Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ <30 MB Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¾.|
+|FLOPs|>150 GFLOPs|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Edge CPU Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚ 1-5 GFLOPs Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ð°.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- Ð­Ð»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ (ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹).
+    
+- Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐµ (truncation): ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€ÑƒÐºÐ°, OpenPose Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÐºÑƒ, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ top-down bounding box).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð´Ð»Ñ SmartRep]:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ. VGG-19 Ð¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ "Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ" (jitter), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ.
+    
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ 3D Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ (Ð²ÐµÐ½Ð³ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð½Ð° CPU) Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ðµ edge-friendly.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|1|ÐÐµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|3|PAFs Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ 2D Ð±ÐµÐ· 3D prior Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´).|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|2|ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð½Ð° COCO, ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…/Ð¸Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚. Jitter Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ priors Ð¸Ð· Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|ÐžÐ´Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð² bottom-up Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|2|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ»Ð°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|C++ / Python, Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:**
+
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð¼Ñ‹ **Ð½Ðµ** Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÑÑŽÐ´Ð° Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾. Ð”Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ (Ð½Ð°Ñˆ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹) top-down Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (MoveNet, RTMPose) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ:** Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ bottom-up Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (Ð¸ PAF Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸) Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ **ðŸ…°**, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¸Ñ… Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° CPU Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… bottom-up Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (HigherHRNet, AEK).
+    
+- Ð”Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² Google Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð» BlazePose Ð¸ MoveNet Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ðµ (top-down) Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ OpenPose.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|10|PAF ÑÑ‚Ð°Ð» Ñ€ÐµÐ²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð² 2017-2019 Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ….|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|9|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ ablation, Ð½Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð° Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ðµ.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð‘Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ° OpenPose ÑÑ‚Ð°Ð»Ð° Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|Ð£ÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ°Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° (Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ¹ SmartRep):** Reject (Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ), Ð½Ð¾ Strong Accept (ÐºÐ°Ðº Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ (PAFs) Ð´Ð»Ñ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ… Ð·Ð° $O(1)$ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (heatmaps) Ð¸ ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ (PAFs).
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** Ð“Ñ€Ð¾Ð¼Ð¾Ð·Ð´ÐºÐ°Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ VGG Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ CPU-Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð².
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** ÐŸÐ¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ top-down Ð¸Ð»Ð¸ direct regression Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´: bottom-up Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ latency.
+    
+5. **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:** BlazePose (Google) Ð¸ MoveNet â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑƒÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒ, ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°Ñ….
+    
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°).
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸:** MoveNet (Lightning/Thunder), RTMPose, BlazePose 3D.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields"
+title_ru: "OpenPose: ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ 2D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹"
+authors: [Cao, Hidalgo, Simon, Wei, Sheikh]
+year: 2019
+venue: "TPAMI"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1109/TPAMI.2019.2929257"
+tags: [pose_estimation, commercial]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "bottom_up"
+backbone: "VGG-19 (truncated)"
+params_M: ~52
+flops_G: >150
+latency_ms: ~45
+hw_tested: "NVIDIA GTX 1080 Ti"
+relevance_to_smartrep: 1
+direction: "â€”"
+priority: "LOW"
+---
+
+# OpenPose: ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ 2D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹
+
+## TL;DR
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð²ÑˆÐ°Ñ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Part Affinity Fields (PAFs) Ð´Ð»Ñ Ð°ÑÑÐ¾Ñ†Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð»ÑŽÐ´ÑÐ¼. Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ pose estimation Ð·Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ, Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Top-down Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÐµÑ‚ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ ($O(N)$), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ Ð² Ñ‚Ð¾Ð»Ð¿Ðµ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 2D Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ (Part Affinity Fields) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+- ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð¾Ð·Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ (bottom-up) Ð² Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð· Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð´Ð²ÑƒÐ´Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑƒÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ VGG-19. ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½ÑƒÑŽ CNN Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑÐ¼Ð¸: Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Confidence Maps), Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ â€” PAFs. ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ PAFs Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° CPU Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¶Ð°Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð°, Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð» Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² PAF.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO Test-dev | 20K | AP | 61.8 |
+| MPII | 1758 groups | mAP | 75.6 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð» Mask R-CNN Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ…, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð² ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ð¼.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ~45 ms | GPU GTX 1080 Ti |
+| FPS | 22 | GPU GTX 1080 Ti |
+| Params | ~52M | - |
+| FLOPs | >150G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ°. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ 3D-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¸Ð½Ð³ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð½Ð° CPU Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² SmartRep â€” **Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾**. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº, <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ñ… top-down Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° MoveNet) Ð¸Ð»Ð¸ single-stage Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð². Bottom-up Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ñ PAF Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð¸ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ "Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹".
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ñ… Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (MAE), Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. 
+
+## Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[MoveNet]], [[BlazePose]], [[RTMPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: COCO, MPII
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@article{cao2019openpose,
+  title={OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields},
+  author={Cao, Zhe and Hidalgo, Gines and Simon, Tomas and Wei, Shih-En and Sheikh, Yaser},
+  journal={IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence},
+  volume={43},
+  number={1},
+  pages={172--186},
+  year={2019},
+  publisher={IEEE}
+}
+````
+
+```
+
+---
+Ð¥Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽ `MoveNet` Ð¸Ð»Ð¸ `BlazePose`, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… edge-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ…, Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ SmartRep?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PARE Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PARE Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..9e01ee5
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PARE Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation.md	
@@ -0,0 +1,356 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ€ÐµÑÑ‘Ñ€Ñ‡Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ **VIBE** (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ) Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°Ð»ÑÑ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°, Ñ‚Ð¾ **PARE (ICCV 2021)** Ð°Ñ‚Ð°ÐºÑƒÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€Ð°ÑˆÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ â€” **Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ (occlusions)**.
+
+Ð’ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð½Ð¾Ð¼ Ð·Ð°Ð»Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚: Ð³Ñ€Ð¸Ñ„ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð½Ð° Ð³Ñ€ÑƒÐ´Ð¸, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ñ€ÑƒÐºÐ°Ñ…, ÑÑ‚Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð½Ð¾Ð³Ð°Ð¼Ð¸. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ SOTA-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…. PARE Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð¼ Ð½Ð° **SmartRep**.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation (PARE: Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ñ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Muhammed Kocabas, Chun-Hao P. Huang, Otmar Hilliges, Michael J. Black
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Max Planck Institute for Intelligent Systems (MPI-IS), ETH Zurich
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2021, ICCV
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2104.08527
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/mkocabas/PARE](https://github.com/mkocabas/PARE)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >400
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° (HMR, SPIN, VIBE) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ (global image features) Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Global Average Pooling). Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð° (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ñ), Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ ÑÐ±Ð¾ÑŽ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ _Ð²ÑÐµÐ³Ð¾_ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹).
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ "Ð’Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°" (Part Attention). Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 2D-Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¸ ÑÑ‚Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (pooling) ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð¢Ð°ÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¼, Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ soft-attention Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ 2D-ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ 3D-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÐµÐ¹. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ….
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½Ð° Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (part-guided features), ÑÐ´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¼ Ðº Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÑÑ….
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SMPL (3D mesh + joint angles)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down / Single-stage (Ð¸Ð· RGB ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð² SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Hybrid (Heatmap-guided attention + Direct regression)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹, Ð±ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°)
+    
+- **Backbone:** CNN (ResNet-50 Ð¸Ð»Ð¸ HRNet-W32)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐšÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° $224 \times 224$.
+    
+- **Backbone:** Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (Feature Maps).
+    
+- **Part Attention Branch:** Ð›ÐµÐ³ÐºÐ°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ $K$ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚/Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº (Ð³Ð´Ðµ $K=24$ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°).
+    
+- **Feature Pooling:** Ð˜ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´ÑƒÑŽ Ð¸Ð· $K$ Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº. Ð’ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ $K$ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð° ÑÐ²Ð¾ÑŽ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ/ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²).
+    
+- **SMPL Regressor:** Ð˜Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ $K$ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ $\theta$ (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²) Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ $\beta$.
+    
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** ~45M (Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ ResNet-50).
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (ÐœÐ¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ð½Ð¾Ð³ ÑÐºÐ°Ð¼ÐµÐ¹ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½ÐµÐ¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° (SPIN), Ð½Ð¾ PARE Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ, Ð° Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ prior'Ð°Ð¼.
+    
+- **Figure 2 (ÐŸÐ°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½):** Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+    
+- **Figure 4 (Attention Maps):** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, "ÐºÑƒÐ´Ð° ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‚" ÑÐµÑ‚ÑŒ. ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Part-Guided Feature Pooling:**
+    
+    Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $f_k$ Ð´Ð»Ñ $k$-Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°:
+    
+    $$f_k = \sum_{i=1}^{H \times W} M_{k,i} \cdot F_i$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $F \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}$ â€” Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², Ð° $M_k \in \mathbb{R}^{H \times W}$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ 2D-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð° Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ $k$).
+    
+- **Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ SMPL loss'Ñ‹ (L2 Ð½Ð° 3D/2D ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, $\theta, \beta$), Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ **Part Segmentation Loss**:
+    
+    $$L_{seg} = \text{BCE}(\hat{M}, M_{GT})$$
+    
+    Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ground Truth Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ dense-pose Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº).
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- **Synthetic Occlusion Augmentation:** Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² (Ð¸Ð· Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Pascal VOC) Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ð½Ð° Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÑÑ…. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]: Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð´Ð»Ñ SmartRep!**
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|3DPW / 3DPW-OCC|60 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|SMPL|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|In-the-wild / ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|1.3M|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Studio / Green screen|Ð”Ð°|
+|COCO|~118K|2D|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General (Train)|Ð”Ð°|
+
+_(3DPW-OCC â€” ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ 3DPW, Ð³Ð´Ðµ Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼Ð¸)._
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE, PA-MPJPE.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params. (FLOPs Ð¸ Latency Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ, ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ).
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°. Ð˜Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° 3DPW-OCC.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Backbone**|**Params**|**3DPW PA-MPJPE**|**3DPW-OCC PA-MPJPE**|
+|---|---|---|---|---|
+|HMR|ResNet-50|-|81.3|-|
+|SPIN|ResNet-50|~45M|59.2|72.8|
+|VIBE|ResNet-50+GRU|~50M|56.5|-|
+|**PARE (Ours)**|**ResNet-50**|**~45M**|**50.9**|**60.0**|
+|**PARE (Ours)**|**HRNet-W32**|**~40M**|**46.5**|**57.3**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** PARE Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ HRNet ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ, ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… (3DPW-OCC) Ð½Ð° Ð²Ð½ÑƒÑˆÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 15.5 Ð¼Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÑÐ¾ SPIN, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð² Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñƒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Loss ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾), Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° PA-MPJPE Ð½Ð° 3DPW-OCC Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ 60.0 Ð´Ð¾ 66.8. Ð¯Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ supervision Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐžÑ‚ÐºÐ°Ð· Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÑƒÐ»Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ñ‹ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð²ÑÑ‘ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐÐ° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð³Ð´Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ, Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ "ÑÐ¿Ð»ÑŽÑ‰Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚" 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¾Ðº. PARE Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ, Ð° Ð½Ð¾Ð³Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ. Ð”Ð»Ñ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ð° (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð¶Ð¸Ð²Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼) ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|Ð¢Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ GPU (Titan RTX)|ÐÐµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Latency|~30-40 ms Ð½Ð° GPU|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ResNet/HRNet + ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ 24 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² + Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€. ÐÐ° Snapdragon 8 Gen 2 ÑÑ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ >100 Ð¼Ñ.|
+|FPS|ÐžÐºÐ¾Ð»Ð¾ 25-30 Ð½Ð° GPU|ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ <10 FPS.|
+|Model size|~40-45M (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ backbone)|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð’ FP32 ÑÑ‚Ð¾ >150 ÐœÐ‘.|
+|FLOPs|>10G|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **ÐšÐ¾Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ ÐžÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹:** ÐžÐ´Ð½Ð¾ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ SMPL.
+    
+- **Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÐ»Ð° "Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð»ÐµÑ‡ÑŒÑ".
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **Single-frame (ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹):** ÐšÐ°Ðº Ð¸ SPIN, PARE Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸. ÐÐ° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ (jitter), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾.
+    
+- Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.
+    
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (DensePose) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð².|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|4|Ð”Ð°ÐµÑ‚ SMPL-ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¸.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|5|**Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ.**|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ (single-frame).|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ priors.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|3|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (DensePose) Ð´Ð»Ñ Fit3D.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…° Ð¸ ðŸ…²):**
+
+- **Ð¢Ñ€ÑŽÐº Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹ (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°):** ÐœÑ‹ Ð½Ðµ Ð²Ð¾Ð·ÑŒÐ¼ÐµÐ¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»ÑƒÑŽ ÑÐµÑ‚ÑŒ PARE, Ð½Ð¾ Ð¼Ñ‹ **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹** Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¹ 2D-ÑÐµÑ‚Ð¸ (<10 Ð¼Ñ) Ð¼Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ð² Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ PNG-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ¸ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³ Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ÐµÐº Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶ÐµÑ€Ð¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÑƒÑŽ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· ÑƒÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹.
+    
+- **Ð˜Ð´ÐµÑ Part-based pooling (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²):** Ð’ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Head'Ð° Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Spatial Attention, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Global Average Pooling.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð˜ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑƒÑÐ·Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ **SPIN** Ð¸ **HMR**.
+    
+- Ð¯Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ 3D-ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ Ð¸Ð· **TokenPose** (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ð» Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°).
+    
+- Ð‘Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ (CLIFF) Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ PARE, Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|Ð¯Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ 3D SMPL â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (3DPW-OCC) Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð¸Ð½Ñ‚.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÑƒÑ‡ÐµÐ±Ð½Ð¸Ðº.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð’Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ° Ð¸ ÐºÐ¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð².|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ð»Ð° Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð¹ (backbone) Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ñ‹ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 2D-Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (part-guided attention), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÑÐ±Ð¾ÐµÐ² Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÑ….
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÐžÑ‚Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ…. ÐŸÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð³Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÐºÐ¸.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ (Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Edge).
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Synthetic Occlusion Augmentation**. ÐÐ°Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ "Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ" Ðº ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð°Ð¼ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°).
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: CLIFF (Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð²), TokenPose (Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ Ð´Ð»Ñ 2D).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ð´ Ð½Ðµ Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: TokenPose, VIBE.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation"
+title_ru: "PARE: Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ñ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Kocabas, Huang, Hilliges, Black]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2104.08527"
+tags: [pose_estimation, biomech, occlusion, validation]
+pose_dim: "smpl"
+strategy: "single_stage"
+backbone: "ResNet-50 / HRNet"
+params_M: ~45.0
+flops_G: "High"
+latency_ms: "High"
+hw_tested: "Titan RTX"
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "A, C"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# PARE: Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ñ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ð¹ (occlusions) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° (SMPL). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, PARE Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð½Ð¾Ð³Ðµ "ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (HMR, SPIN) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ Global Average Pooling Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑÑ‚Ð¾Ð¹ÐºÐ¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹), Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð±ÐµÐ·Ð²Ð¾Ð·Ð²Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¸ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐºÐ¾Ñ€Ñ‘Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð¯Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Part-Guided Attention).
+- ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….
+- Ð˜Ð·Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²: Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÐ»Ð¸Ð½Ð³ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸, Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð°Ñ‰Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñƒ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CNN (ResNet/HRNet). ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ $K$ 2D-Ð¼Ð°ÑÐ¾Ðº Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. Ð­Ñ‚Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸ ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (soft-pooling), ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ $K$ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð². Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ (MLP) ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| 3DPW-OCC | - | PA-MPJPE | 57.3 Ð¼Ð¼ (SOTA) |
+| MPI-INF-3DHP| 1.3M | MPJPE | 79.1 Ð¼Ð¼ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+PARE Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ HRNet ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ñ€Ð´ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² 2021 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ð´Ñ SPIN Ð½Ð° 15.5 Ð¼Ð¼ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (3DPW-OCC), Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÑÑ….
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐšÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ CPU |
+| FPS | ~30 | ÐœÐ¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ GPU |
+| Params | ~45M | - |
+| FLOPs | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ (single-frame), Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter) ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ….
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+Ð¡Ð°Ð¼Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ (Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ <10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ° SmartRep Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼ÐµÐ²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸. **ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°)** â€” Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€ (Ð±Ð»Ð¸Ð½Ð¾Ð² Ð¾Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ð¾Ð²) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¹ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÐ¼ Ð¸Ð· PARE.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter-free Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ real-time Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð· (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[TokenPose]] (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ Ð´Ð»Ñ 2D), [[VIBE]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/mkocabas/PARE
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: 3DPW, MPI-INF-3DHP
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{kocabas2021pare,
+  title={PARE: Part Attention Regressor for 3D Human Body Estimation},
+  author={Kocabas, Muhammed and Huang, Chun-Hao P and Hilliges, Otmar and Black, Michael J},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  pages={11127--11137},
+  year={2021}
+}
+````
+
+```
+---
+ÐœÑ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ð¸. Ð£ Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (SOTA Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»Ð¾Ðº)**.
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ **RTMPose-Lite** (Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ¼Ð¿Ð¸Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾ <10 ms) Ð¸Ð»Ð¸ **BlazePose** Ð¾Ñ‚ Google (Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ð±Ñ€Ð°ÑƒÐ·ÐµÑ€Ðµ Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°Ñ…). Ð’Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ð¹!
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PoseFormerV2 Exploring Frequency Domain for Efficient and Robust 3D Human Pose Estimation (CVPR 2023).md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PoseFormerV2 Exploring Frequency Domain for Efficient and Robust 3D Human Pose Estimation (CVPR 2023).md
new file mode 100644
index 0000000..52a74b1
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/PoseFormerV2 Exploring Frequency Domain for Efficient and Robust 3D Human Pose Estimation (CVPR 2023).md	
@@ -0,0 +1,345 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°. ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ **PoseFormerV2 (2023)** ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ **PoseFormer (2021)** Ð¸ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹, Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¼ Ð¸Ñ… Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ, ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð² Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ (V2) Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (edge AI).
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ _VideoPose3D_ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸ Ð´Ð»Ñ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ñ‚Ð¾ _PoseFormer_ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð _PoseFormerV2_ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð», ÐºÐ°Ðº ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ **Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¼**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° **SmartRep**.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** 1. PoseFormer: Spatial-Temporal Transformer for 3D Human Pose Estimation (ICCV 2021)
+    
+    2. PoseFormerV2: Exploring Frequency Domain for Efficient and Robust 3D Human Pose Estimation (CVPR 2023)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Ce Zheng (V1), Qitao Zhao (V2) Ð¸ Ð´Ñ€. (Chen Chen, Sijie Yan)
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** University of Central Florida, Fudan University
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue, Ñ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³:** 2021 (ICCV, A*), 2023 (CVPR, A*)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2103.10455 (V1) / arXiv:2303.17472 (V2)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >600 (V1) / >100 (V2)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** (V1) Ð¡Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ (TCN, VideoPose3D) Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ _Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸_ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ _Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸_ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (V1) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹ ($O(T^2)$), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½.
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** (V2) Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (DCT)** Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ. Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ðº ÑÐ¾Ñ‚Ð½ÑÐ¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð° Ðº Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** (V2) Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ (spatial-frequency) Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÑƒÑŽ Â«Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ÑƒÂ» Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ DCT ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ Ð²ÑÑŽ ÑÑƒÑ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð² Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ ÑˆÑƒÐ¼ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° (jitter). Ð¡Ð¶Ð°Ñ‚Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· DCT Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°, ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð² ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð² Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 3D (Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´), Ð²Ñ…Ð¾Ð´ â€” 2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Two-stage lifting (2D-to-3D).
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression (Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚).
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Transformer-based temporal + Frequency Domain.
+    
+- **Backbone:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ (Spatial-Frequency Transformer).
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (PoseFormerV2)
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐžÐºÐ½Ð¾ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ $T \times J \times 2$ (Ð³Ð´Ðµ $T$ â€” ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, $J$ â€” ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹).
+    
+- **Time-to-Frequency Conversion:** Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ DCT Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ. ÐžÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ $C$ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹), Ð³Ð´Ðµ $C \ll T$ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¸Ð· 81 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ 15 ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²).
+    
+- **Ð¦ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ (Center Frame):** ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ (Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹) ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Spatial Transformer Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚.
+    
+- **Frequency Transformer:** Ð£ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ (Time Transformer), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² $O(C^2)$ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ $O(T^2)$.
+    
+- **Fusion:** ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¸ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ $(J \times 3)$.
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (PoseFormerV2)
+
+- **Figure 1 (ÐœÐ¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ DCT-ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ€Ð° ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ 2D-ÑÐµÑ‚Ð¸ (ÑˆÑƒÐ¼), Ð° Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ÑÑ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°Ñ….
+    
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° "Spatial representation" Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¸ "Low-frequency representation" Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð”Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (DCT):**
+    
+    $$X_f = \mathcal{D}(X_t) \in \mathbb{R}^{T \times J \times 2}$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $\mathcal{D}$ â€” Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° DCT. Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ°: $X_{low} = X_f[0:C, :, :]$, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ $C$ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚.
+    
+- **Ð’Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Attention):**
+    
+    $$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right) V$$
+    
+    Ð’ V2 Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $Q, K, V$ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ $C$, Ð° Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚ $T$, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+    
+- **Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ L2 loss (MPJPE).
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $C$ Ð²Ñ‹ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€Ð¾Ð»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ **low-pass Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð° (Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð° Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚)**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (jitter).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|Human3.6M|3.6M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General / MoCap|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|~1.3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|General / Studio|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** MPJPE, P-MPJPE.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** FLOPs, Params.
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ (Ð³Ð°ÑƒÑÑÐ¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ) Ð² 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. V2 Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» ÑÐµÐ±Ñ Ñ„ÐµÐ½Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ñ‹Ð¼ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Human3.6M, T=81 ÐºÐ°Ð´Ñ€)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Params**|**FLOPs**|**MPJPE (mm)**|**P-MPJPE (mm)**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|VideoPose3D|1D CNN|16.9M|~0.1G|44.3|34.6|
+|PoseFormer (V1)|Time TF|9.5M|2.13G|44.3|34.6|
+|**PoseFormerV2**|**Freq TF**|**10.6M**|**0.29G**|**43.0**|**33.8**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** ÐŸÐ¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ V1, V2 ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ð» FLOPs Ð² **7 Ñ€Ð°Ð·** (Ñ 2.13G Ð´Ð¾ 0.29G), Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐŸÐ¾ FLOPs Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ð»ÑÑ Ðº ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ VideoPose3D, Ð½Ð¾ Ð±ÑŒÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ ($C$). ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð² 81 ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ $C=15$ Ð¸Ð»Ð¸ $C=27$ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². Ð”Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐµ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ $C$ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼ Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ 3D pose estimation Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐžÐ½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð´ÐµÐ½Ð¾Ð¹Ð·ÐµÑ€ (denoiser) Ð´Ð»Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐÐ° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ PoseFormerV2 Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (Ð²Ñ…Ð¾Ð´) ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° 1-2 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ½Ð°Ñ€ÑÐ´Ð° Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ).
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° (Ð±ÐµÐ· 2D-Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°):**
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|RTX 3090|Ð˜Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹, Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° CPU.|
+|Latency|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ CPU|ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2: **~2-5 Ð¼Ñ** (DCT Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð³Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð½Ð° $C=15$ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€).|
+|FPS|>1000 Ð½Ð° GPU|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.|
+|Model size|10.6M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²|**Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.** Ð’ÐµÑÐ¸Ñ‚ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 40 ÐœÐ‘ Ð² FP32, Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² <20 ÐœÐ‘ (FP16).|
+|FLOPs|0.29G|**ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ CPU.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ "Ð·Ð° ÐºÐ¾Ð¿ÐµÐ¹ÐºÐ¸" Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸ÑŽ DCT.
+    
+- **Ð’ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð°:** Ð—Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¾Ñ‚ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹.
+    
+- Ð£Ð»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ TCN).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÑƒÑ„ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Offline Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ð°):** ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ _Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹_ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¾ÐºÐ½Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ $T=81$ (Ð½Ð° 30 fps ÑÑ‚Ð¾ ~2.7 ÑÐµÐº), Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ ~1.3 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐµ). **Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.**
+    
+- ÐšÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÑÐµ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¸, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° 2D-ÑÐµÑ‚Ð¸.
+    
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…) Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|4|Ð¡Ð°Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ (<10 Ð¼Ñ, 0.29G), Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð±ÑƒÑ„ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (future frames) Ð¼ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ real-time Ñ„Ð¸Ð´Ð±ÐµÐºÑƒ.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|2|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ (Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ IK).|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|3|Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾, DCT ÑÐ³Ð»Ð°Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ ÐµÐµ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|5|**Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ.** Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ jitter.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|5|Ð¦Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ) Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ ÑÑ€ÐºÐ¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ DCT Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ ÑÑŽÐ´Ð° Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|3|Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ 2D Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|4|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 2D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ).|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|ÐšÐ¾Ð´ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ (PyTorch).|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…±):**
+
+- **Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ DCT (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±):** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°. Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ, Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (1-2 Ð³ÐµÑ€Ñ†Ð°). ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ PoseFormerV2 (Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ Causal/Real-time Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ CPU Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð´ÐºÐ¸Ðµ 3D-Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð· ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… 2D-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð’Ñ‹Ñ‚ÐµÑÐ½ÑÐµÑ‚ VideoPose3D Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ PoseFormer V1 Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- Ð‘Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ â€” MotionBERT, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð².
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ DCT Ð´Ð»Ñ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ â€” Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¸Ð·ÑÑ‰Ð½Ð¾.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ (V2) Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ñ‹Ñ…Ð°Ð½Ð¸Ð¸.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐžÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ "Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸".|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|9|ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð»Ð° Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ñƒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼ Ð² pose estimation.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|4|FLOPs Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° future-frames Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Strong Accept (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° 3D Lifting).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ (V2): Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¤ÑƒÑ€ÑŒÐµ (DCT) Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñƒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸, Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°Ñ FLOPs Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ ÑˆÑƒÐ¼.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ DCT Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ (jitter) Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ 81 Ð´Ð¾ 15 Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð².
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ñ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (non-causal), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ Ð² Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ðµ.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· DCT (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±)**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± ÑÐ³Ð»Ð°Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ 2D-Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ñ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ CPU.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ DCT-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ causal-Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð° (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹.
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™**.
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: VideoPose3D, MotionBERT.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "PoseFormerV2: Exploring Frequency Domain for Efficient and Robust 3D Human Pose Estimation"
+title_ru: "PoseFormerV2: Ð˜Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Zhao, Zheng, Liu, Wang, Chen, Yan]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2303.17472"
+tags: [pose_estimation, edge, validation]
+pose_dim: "3d"
+strategy: "lifting"
+backbone: "Transformer (Frequency Domain)"
+params_M: 10.6
+flops_G: 0.29
+latency_ms: 
+hw_tested: "RTX 3090"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "B"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# PoseFormerV2: Ð˜Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (ÐºÐ°Ðº Ð² V1), Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (DCT), Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ FLOPs Ð² 7 Ñ€Ð°Ð· Ð¸ Ð²ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ¿Ð½Ð¾ ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ jitter.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ PoseFormer (V1) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ» Self-Attention Ðº ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¾ Ðº ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñƒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ($O(T^2)$). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ¾Ð½ Ð¸ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² (FLOPs > 2G Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð° Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸.
+- Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² DCT â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¼ ÑˆÑƒÐ¼ (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°), Ð° Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°.
+- ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ (spatial-frequency) Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Ð¸ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 2D-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ (DCT). ÐžÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ $C$ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 15 Ð¸Ð· 81) ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². Ð­Ñ‚Ð° ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Frequency-Transformer. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Spatial-Transformer. ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ, Ð¸ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | 3.6M | MPJPE | 43.0 Ð¼Ð¼ (T=81) |
+| MPI-INF-3DHP | 1.3M | PCK | 98.1 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+PoseFormerV2 Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ PoseFormer Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ VideoPose3D, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°Ñ FLOPs Ñ 2.13G (V1) Ð´Ð¾ 0.29G, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ð”Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°)
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ <5 Ð¼Ñ Ð½Ð° CPU |
+| FPS | >1000 | GPU |
+| Params | 10.6M | - |
+| FLOPs | 0.29G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ **Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€** Ð¾ÐºÐ½Ð° (non-causal). Ð”Ð»Ñ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð² 81 ÐºÐ°Ð´Ñ€ (30 FPS) Ð¼Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð¼ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ñ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹ 1.3 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹. Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² causal-Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑˆÐ»Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ <10 Ð¼Ñ Ð¸ <30 ÐœÐ‘ (0.29G FLOPs, 10M Params). Ð’ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ "Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ" Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· DCT â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐº Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…±), Ð³Ð´Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Temporal Smoothing & Lifting Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ (Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¸ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ causal-Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° **Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ** Ð² causal-Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ (real-time Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐµ), Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (MAE ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²) Ð¸ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (Fit3D), Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑÑÑŒ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð±ÐµÐ³Ð¾Ð¼ Ð² ÑÑ‚ÑƒÐ´Ð¸Ð¸.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[VideoPose3D]], [[MotionBERT]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/QitaoZhao/PoseFormerV2
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Human3.6M, MPI-INF-3DHP
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{zhao2023poseformerv2,
+  title={PoseFormerv2: Exploring frequency domain for efficient and robust 3d human pose estimation},
+  author={Zhao, Qitao and Zheng, Ce and Liu, Mengyuan and Wang, Pengfei and Chen, Chen and Yan, Sijie},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={8877--8886},
+  year={2023}
+}
+````
+
+```
+---
+ÐœÑ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ 2D SOTA, ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ñ‹ (DCT-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³). 
+
+Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ SmartRep (Pose Estimation < 10ms), Ð½Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ SOTA-Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ "ÑƒÐ¶Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚" Ð¸Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°. Ð Ð°Ð·Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ **RTMPose** (SOTA Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²) Ð¸Ð»Ð¸ **MoveNet** (Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Google)?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/RTMPose Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/RTMPose Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose.md
new file mode 100644
index 0000000..1e73a67
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/RTMPose Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose.md	
@@ -0,0 +1,911 @@
+
+
+
+ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð» Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ PDF RTMPose ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ð¼Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÑŽ Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ.
+
+---
+
+# Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·: RTMPose â€” Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose
+
+## 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+| ÐŸÐ¾Ð»Ðµ                             | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ                                                                                                                                                                           |
+| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ**        | RTMPose: Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose                                                                                                                    |
+| **ÐŸÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´**                      | RTMPose: Ñ€ÐµÐ°Ð»-Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ multi-person Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ MMPose                                                                                                                       |
+| **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹**                       | Tao Jiang, Peng Lu, Li Zhang, Ningsheng Ma, Rui Han, Chengqi Lyu, Yining Li, Kai Chen                                                                                              |
+| **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸**                   | **Shanghai AI Laboratory** (Ð²ÑÐµ 8 Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, pjlab.org.cn)                                                                                                      |
+| **Ð“Ð¾Ð´ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸**               | arXiv v1: 13 March 2023; v2: 3 July 2023                                                                                                                                           |
+| **Venue**                        | **arXiv preprint** (ÐÐ• peer-reviewed Ð½Ð° Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ OpenMMLab)                                                             |
+| **Venue tier**                   | **Preprint** (non-peer-reviewed), Ð½Ð¾ Ñ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ impact â€” industrial toolbox release                                                                                           |
+| **arXiv ID**                     | [2303.07399v2](https://arxiv.org/abs/2303.07399)                                                                                                                                   |
+| **ÐšÐ¾Ð´ / Ð²ÐµÑÐ°**                   | **[MMPose projects/rtmpose](https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/main/projects/rtmpose)** â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ MMPose / MMDeploy; Ð²ÑÐµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (t/s/m/l/x) Ñ pretrained Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ |
+| **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹**                  | **301 Citations** (Semantic Scholar, 2025); Highly Influential Citations: 35 â€” ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ edge pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ                                                       |
+| **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹** | ONNX, TensorRT, ncnn (mobile), RKNN, OpenVINO, PPLNN, CoreML â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMDeploy                                                                                    |
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** RTMPose â€” **flagship Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ OpenMMLab / Shanghai AI Lab**, ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð»Ð° MMPose toolbox (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ð¼Ð¸). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ peer-reviewed paper Ð² ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ, Ð½Ð¾ **Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ CVPR/NeurIPS** (301 Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð°, extensive benchmarks Ð½Ð° CPU/GPU/mobile, production-grade ÐºÐ¾Ð´). Ð­Ñ‚Ð¾ **ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ direct Snapdragon 865 benchmarks**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°.
+
+---
+
+## 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+RTMPose Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **gap Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ academic benchmarks Ð¸ industrial requirements** Ð´Ð»Ñ real-time pose estimation â€” ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ SOTA Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (HRNet, ViTPose) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ; edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (BlazePose, MoveNet) fast, Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ accuracy. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ **ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²** Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: (1) **paradigm** â€” top-down Ð¸Ð»Ð¸ bottom-up, (2) **backbone architecture** â€” CSPNeXt Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ HRNet/ResNet, (3) **localization method** â€” SimCC (coordinate classification) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ heatmap, (4) **training strategy** â€” 2-stage augmentation + EMA + flat-cosine, (5) **deployment** â€” MMDeploy pipeline Ð´Ð»Ñ ONNX/TensorRT/ncnn. Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚: ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ **RTMPose-t/s/m/l/x**, Ð³Ð´Ðµ **RTMPose-s Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 72.2% AP Ð½Ð° COCO Ð¿Ñ€Ð¸ 70+ FPS Ð½Ð° Snapdragon 865** (Ð²Ñ‹ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð»ÑŽÐ±Ð°Ñ open-source edge Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸).
+
+**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** SimCC coordinate classification + CSPNeXt backbone + self-attention refinement (GAU) + optimized training + joint inference pipeline Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ SOTA accuracy AND real-time mobile performance, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ 5 Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¸ empirical** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹: Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Â«Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾ÐºÂ», Ð° **Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ engineering paper** Ñ roadmap-style Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐµÐ¹. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” authors explicitly Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ñƒ Ð¶Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ð¼Ñ‹.
+
+---
+
+## 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ|
+|---|---|
+|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|2D (17 COCO keypoints; Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ 26-keypoint Body, 133-keypoint COCO-WholeBody, hand, face â€” multiple topologies)|
+|**Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ**|**Top-down** Â«employs a top-down approach by using an off-the-shelf detectorÂ» â€” Ñ RTMDet ÐºÐ°Ðº real-time detector|
+|**Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ**|**Coordinate Classification (SimCC-based)** â€” Â«predicts keypoints using a SimCC-based algorithm that treats keypoint localization as a classification taskÂ»; ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ sub-pixel bins Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾|
+|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**Per-frame** Ñ optional **OneEuro filter** smoothing + skip-frame detection Ð¸Ð· BlazePose|
+|**Backbone**|**CSPNeXt** (t/s/m/l/x variants) â€” Â«first designed for object detectionÂ», deployment-friendly|
+|**Head**|**7Ã—7 Conv + FC + Gated Attention Unit (GAU)** â€” Â«self-attention module to refine K keypoint representationsÂ»|
+
+### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ pipeline:**
+
+```
+Input image (256Ã—192 Ð¸Ð»Ð¸ 384Ã—288)
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Person Detector (RTMDet-nano/m)      â”‚
+â”‚ 320Ã—320 / 640Ã—640 input              â”‚
+â”‚ â†’ person bounding boxes              â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+ Crop person (256Ã—192 / 384Ã—288)
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ CSPNeXt-{t,s,m,l,x} backbone         â”‚
+â”‚ â†’ feature map (H/32 Ã— W/32 Ã— C)      â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ 7Ã—7 Convolution layer                â”‚
+â”‚ (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ standard 1Ã—1 Ð² SimCC)        â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Fully-Connected layer                â”‚
+â”‚ Expand to 256-dim keypoint features  â”‚
+â”‚ (17 keypoints Ã— 256 dim)             â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ Gated Attention Unit (GAU)           â”‚
+â”‚ - transformer variant Ð¸Ð· [Hua 2022]  â”‚
+â”‚ - U = Ï†u(XWu), V = Ï†v(XWv)           â”‚
+â”‚ - A = reluÂ²(Q(X)K(Z)^T/âˆšs)/n         â”‚
+â”‚ - O = (U âŠ™ AV)Wo                     â”‚
+â”‚ - self-attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ keypoints     â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚
+          â”œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+          â–¼                  â–¼
+â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”  â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+â”‚ FC layer (x-axis)â”‚  â”‚ FC layer (y-axis)â”‚
+â”‚ â†’ Wx bins        â”‚  â”‚ â†’ Hy bins        â”‚
+â”‚ (Wx = Wpose Ã— 2) â”‚  â”‚ (Hy = Hpose Ã— 2) â”‚
+â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜  â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+          â”‚                  â”‚
+          â–¼                  â–¼
+  Softmax(Ï„=10)       Softmax(Ï„=10)
+          â”‚                  â”‚
+          â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”¬â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+                    â–¼
+        argmax Ã— bin_step
+                    â”‚
+                    â–¼
+     K keypoints (x, y) Ð´Ð»Ñ K persons
+                    â”‚
+                    â–¼
+  OKS-based NMS + OneEuro filter
+                    â”‚
+                    â–¼
+           Final poses
+```
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (RTMPose-m, input 256Ã—192):**
+
+|Ð­Ñ‚Ð°Ð¿|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð°|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ|
+|---|---|---|
+|Input crop|3 Ã— 256 Ã— 192|RGB|
+|CSPNeXt-m output|768 Ã— 8 Ã— 6|H/32, W/32|
+|7Ã—7 Conv|17 Ã— 8 Ã— 6|K keypoints channels|
+|Flatten + FC|17 Ã— 256|keypoint representations|
+|GAU output|17 Ã— 256|refined|
+|X-head FC|17 Ã— 384|bins (192 Ã— 2)|
+|Y-head FC|17 Ã— 512|bins (256 Ã— 2)|
+
+**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð²ÑÐµÑ… RTMPose Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° COCO 256Ã—192):**
+
+|ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ|Backbone|GFLOPs|AP (COCO val, Faster-RCNN, AIC+COCO train)|
+|---|---|:-:|:-:|
+|**RTMPose-t**|CSPNeXt-t|**0.36**|67.1|
+|**RTMPose-s**|CSPNeXt-s|**0.68**|71.1|
+|**RTMPose-m**|CSPNeXt-m|**1.93**|**75.3**|
+|**RTMPose-l**|CSPNeXt-l|**4.16**|**76.3**|
+
+### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+|#|Ð Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº/Ð¢Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°|Ð¡Ð¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚|
+|---|---|---|---|
+|**Fig. 1**|Pareto plot RTMPose vs open-source libraries|Â«Comparison of RTMPose and open-source libraries on COCO val set regarding model size, latency, and precisionÂ»|Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ|
+|**Fig. 2**|**Overall architecture**|Â«contains a convolutional layer, a fully-connected layer and a Gated Attention Unit (GAU)Â»|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°|
+|**Fig. 3**|Step-by-step improvements roadmap|Â«Step-by-step improvements from a SimCC baselineÂ»|Ð”ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð±ÑƒÑ†Ð¸Ð¹|
+|**Fig. 4**|Inference pipeline|Ð’ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ skip-frame detection, OKS-NMS, OneEuro filter|Full deployment pipeline|
+|**Fig. 5**|GFLOPs vs accuracy|Ð”Ð²Ðµ Ð¿Ð°Ð½ÐµÐ»Ð¸: COCO full Ð¸ COCO-SinglePerson|Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²|
+|**Table 1**|SimCC* (Ð±ÐµÐ· upsampling) vs SimCC vs Heatmap|Baseline analysis|ÐœÐ¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ SimCC*|
+|**Table 2-3**|Kernel size + temperature ablations|7Ã—7 kernel Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½, Ï„=0.1 Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½|Micro-design choices|
+|**Table 4**|COCO val full results|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ TinyPose, AlphaPose (12 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² RTMPose Ã— 4 Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°)|Main result|
+|**Table 5**|**COCO-SinglePerson val**|**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose, MoveNet, TinyPose**|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep!**|
+|**Table 6**|COCO-WholeBody V1.0|133 keypoints, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ hands/face/foot|Whole-body capability|
+|**Table 7**|Training settings|AdamW, flat-cosine, EMA, batch 1024|Reproducibility|
+|**Table 8**|AP-10K, CrowdPose|Animal pose + crowded scenes|Generalization|
+|**Table 9**|MPII val|PCKh@0.5 ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ|Dataset coverage|
+|**Table 10**|**Snapdragon 865 inference**|**ncnn FP32/FP16 latency**|**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ mobile benchmark!**|
+|**Table 11**|CPU (i7-11700) / GPU (GTX 1660 Ti) inference|ONNXRuntime / TensorRT|Desktop deployment|
+|**Table 12**|Pipeline inference speed (detection + pose)|End-to-end latency|Real-world benchmark|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ â€” **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ** Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹: 5 Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½ÐºÐ¾Ð² + 12 Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹ **Table 5** (direct comparison Ñ BlazePose Ð¸ MoveNet Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¶Ðµ COCO-SinglePerson Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ) Ð¸ **Table 10-12** (detailed mobile/CPU/GPU benchmarks).
+
+### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+**1. SimCC coordinate classification formulation:**
+
+Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ keypoint $k$, ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð° $x_k \in [0, W_{pose}]$ Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° $W_x = W_{pose} \cdot \text{split_ratio}$ Ð±Ð¸Ð½Ð¾Ð² ($\text{split_ratio} = 2$ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ð»Ñ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ sub-pixel precision). Ground-truth Ð±Ð¸Ð½: $$b_k^x = \lfloor x_k \cdot \text{split_ratio} \rfloor$$
+
+**2. Gaussian soft label (SORD-based):**
+
+Ð˜Ð· ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (3) Ð¸ (4): $$y_i = \frac{e^{\phi(r_t, r_i)/\tau}}{\sum_{k=1}^{K} e^{\phi(r_t, r_k)/\tau}}$$
+
+$$\phi(r_t, r_i) = e^{-\frac{(r_t - r_i)^2}{2\sigma^2}}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $r_t$ â€” ground-truth rank, $r_i$ â€” Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ rank, $\sigma$ â€” spread, $\tau$ â€” temperature (Ï„=0.1 Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾).
+
+**3. Separate Ïƒ Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y (ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ trick):**
+
+Ð˜Ð· ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (6): $$\sigma = \sqrt{\frac{W_S}{16}}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $W_S$ â€” ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð±Ð¸Ð½Ð¾Ð² Ð² ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¼ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y).
+
+**4. Gated Attention Unit (GAU) formulation:**
+
+Ð˜Ð· ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (1): $$U = \phi_u(XW_u), \quad V = \phi_v(XW_v), \quad O = (U \odot AV)W_o$$
+
+Self-attention (ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ 2): $$A = \frac{1}{n} \text{relu}^2\left(\frac{Q(X)K(Z)^\top}{\sqrt{s}}\right), \quad Z = \phi_z(XW_z)$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $s=128$, $\text{relu}^2(\cdot)$ â€” ReLU Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ squared (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ softmax attention). Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ transformer attention** Ð½Ð° linear-in-sequence-length Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ mobile-friendly.
+
+**5. Loss function** (implicit Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ):
+
+KL-divergence Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Gaussian-smoothed soft label Ð¸ predicted softmax distribution, Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y Ð¾ÑÐµÐ¹: $$\mathcal{L} = \sum_{k=1}^{K} \sum_{d \in {x, y}} \text{KL}(y_k^d | \hat{y}_k^d)$$
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° **ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹**: SORD soft label encoding + GAU Ñ ReLUÂ² attention (Hua et al., 2022) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ transformer tricks, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ mobile inference. GAU â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ techncal novelty.
+
+### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|ÐŸÑ€Ð¸Ñ‘Ð¼|Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚|
+|---|---|---|
+|**Architecture paradigm**|Top-down Ñ RTMDet-nano Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼|Real-time detection Ð½Ðµ bottleneck|
+|**Architecture backbone**|**CSPNeXt** (Ð¸Ð· RTMDet) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ HRNet/ResNet|Deployment-friendly + balanced speed/accuracy|
+|**Localization method**|**SimCC*** (Ð±ÐµÐ· upsampling layers)|+0.6 AP over heatmap baseline, 1/20 head FLOPs|
+|**Architecture head**|**1Ã—1 â†’ 7Ã—7 Conv** Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¼ layer|+0.5 AP (72.8 â†’ 73.3)|
+|**Architecture head**|FC expand to 256-dim (hyperparameter)|+0.2 AP (71.2 â†’ 71.4)|
+|**Architecture head**|**Gated Attention Unit (GAU)**|+0.5 AP (71.4 â†’ 71.9)|
+|**Loss**|**SORD soft labels** + **Softmax temperature Ï„=0.1**|+0.8 AP (71.9 â†’ 72.7)|
+|**Loss**|**Separate Ïƒ** Ð´Ð»Ñ x/y|+0.1 AP (72.7 â†’ 72.8)|
+|**Training**|**Heatmap-based pre-training (UDP)**|+0.6 AP (69.7 â†’ 70.3)|
+|**Training**|**EMA** (Exponential Moving Average)|+0.1 AP (70.3 â†’ 70.4)|
+|**Training**|**Flat-cosine** LR schedule|+0.3 AP (70.4 â†’ 70.7)|
+|**Training**|**AdamW**, base LR 0.004, batch size 1024|Standard modern recipe|
+|**Training**|**2-stage augmentation** (strong 180ep + weak 30ep)|+0.3 AP; Cutout + large rotation/scale Ð² strong phase|
+|**Training**|Random scaling [0.6, 1.4], random rotation 80Â°, Cutout prob 1.0 (strong phase)|**ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð°Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ augmentations**|
+|**Training**|**Multi-dataset (COCO + AIC)** + balanced sampling|+1.6 AP (73.7 â†’ 75.3)|
+|**Training**|Total **420 epochs** (270+180 Ð¸Ð»Ð¸ 210 pre-train + 420 fine-tune)|Ð”Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SOTA|
+|**Inference pipeline**|**Skip-frame detection** (Ð¸Ð· BlazePose)|Reduce detection calls by ~KÃ—|
+|**Inference pipeline**|**OKS-based pose NMS**|Multi-person robust|
+|**Inference pipeline**|**OneEuro filter** Ð´Ð»Ñ smoothing|Temporal stability|
+|**Deployment**|**MMDeploy** toolkit: ONNX, TensorRT, ncnn, RKNN, OpenVINO, PPLNN, CoreML|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ mobile / edge Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°|
+|**Quantization**|**FP16** benchmarks Ð½Ð° Snapdragon (ncnn), GPU (TensorRT)|Native FP16 workflow|
+
+---
+
+## 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚|Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)|Ð¢Ð¸Ð¿|Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ|Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½|Public?|
+|---|---|---|---|---|---|
+|**COCO**|118K train / 5K val|2D, 17 keypoints|256Ã—192, 384Ã—288|General|âœ…|
+|**COCO-SinglePerson**|1045 single-person images Ð¸Ð· COCO val2017|2D, 17 keypoints|256Ã—192|General (single)|âœ… custom split|
+|**COCO-WholeBody V1.0**|118K train / 5K val|2D, 133 keypoints (body+hands+face+foot)|256Ã—192, 384Ã—288|General whole-body|âœ…|
+|**AI Challenger (AIC)**|220K|2D, 14 keypoints|â€”|General|âœ…|
+|**AP-10K**|â€”|2D, animal pose|256Ã—256|Animal|âœ…|
+|**CrowdPose**|â€”|2D, 14 keypoints|256Ã—192|Crowded scenes|âœ…|
+|**MPII**|~3K val|2D, 16 keypoints|256Ã—256|General|âœ…|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **Seven datasets** â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾: **COCO-SinglePerson** â€” custom subset, ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²ÐµÐ´Ð»Ð¸Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ single-person models (BlazePose, MoveNet, TinyPose). Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ BlazePose Ð¸ MoveNet Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµ.
+
+### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸|
+|---|---|---|
+|**OKS-mAP (COCO AP)**|âœ…|Main metric|
+|**AP50/AP75**|âœ…|Standard|
+|**PCKh@0.5**|âœ…|Ð”Ð»Ñ MPII|
+|**PCKh@0.1**|âŒ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (EfficientPose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»)|
+|**MAE / RMSE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²**|âŒ **(critical gap Ð´Ð»Ñ SmartRep)**|â€”|
+|**MPJVE / MPJAE**|âŒ|ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ (2D)|
+|**FLOPs**|âœ…|ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ pose Ð¸ detection|
+|**Params (M)**|âœ…|â€”|
+|**Inference Time (mobile)**|âœ… **(ncnn on Snapdragon 865, 4 threads, FP32 Ð¸ FP16)**|**ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ detailed benchmarks**|
+|**Inference Time (CPU)**|âœ… (ONNXRuntime, Intel i7-11700, 1 thread)|â€”|
+|**Inference Time (GPU)**|âœ… (TensorRT FP16, GTX 1660 Ti)|â€”|
+|**End-to-end pipeline latency**|âœ… (Table 12: detection + pose)|â€”|
+|**Energy**|âŒ|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ|
+|**Cross-dataset**|âœ…|COCO + AIC + MPII + CrowdPose + AP-10K|
+|**Occlusion robustness**|âŒ|ÐÐµ quantified (Ð½Ð¾ CrowdPose Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ñƒ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚)|
+|**Fitness validation**|âŒ **(critical gap)**|â€”|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** âŒ **Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº**; âŒ **Ð½ÐµÑ‚ fitness validation**; âœ… **Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ mobile benchmarks** Ð½Ð° Snapdragon 865 (Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ ÑÑ‚Ð¸Ð¼!); âœ… **direct ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose, MoveNet, TinyPose** Ð½Ð° COCO-SinglePerson.
+
+### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð²
+
+#### Table 5: COCO-SinglePerson val (ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Backbone|Input|GFLOPs|**AP**|Extra Data|
+|---|---|---|:-:|:-:|---|
+|**BlazePose-Lite**|BlazePose|256Ã—256|N/A|**29.3**|Internal (85K)|
+|**BlazePose-Full**|BlazePose|256Ã—256|N/A|**35.4**|Internal (85K)|
+|**MoveNet Lightning**|MobileNetV2|192Ã—192|0.54|**53.6***|Internal (23.5K)|
+|**MoveNet Thunder**|MobileNetV2 dÃ—1.75|256Ã—256|2.44|**64.8***|Internal (23.5K)|
+|TinyPose|Wider NLiteHRNet|256Ã—192|0.80|69.4|AIC+Internal|
+|**RTMPose-t**|CSPNeXt-t|256Ã—192|0.67|**72.1**|AIC|
+|**RTMPose-s**|CSPNeXt-s|256Ã—192|0.91|**77.1**|AIC|
+|**RTMPose-m**|CSPNeXt-m|256Ã—192|2.23|**82.4**|AIC|
+|**RTMPose-l**|CSPNeXt-l|256Ã—192|4.47|**83.5**|AIC|
+
+* â€” double inference
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð™ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð—]** Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep**:
+
+1. **RTMPose-t (0.67 GFLOPs, 72.1 AP) Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet Thunder** (2.44 GFLOPs, 64.8 AP) â€” **+7.3 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 3.6Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs!**
+2. **RTMPose-t Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet Lightning** (0.54 GFLOPs, 53.6 AP) â€” **+18.5 AP Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ compute!**
+3. **RTMPose-s (0.91 GFLOPs, 77.1 AP) Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ BlazePose-Full** (29.3/35.4 AP) Ð½Ð° **~42 AP!**
+4. Ð”Ð°Ð¶Ðµ **RTMPose-m (82.4 AP) â€” Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾** Ð½Ð°Ð´ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸.
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑƒÐ±Ð¸Ð¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ** â€” RTMPose **Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ dominates** predecessor edge Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (BlazePose, MoveNet) Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ FLOPs efficiency.
+
+#### Table 10: Snapdragon 865 inference (ncnn, 4 threads)
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|Input|GFLOPs|AP (GT box)|**FP32 (ms)**|**FP16 (ms)**|
+|---|---|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|TinyPose|128Ã—96|0.08|58.4|4.57|3.27|
+|TinyPose|256Ã—192|0.33|68.3|14.07|8.33|
+|**RTMPose-t**|256Ã—192|0.36|68.4|**15.84**|**9.02**|
+|**RTMPose-s**|256Ã—192|0.68|72.8|**25.01**|**13.89**|
+|**RTMPose-m**|256Ã—192|1.93|77.3|**49.46**|**26.44**|
+|**RTMPose-l**|256Ã—192|4.16|78.3|**85.75**|**45.37**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð™ ÐÐÐÐ›Ð˜Ð— Ð´Ð»Ñ SmartRep]:**
+
+- **RTMPose-t FP16 Ð½Ð° Snapdragon 865: 9.02 ms** â€” ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð½Ð°Ñˆ 10 ms Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚!
+- **RTMPose-s FP16: 13.89 ms** â€” ÑÐ»ÐµÐ³ÐºÐ° Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ (Snapdragon 8 Gen 2 Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ 865 Ð½Ð° ~60-80%, Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ <10 ms!)
+- **RTMPose-m FP16: 26.44 ms** â€” Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ real-time, Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾Ñˆ Ð´Ð»Ñ offline analysis
+
+**Ð­ÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 (Ð½Ð°ÑˆÐ° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°):**
+
+- Snapdragon 865 (2020) vs Snapdragon 8 Gen 2 (2022): ~1.6-1.8Ã— faster CPU, ~2-3Ã— faster NPU/GPU
+- **RTMPose-t Ð½Ð° 8 Gen 2 FP16:** Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ **~5-6 ms** â€” **Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ!**
+- **RTMPose-s Ð½Ð° 8 Gen 2 FP16:** Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ **~7-9 ms** â€” **Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ**, Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ accuracy
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ð¾ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ measurements **Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚** Ð½Ð°Ñˆ 10 ms Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ 77+ AP Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+#### Table 11: Inference speed Ð½Ð° CPU Ð¸ GPU
+
+|Model|Input|GFLOPs|AP|CPU (ms)|GPU (ms)|
+|---|---|:-:|:-:|:-:|:-:|
+|TinyPose|256Ã—192|0.33|65.6|10.580|3.055|
+|LiteHRNet-30|256Ã—192|0.42|66.3|**22.750**|6.561|
+|**RTMPose-t**|256Ã—192|0.36|67.1|**3.204**|**1.064**|
+|**RTMPose-s**|256Ã—192|0.68|71.2|**4.481**|**1.392**|
+|HRNet-w32+UDP|256Ã—192|7.7|75.1|37.734|5.133|
+|**RTMPose-m**|256Ã—192|1.93|75.3|**11.060**|**2.288**|
+|**RTMPose-l**|256Ã—192|4.16|76.3|**18.847**|**3.459**|
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Lite-HRNet** (Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ):
+
+- Lite-HRNet-30: 0.42 GFLOPs, 66.3 AP, **22.75 ms CPU**
+- RTMPose-t: 0.36 GFLOPs, **67.1 AP** (+0.8), **3.20 ms CPU** (**7.1Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ!**)
+
+**Ð¥Ð¾Ñ‚Ñ FLOPs ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ñ‹ (0.42 vs 0.36)**, **RTMPose-t Ð² 7 Ñ€Ð°Ð· Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° CPU**! Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ HRNet-style multi-resolution parallel branches â€” Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° CPU, Ð° linear CSPNeXt backbone â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ñ‘ Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð²Ñ‹ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ** Ð² Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ Lite-HRNet Ð¾ HRNet memory transfers.
+
+#### Table 4: COCO val (multi-person), best RTMPose vs open-source libraries
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|GFLOPs|AP|Comments|
+|---|:-:|:-:|---|
+|TinyPose (256Ã—192)|0.33|65.6|PaddleDetection|
+|AlphaPose FastPose-ResNet152 (256Ã—192)|15.99|72.6|â€”|
+|**RTMPose-s (AIC+COCO train)**|0.68|**71.1**|Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ðº Ðº AlphaPose Ð¿Ñ€Ð¸ **23Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs**|
+|**RTMPose-m (AIC+COCO train)**|1.93|**75.3**|outperforms AlphaPose-ResNet152|
+|**RTMPose-l (AIC+COCO train)**|4.16|**76.3**|SOTA ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹|
+
+**RTMPose-m + AIC+COCO + RTMDet-m: 75.7 AP, 1.93 GFLOPs** â€” SOTA Ð´Ð»Ñ real-time multi-person Ð² 2023.
+
+### 4.4. Ablation Study
+
+**Roadmap improvements (Figure 3 â€” ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾):**
+
+|Step|Modification|AP|Î”|
+|---|---|:-:|:-:|
+|Baseline (SimCC* + CSPNeXt-m)|â€”|69.7|â€”|
+|+ Heatmap pre-training (UDP)|Training|70.3|+0.6|
+|+ EMA|Training|70.4|+0.1|
+|+ Flat-cosine LR|Training|70.7|+0.3|
+|+ 2-stage augmentations|Training|71.2|+0.5|
+|+ Feature dim 256 (FC expand)|Architecture|71.4|+0.2|
+|+ Gated Attention Unit|Architecture|71.9|+0.5|
+|+ Softmax temperature Ï„=0.1|Loss|72.7|+0.8|
+|+ Separate Ïƒ for x/y|Loss|72.8|+0.1|
+|+ 7Ã—7 conv (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ 1Ã—1)|Architecture|73.3|+0.5|
+|+ More epochs (270â†’420)|Training|73.7|+0.4|
+|+ Multi-dataset (AIC+COCO)|Training data|**75.3**|+1.6|
+
+**Cumulative improvement: +5.6 AP** Ð¾Ñ‚ baseline Ð´Ð¾ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ RTMPose-m.
+
+**Key takeaways Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+
+- **Ð¢Ð¾Ð¿-3 Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾ÑƒÐ²Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°**: multi-dataset (+1.6), temperature (+0.8), pre-training (+0.6) â€” Ð²ÑÐµ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ñƒ
+- **Aug strategy Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°**: +0.5 AP Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚ 2-stage augmentation
+- **GAU Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.5 AP** â€” self-attention module Ð¾ÐºÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ð° edge
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** Ablation **Ñ€Ð¾Ð°Ð´Ð¼Ð°Ð¿-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ** â€” Ð¿Ñ€ÐµÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ð°Ñ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ accumulated gains. ÐŸÐ¾Ñ…Ð¾Ð¶Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ RTMDet (Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹). ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½.
+
+---
+
+## 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+1. **RTMPose ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Pareto frontier** Ð´Ð»Ñ edge pose estimation Ð² 2023 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ â€” **dominates BlazePose, MoveNet, TinyPose, Lite-HRNet** Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ accuracy, FLOPs Ð¸ latency.
+    
+2. **SimCC Ð±ÐµÐ· upsampling (SimCC*) â€” Ð¼Ð°Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ trick** â€” Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¼Ð¼Ð¸Ð½Ð³ upsampling layers ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ head FLOPs Ñ 1.425G Ð´Ð¾ 0.002G (**700Ã—!**) Ð¿Ñ€Ð¸ drop Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ -0.8 AP.
+    
+3. **Backbone matters massively**: Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ResNet-50 Ð½Ð° CSPNeXt-m â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ; CSPNeXt â€” detection-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ backbone, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ð»Ñ dense prediction Ñ‡ÐµÐ¼ image-classification backbones.
+    
+4. **Training tricks Ð´Ð°ÑŽÑ‚ +5.6 AP Ð½Ð° top architecture**: pre-training + EMA + flat-cosine + 2-stage aug + multi-dataset â€” training recipe matters ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ ÑÑ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¶Ðµ, ÐºÐ°Ðº architecture.
+    
+5. **GAU self-attention Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° edge**: +0.5 AP Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ compute overhead (linear attention Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ReLUÂ² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ).
+    
+6. **Mobile deployment validated**: RTMPose-s Ð½Ð° Snapdragon 865: 70+ FPS FP16 â€” **Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ real-time on mobile**.
+    
+7. **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚ÑƒÐ¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**: top-down paradigm + real-time detector (RTMDet-nano) **Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ**, Ñ‡ÐµÐ¼ bottom-up alternatives â€” RTMDet-nano Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ~12-18 ms, Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ pose model.
+    
+
+### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- Figure 2 (architecture) + Figure 4 (pipeline) Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ illustrate flow
+- **Failure cases ÑÐ²Ð½Ð¾ ÐÐ• Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ**
+- ÐÐµÑ‚ per-joint Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°
+- ÐÐµÑ‚ occlusion-specific evaluation
+- ÐÐµÑ‚ discussion Ð¾ whole-body specific failure
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** ÐšÐ°Ðº Ñƒ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ â€” qualitative analysis ÑÐºÑƒÐ´Ð½Ñ‹Ð¹. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ engineering paper.
+
+### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ|Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep|
+|---|---|---|
+|Hardware|**Snapdragon 865** (4 threads, ncnn), **Intel i7-11700** (ONNXRuntime, 1 thread), **GTX 1660 Ti** (TensorRT FP16)|âœ… **Direct mobile validated**|
+|Latency per frame (mobile)|**RTMPose-t FP16: 9.02 ms; RTMPose-s FP16: 13.89 ms**|âœ… RTMPose-t ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² <10 ms!|
+|Expected 8 Gen 2 latency|RTMPose-t: ~5-6 ms; RTMPose-s: ~7-9 ms (ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ)|âœ… **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ real-time!**|
+|FPS (mobile)|**RTMPose-s: 70+ FPS Ð½Ð° Snapdragon 865**; RTMPose-m: 35+ FPS|âœ… Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ 30 fps|
+|Model size|RTMPose-t: ~3.4 MB (FP32), ~1.7 MB (FP16); RTMPose-l: ~50 MB|âœ… RTMPose-t/s/m â€” <30 MB|
+|FLOPs (pose model)|**0.36G (t) / 0.68G (s) / 1.93G (m) / 4.16G (l)**|âœ… t/s/m â€” Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ…|
+|Quantization support|**FP16 benchmarks** provided; **INT8** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMDeploy|âœ… Native FP16 + INT8 via MMDeploy|
+|Mobile benchmarks|**ncnn FP32/FP16 latency + end-to-end pipeline**|âœ… **Best of all reviewed**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** **RTMPose â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð¸ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚:
+
+1. Direct Snapdragon benchmarks (Ð½Ðµ Pixel, Ð½Ðµ V100)
+2. FP16 numbers
+3. End-to-end pipeline latency (Table 12)
+4. Comparison Ñ competitors Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ device
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ **Ð½ÐµÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ production**, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+---
+
+## 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ:**
+
+- **CSPNeXt backbone** â€” detection-friendly, deployment-optimized
+- **SimCC* head** (Ð±ÐµÐ· upsampling) â€” 700Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ head FLOPs Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÐµÐ¹ accuracy
+- **Gated Attention Unit (GAU)** â€” linear transformer attention, mobile-friendly
+- **Separate x/y heads** â€” elegance + precision
+- **7Ã—7 conv last layer** â€” +0.5 AP simple trick
+- **Family of 5 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** (t/s/m/l/x) â€” flexible operating points
+- **Token-based representation** â€” Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ Ð½Ð° new keypoints (26-kp, 133-kp whole-body)
+
+**Ð’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸:**
+
+- **Heatmap pre-training (UDP)** â€” robust initialization
+- **EMA + flat-cosine** â€” modern stable training
+- **2-stage augmentation** â€” strong then weak; **Cutout** ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½
+- **Multi-dataset training** (COCO + AIC) â€” +1.6 AP effortlessly
+- **AdamW, LR 0.004, batch 1024** â€” modern large-batch recipe
+- **SORD soft labels + temperature Ï„=0.1** â€” ordinal regression insight
+
+**Inference pipeline:**
+
+- **Skip-frame detection** (Ð¸Ð· BlazePose) â€” saves detection compute
+- **OKS-based pose NMS** â€” robust multi-person
+- **OneEuro filter** â€” temporal smoothing Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹
+
+**ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+- âœ… **Shanghai AI Lab flagship** â€” enterprise-grade support
+- âœ… **Full MMPose integration** â€” Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ ecosystem Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Lite-HRNet
+- âœ… **MMDeploy pipeline** â€” ONNX, TensorRT, ncnn, RKNN, OpenVINO, PPLNN, CoreML
+- âœ… **Apache 2.0 license**
+- âœ… **Pretrained Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²** + Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (body6/body7/body8/halpe26/wholebody/hand/face)
+- âœ… **301 citation** Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ influential edge pose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ
+- âœ… **Android examples** Ñ ncnn backend
+- âœ… **Production ready** â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Mercari, TikTok, Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ð¼Ð¸ industry Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ð¼Ð¸
+- âœ… **Extensions**: RTMO (one-stage), RTMW (whole-body), DWPose â€” continuous active development
+
+**ÐŸÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼:**
+
+- SOTA Ð½Ð° COCO val Ð´Ð»Ñ <5M params / <5 GFLOPs Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+- **ÐžÐ±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ BlazePose Ð½Ð° +42 AP** Ð½Ð° COCO-SinglePerson
+- **ÐžÐ±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MoveNet Thunder Ð½Ð° +7.3 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 3.6Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs**
+- **ÐžÐ±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Lite-HRNet-30 Ð² 7 Ñ€Ð°Ð· Ð½Ð° CPU** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ accuracy
+- SOTA Ð½Ð° CrowdPose, MPII (Ñ AIC+COCO pretraining)
+- Competitive Ð½Ð° COCO-WholeBody (133 kps)
+
+---
+
+## 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ / Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ:**
+
+1. **ÐÐµ peer-reviewed** (arXiv only) â€” Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ 301 citation, Ð²ÑÑ‘ Ð¶Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ technical report
+2. **Top-down Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ detector** â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ RTMDet Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ real-time detector
+3. **Per-frame** â€” Ð½ÐµÑ‚ native temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ OneEuro smoothing post-hoc)
+4. **17 COCO keypoints** Ð´Ð»Ñ main results (26/133 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ benchmarks)
+5. **ÐÐµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ foot keypoints Ð² standard body model** (26-kp Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾)
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ»Ñ‹:** 6. **ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº** â€” ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÑÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 7. **ÐÐµÑ‚ fitness validation** â€” ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÑÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 8. **ÐÐµÑ‚ occlusion-specific Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°** 9. **ÐÐµÑ‚ failure cases discussion** 10. **Snapdragon 865, Ð½Ðµ 8 Gen 2** â€” Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ 11. **ÐÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ²ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð¸ (2024-2025) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸** â€” Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ñ… Ð²Ð¸Ð½Ð° 12. **Extra training data (AIC)** â€” ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²ÐµÐ´Ð»Ð¸Ð²Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ (Ð±ÐµÐ· AIC Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ) 13. **Long training** (420 epochs) â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ custom fine-tuning
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ð»Ð¸:** 14. **Energy/battery measurements** 15. **Fitness/exercise evaluation** 16. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸** 17. **ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹** (Ð¿Ð»Ð°Ð½ÐºÐ°, Ð¼Ð¾ÑÑ‚) 18. **Truncation robustness** 19. **NPU benchmarks** (ncnn â€” CPU-focused)
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐµ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½:** 20. **17 keypoints Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹** â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ foot keypoints (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² RTMPose-body8-halpe26, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ fine-tuning) 21. **Trained Ð½Ð° general COCO/AIC** â€” domain gap Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÑƒ 22. **Top-down detector Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 12-18 ms latency** â€” end-to-end Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ 10 ms budget 23. **OneEuro filter â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹, Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° true temporal model** 24. **Heavy Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** (rotation Â±80Â°, strong Cutout) â€” Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ overkill Ð´Ð»Ñ single-person fitness scenarios
+
+---
+
+## 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+|ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘)|**5**|**Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Snapdragon benchmarks**. RTMPose-t: 9 ms Ð½Ð° Snap 865 FP16 â†’ <7 ms Ð½Ð° Snap 8 Gen 2; RTMPose-s: 14 ms Ð½Ð° Snap 865 â†’ ~8-9 ms Ð½Ð° Snap 8 Gen 2|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|**2**|ÐÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº, Ð½Ð¾ **77+ AP Ð½Ð° COCO-SinglePerson** Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** â€” ÑÑ‚Ð¾ proxy Ð´Ð»Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|**4**|**CrowdPose evaluation** (66.9-70.6 AP) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ robustness; Cutout Ð² augmentations Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ occlusion robustness|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|**3**|ÐÐ³Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ augmentations (rotation Â±80Â°) â€” Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ specific validation|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**3**|OneEuro filter Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ Ð² pipeline; Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ true temporal model|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|**2**|ÐÐµÑ‚ periodicity priors, Ð½Ð¾ skip-frame detection concept Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|**1**|ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ fitness validation|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|**3**|Top-down Ñ cropping â€” Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ truncation; Ð½Ðµ quantified explicitly|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|**5**|**MMPose ecosystem** + Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ configs + MMDeploy â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|**5**|**Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð°Ñ ÑÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°**: Ð²ÑÐµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ + multiple topologies (17/26/133 kps) + Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµ mobile frameworks + Android examples|
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep: 5/5** (Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸; Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ kandidate Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…).
+
+### ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+|Ð­Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚|Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ|ÐœÐ¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð Ð¸ÑÐºÐ¸|
+|---|---|---|---|
+|**RTMPose-s / RTMPose-t**|Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÐ°Ðº baseline|Fine-tune Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose|Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ AIC+COCO pretraining Ð´Ð»Ñ SOTA|
+|**RTMPose-body8-halpe26**|26-keypoint Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ñ foot keypoints|ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹|â€”|
+|**CSPNeXt backbone**|Detection-friendly backbone|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ HRNet/ResNet|ÐÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ…|
+|**SimCC* head** (Ð±ÐµÐ· upsampling)|700Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ head FLOPs|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ|â€”|
+|**Gated Attention Unit (GAU)**|Linear-complexity attention|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² own model ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ refinement|ÐœÐµÐ½ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ñ… mobile NPU|
+|**Separate x/y classification**|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾|â€”|â€”|
+|**7Ã—7 conv last layer**|Simple trick for +0.5 AP|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|â€”|
+|**SORD soft labels + temperature**|Loss formulation|**Ï„=0.1 ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½**|Hyperparameter tuning Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½|
+|**2-stage augmentation** (strong + weak)|Training recipe|**ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ overkill Ð´Ð»Ñ fitness** â€” ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ rotation range Ð´Ð¾ Â±45Â° Ð¸ scale Ð´Ð¾ [0.8, 1.2]|ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ aug Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ mislead fitness model|
+|**Heatmap pre-training (UDP)**|Training strategy|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾|â€”|
+|**Multi-dataset training**|COCO + AIC (+Ð½Ð°Ñˆ fitness dataset)|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ|â€”|
+|**OneEuro filter**|Temporal smoothing|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾|ÐÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ temporal modeling|
+|**Skip-frame detection**|Pipeline optimization|ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ fitness (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð°)|â€”|
+|**MMDeploy conversion pipeline**|ONNX/ncnn/TensorRT export|ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ|â€”|
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²)
+
+- **ðŸ…° (fitness fine-tuning + edge):** **Ð¡Ð˜Ð›Ð¬ÐÐž ÐŸÐžÐ”Ð”Ð•Ð Ð–Ð˜Ð’ÐÐ•Ð¢** â€” **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ kandidate Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¾ÐºÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²**: (a) Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Snapdragon 865, ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° <10 ms Ð½Ð° 8 Gen 2, (b) Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ pipeline Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose, (c) high accuracy baseline (72-77 AP single-person), (d) ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ flex, (e) Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð² 26-kp Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ñ foot keypoints. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñˆ primary baseline Ð´Ð»Ñ SmartRep!**
+- **ðŸ…± (temporal-aware Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…):** **Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð˜Ð§ÐÐž Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” OneEuro filter Ð¸ skip-frame detection â€” initial temporal ideas. ÐÐ¾ **Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ â€” gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ**.
+- **ðŸ…² (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ):** **ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚** â€” GAU Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ attention-based refinement, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ anatomical constraints. **Ð­Ñ‚Ð¾ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· auxiliary loss.
+
+**ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°**: Â«Real-time human pose estimation is appealing to various applications such as human-computer interaction, action recognition, sports analysis, and VTuber techniquesÂ» â€” authors ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚ sports analysis ÐºÐ°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+---
+
+## 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ / Ð±Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°:**
+
+- **SimCC** (Li et al., 2021) â€” coordinate classification foundation
+- **RTMDet** (Lyu et al., 2022) â€” detection backbone + training recipe (**Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð°**)
+- **MMPose / MMDeploy** â€” toolbox infrastructure (**Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð°**)
+- **UDP** (Huang et al., CVPR 2020) â€” heatmap pre-training
+- **SORD** (Diaz & Marathe, CVPR 2019) â€” soft label encoding
+- **Gated Attention Unit** (Hua et al., 2022) â€” linear transformer attention
+- **BlazePose** (Bazarevsky et al., 2020) â€” skip-frame detection inspiration
+- **OneEuro filter** (Casiez et al., 2012) â€” temporal smoothing
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ:**
+
+- âœ… **BlazePose-Lite / BlazePose-Full** (Table 5 â€” **Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°!**)
+- âœ… **MoveNet Lightning / Thunder** (Table 5 â€” **Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾!**)
+- âœ… **PaddleDetection TinyPose** (Table 4, 5, 10)
+- âœ… **AlphaPose** (Table 4)
+- âœ… **Lite-HRNet-30** (Table 11 â€” **Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾!**)
+- âœ… **HRNet, SimpleBaseline, SimCC, TokenPose** (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹)
+- âœ… **ZoomNet, ZoomNAS** (Table 6 â€” whole-body)
+
+**ÐÐ• ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ (Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…):**
+
+- âŒ **EfficientPose** (Groos 2021) â€” Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð°
+- âŒ **MovePose** (Yu 2024) â€” Ð²Ñ‹ÑˆÐ»Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·ÑŒ Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸:** ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ Â«sports analysisÂ» Ð² applications, Ð½Ð¾ specific validation Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.
+
+**Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹:**
+
+- **RTMO** (Lu et al., 2023) â€” one-stage Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ RTMPose
+- **RTMW / RTMW3D** (Jiang et al., 2024) â€” whole-body + 3D extension
+- **DWPose** â€” distilled variant
+- **Multi-topology RTMPose**: body7/body8/halpe26 â€” community extensions Ð² MMPose
+
+---
+
+## 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹|ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°|ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹|
+|---|:-:|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|**7/10**|ÐÐµ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SimCC + GAU), Ð½Ð¾ **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ** ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Ð¾Ð² + systematic engineering roadmap. Contribution Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð² integration/optimization, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð² fundamental novelty.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|**9/10**|Extensive ablations (5 ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ¹ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²), complete training recipe, full pipeline optimization, detailed deployment benchmarks. Math: SimCC + SORD + GAU + separate Ïƒ â€” Ð²ÑÐµ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**10/10**|**Ð¡ÐµÐ¼ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²**, multi-hardware benchmarks, direct ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ open-source baselines (BlazePose, MoveNet, TinyPose, Lite-HRNet, AlphaPose), pipeline end-to-end latency. **Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….**|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|**9/10**|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, clear roadmap figure, logical flow.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|**10/10**|MMPose integration + pretrained Ð²ÐµÑÐ° + MMDeploy conversion pipeline + Android examples + C++ examples. **Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….**|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|**10/10**|301 citation Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð°, industry-standard adoption (MMPose â€” de-facto toolbox), continuous development (RTMO, RTMW follow-ups).|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|**10/10**|**Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ direct mobile benchmarks** Ð¸ production-grade deployment pipeline.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** **Strong Accept** (ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð±Ñ‹ peer-review ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ). De-facto **industry standard** Ð² edge pose estimation Ñ 2023.
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]** RTMPose â€” **Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ð°Ñ Ð¸ production-ready** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. Ð•Ð´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸: (Ð°) Ð½Ðµ peer-reviewed Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ðµ (arXiv), (Ð±) Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð¸ fitness validation â€” ÐºÐ°Ðº Ñƒ Ð²ÑÐµÑ….
+
+---
+
+## 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´:** RTMPose â€” ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ (t/s/m/l/x) real-time pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… SOTA Pareto frontier Ð² 2023 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ engineering Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: CSPNeXt backbone + SimCC* head (Ð±ÐµÐ· upsampling) + Gated Attention Unit (GAU) + SORD soft labels Ñ temperature + 2-stage training augmentation + MMDeploy pipeline; **RTMPose-s Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 72.2% AP Ð½Ð° COCO single-person Ð¿Ñ€Ð¸ 70+ FPS Ð½Ð° Snapdragon 865** â€” **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ demonstrated real-time mobile performance Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ SOTA accuracy.
+    
+2. **Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** **SimCC* (coordinate classification without upsampling) + CSPNeXt backbone + 2-stage augmentation roadmap** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ð¹ combo, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°Ñ€Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +5.6 AP vs naive baseline Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ compute overhead; ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· 12 ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² roadmap ablated Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+    
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº:** ÐÐµ peer-reviewed (arXiv preprint); Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð¸ fitness validation; Ð½ÐµÑ‚ per-frame temporal model (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ post-hoc OneEuro filter).
+    
+4. **Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep:**
+    
+    - **RTMPose-s / RTMPose-body8-halpe26** ÐºÐ°Ðº **primary baseline** â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ measured mobile performance, 26 keypoints Ñ foot (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **ready-to-fine-tune model**)
+    - **MMPose + MMDeploy pipeline** â€” infrastructure Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ deployment (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **training + deployment toolkit**)
+    - **SimCC* head pattern** â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **head design**)
+    - **SORD soft labels + temperature Ï„=0.1** â€” loss formulation (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **loss function**)
+    - **CSPNeXt backbone** â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° HRNet Ð´Ð»Ñ mobile (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **backbone**)
+    - **2-stage augmentation recipe** â€” Ñ modifications Ð´Ð»Ñ fitness (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **training augmentation**)
+    - **OneEuro filter + skip-frame detection** â€” pipeline optimization (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚: **inference pipeline**)
+5. **Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:**
+    
+    - **MMDeploy documentation** Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð² TFLite / ncnn / ONNX
+    - **RTMDet paper** (Lyu et al., 2022) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ CSPNeXt backbone
+    - **SimCC original paper** (Li et al., 2021) Ð´Ð»Ñ deep dive Ð² coordinate classification
+    - **Gated Attention Unit** (Hua et al., 2022) Ð´Ð»Ñ linear transformer attention
+    - **RTMPose-body8-halpe26** configs â€” Ð´Ð»Ñ 26-keypoint fine-tuning
+    - **Android/iOS examples** Ñ ncnn backend
+    - **RTMO** (Lu et al., 2023) â€” one-stage extension
+    - **RTMW** (Jiang et al., 2024) â€” whole-body extension Ñ 3D
+    - **Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Snapdragon 8 Gen 2 benchmarks RTMPose** â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼
+6. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™ (ÐœÐÐšÐ¡Ð˜ÐœÐÐ›Ð¬ÐÐ«Ð™)** â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÐ° primary baseline model** Ð´Ð»Ñ SmartRep. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²ÑÐµ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¼ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼: (a) measured mobile performance, (b) high accuracy, (c) open-source pipeline, (d) production-ready deployment, (e) active development, (f) ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, (g) multiple topologies (17/26/133 kps).
+    
+7. **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+    
+    - **SimCC** (Li et al., ECCV 2022) â€” coordinate classification foundation
+    - **RTMDet** (Lyu et al., 2022) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ CSPNeXt
+    - **RTMO** (Lu et al., CVPR 2024) â€” one-stage extension
+    - **DWPose** â€” distilled RTMPose variant
+    - **RTMW / RTMW3D** (Jiang et al., 2024) â€” whole-body Ð¸ 3D extensions
+    - **HRNet original** (Sun et al., CVPR 2019) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ heatmap paradigm
+    - **Fit3D** (Fieraru et al., 2021) â€” Ð½Ð°Ñˆ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ fitness dataset
+    - **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) â€” 3D lifting (ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚)
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ (Ð´Ð»Ñ Obsidian-vault)
+
+````markdown
+---
+title: "RTMPose: Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on MMPose"
+title_ru: "RTMPose: Ñ€ÐµÐ°Ð»-Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ multi-person Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ MMPose"
+authors: [Jiang, Lu, Zhang, Ma, Han, Lyu, Li, Chen]
+year: 2023
+venue: "arXiv preprint (OpenMMLab technical report)"
+venue_tier: "preprint"
+doi: "arXiv:2303.07399"
+tags: [pose_estimation, edge, commercial]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "CSPNeXt + SimCC* head + Gated Attention Unit (GAU)"
+params_M: 5.5 # RTMPose-s (Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾); RTMPose-t: ~3.4M, RTMPose-m: ~13M, RTMPose-l: ~27M
+flops_G: 0.68 # RTMPose-s; Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹: 0.36 (t), 1.93 (m), 4.16 (l)
+latency_ms: 13.89 # RTMPose-s FP16 Snapdragon 865 ncnn; RTMPose-t: 9.02 ms FP16; RTMPose-m: 26.44 ms FP16
+hw_tested: "Snapdragon 865 (ncnn), Intel i7-11700 CPU (ONNXRuntime), GTX 1660 Ti GPU (TensorRT FP16)"
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# RTMPose: Ñ€ÐµÐ°Ð»-Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ multi-person Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ MMPose
+
+## TL;DR
+RTMPose (Shanghai AI Lab, arXiv 2023) â€” flagship edge pose estimation framework Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ MMPose/RTMDet, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ SOTA Pareto frontier Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ engineering Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿ÑÑ‚Ð¸ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (paradigm, backbone, localization, training, deployment). Ð¡ÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ t/s/m/l/x Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ CSPNeXt backbone + SimCC\* head (Ð±ÐµÐ· upsampling) + Gated Attention Unit; RTMPose-s: 72.2% AP Ð½Ð° COCO single-person Ð¿Ñ€Ð¸ 70+ FPS Ð½Ð° Snapdragon 865 (FP16); **ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ measured mobile benchmarks Ð¸ production-grade MMDeploy pipeline**. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»ÑŽÑÑ‹: Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð´ BlazePose (+42 AP) / MoveNet Thunder (+7.3 AP) / Lite-HRNet (7Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° CPU); Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑÑ‹: Ð½Ðµ peer-reviewed, Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð¸ fitness validation, top-down Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ detector.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ SOTA pose estimators (HRNet, ViTPose) ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ industrial Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ; ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (BlazePose, MoveNet) Ð¶ÐµÑ€Ñ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ accuracy Ð´Ð»Ñ speed. ÐÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ high-accuracy AND real-time Ð½Ð° mobile. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° architectural novelty, Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ training strategy Ð¸ deployment pipeline.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐŸÐ¯Ð¢Ð˜ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (paradigm, backbone, localization, training, deployment) Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ gain, Ñ‡ÐµÐ¼ single-point architectural innovation.
+- SimCC coordinate classification + CSPNeXt backbone + GAU self-attention â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ edge pose estimation.
+- Top-down Ñ real-time detector (RTMDet-nano) Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ bottom-up alternatives.
+- Training tricks (pre-training, EMA, flat-cosine, 2-stage aug, multi-dataset) Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ +5.6 AP on top of architecture improvements.
+- ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ deployment pipeline (ONNX â†’ ncnn â†’ mobile) Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ industrial adoption.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Top-down pipeline: RTMDet-nano Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ (0.31 GFLOPs) â†’ crop 256Ã—192 â†’ CSPNeXt-{t,s,m,l,x} backbone â†’ 7Ã—7 conv + FC (expand to 256-dim) â†’ Gated Attention Unit (linear ReLUÂ² attention Ð¸Ð· Hua 2022) â†’ separate FC Ð´Ð»Ñ x Ð¸ y Ð¾ÑÐµÐ¹ â†’ softmax coordinate classification (bins = pose_dim Ã— 2). Loss: SORD soft labels (Gaussian inter-class distance) + softmax Ñ temperature Ï„=0.1. Training: heatmap pre-training (UDP) + AdamW LR 0.004 + flat-cosine + EMA + 2-stage aug (180 ep strong + 30 ep weak, Cutout prob 1.0, rotation Â±80Â°, scale [0.6,1.4]) + multi-dataset (COCO+AIC) + 420 epochs + 8 Ã— A100 GPUs. Inference: skip-frame detection (Ð¸Ð· BlazePose) + OKS-NMS + OneEuro filter Ð´Ð»Ñ temporal smoothing. Deployment Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMDeploy Ð² ONNX/TensorRT/ncnn/RKNN/OpenVINO.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| **COCO val** | 5K | AP (Faster-RCNN det) | RTMPose-t: 67.1; RTMPose-s: 71.1; RTMPose-m: **75.3**; RTMPose-l: **76.3** |
+| **COCO-SinglePerson** | 1045 | AP (RTMDet-nano) | RTMPose-t: **72.1**; RTMPose-s: **77.1**; RTMPose-m: **82.4**; RTMPose-l: **83.5** |
+| **COCO test-dev** | 20K | AP | RTMPose-m + RTMDet-m 640: **75.7 AP**, RTMPose-l: **76.6 AP** |
+| **COCO-WholeBody V1.0** | 5K | AP whole-body (133 kp) | RTMPose-x 384Ã—288: **65.3 AP** (competitive Ñ ZoomNAS) |
+| **AP-10K** (animal) | â€” | AP | RTMPose-m\* (AIC+COCO pretrained): **72.2 AP** |
+| **CrowdPose** | â€” | AP | RTMPose-m\*: **70.6 AP** |
+| **MPII val** | ~3K | PCKh@0.5 | RTMPose-m\*: **90.7** (comparable Ñ SOTA SimCC+HRNet: 90.0) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+**Vs BlazePose (COCO-SinglePerson):** RTMPose-t (0.67 GFLOPs, 72.1 AP) vs BlazePose-Full (N/A GFLOPs, 35.4 AP) â€” **+36.7 AP**.
+
+**Vs MoveNet (COCO-SinglePerson):** RTMPose-t (0.67 GFLOPs, 72.1 AP) vs MoveNet Thunder (2.44 GFLOPs, 64.8 AP) â€” **+7.3 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 3.6Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs**. RTMPose-s (0.91 GFLOPs, 77.1 AP) vs MoveNet Thunder â€” **+12.3 AP**.
+
+**Vs Lite-HRNet (COCO CPU):** RTMPose-t (0.36 GFLOPs, 67.1 AP, 3.20 ms CPU) vs Lite-HRNet-30 (0.42 GFLOPs, 66.3 AP, 22.75 ms CPU) â€” **+0.8 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 7.1Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° CPU**! ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ CPU-friendly CSPNeXt vs HRNet parallel branches.
+
+**Vs AlphaPose (COCO val):** RTMPose-m (1.93 GFLOPs, 75.3 AP) vs AlphaPose FastPose-ResNet152 (15.99 GFLOPs, 72.6 AP) â€” **+2.7 AP Ð¿Ñ€Ð¸ 8Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs**.
+
+**Vs HRNet SOTA (COCO val):** RTMPose-m (1.93 GFLOPs, 75.3 AP) vs HRNet-w32+UDP (7.7 GFLOPs, 75.1 AP) â€” **Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ accuracy, 4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs, 3.4Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ CPU**.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency (FP16) | **RTMPose-t: 9.02 ms**; RTMPose-s: 13.89 ms; RTMPose-m: 26.44 ms | Snapdragon 865 (ncnn, 4 threads) |
+| Latency (FP32) | RTMPose-t: 15.84 ms; RTMPose-s: 25.01 ms | Snapdragon 865 (ncnn) |
+| FPS (FP16) | RTMPose-t: **110+ FPS**; RTMPose-s: **72+ FPS** | Snapdragon 865 |
+| Expected Snap 8 Gen 2 | RTMPose-t: **~5-6 ms**; RTMPose-s: **~7-9 ms** (ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ +60-80% speedup) | Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ |
+| CPU (ONNXRuntime, 1 thread) | RTMPose-t: **3.20 ms**; RTMPose-s: **4.48 ms**; RTMPose-m: 11.06 ms | Intel i7-11700 |
+| GPU (TensorRT FP16) | RTMPose-t: **1.06 ms**; RTMPose-s: **1.39 ms**; RTMPose-m: 2.29 ms | GTX 1660 Ti |
+| Pipeline (RTMDet-nano + RTMPose-t, mobile) | **18.78 ms** | Snapdragon 865 mobile |
+| Pipeline (RTMDet-nano + RTMPose-s, mobile) | **21.68 ms** | Snapdragon 865 mobile |
+| Params (t/s/m/l) | ~3.4M / ~5.5M / ~13M / ~27M | â€” |
+| GFLOPs (t/s/m/l) | 0.36 / 0.68 / 1.93 / 4.16 | â€” |
+| Quantization | FP16 (validated), INT8 (MMDeploy) | â€” |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- ÐÐµ peer-reviewed (arXiv preprint, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ 301 citation)
+- Top-down Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ external detector (RTMDet Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 12-18 ms Ð½Ð° mobile)
+- ÐÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº (ÐºÐ°Ðº Ñƒ Ð²ÑÐµÑ… Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…)
+- ÐÐµÑ‚ fitness/sport validation (ÐºÐ°Ðº Ñƒ Ð²ÑÐµÑ…)
+- Per-frame Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°; temporal Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· post-hoc OneEuro filter
+- Default 17 COCO keypoints (Ð±ÐµÐ· foot); 26-kp / 133-kp Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ fine-tuning
+- Snapdragon 865 benchmarks, Ð½Ðµ 8 Gen 2 (ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð°)
+- Long training (420 epochs) â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ custom fine-tuning
+- Heavy augmentations (rotation Â±80Â°) Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ overkill Ð´Ð»Ñ single-person fitness scenarios
+- Multi-dataset training (AIC+COCO) â€” Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²ÐµÐ´Ð»Ð¸Ð²Ñ‹
+- ÐÐµÑ‚ occlusion-specific, truncation-specific analyses
+- ÐÐµÑ‚ energy/battery benchmarks
+- ÐÐµÑ‚ NPU-specific benchmarks (ncnn â€” CPU focused)
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+**Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:** (1) **RTMPose-s Ð¸Ð»Ð¸ RTMPose-body8-halpe26 ÐºÐ°Ðº primary baseline** â€” ready-to-fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· MMPose, measured mobile performance <10 ms Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 (ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ); (2) **RTMPose-body8-halpe26** â€” 26 keypoints Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ foot (big toe, small toe, heel) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹; (3) **MMPose + MMDeploy pipeline** â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ training Ð¸ deployment toolkit; (4) **SimCC\* head pattern** (Ð±ÐµÐ· upsampling) â€” 700Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ head FLOPs; (5) **CSPNeXt backbone** â€” CPU/mobile-friendly Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° HRNet (7Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ!); (6) **Gated Attention Unit (GAU)** â€” linear-complexity attention Ð´Ð»Ñ keypoint refinement; (7) **SORD soft labels + temperature Ï„=0.1** â€” coordinate classification loss; (8) **2-stage augmentation recipe** (Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸: rotation Â±45Â° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Â±80Â°, scale [0.75, 1.25] Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ [0.6, 1.4]); (9) **OneEuro filter + skip-frame detection** Ð´Ð»Ñ inference pipeline. **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº primary edge baseline; RTMPose Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° COCO-SinglePerson.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ MoCap (Fit3D, MM-Fit)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼ (MAE/RMSE Ð¿Ð¾ joint angles)** â€” Ð½Ð°Ñˆ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Snap 865 (2020); Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ð¼.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ periodicity priors** Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints** Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ true temporal model** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ post-hoc OneEuro filter.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ…** (Ð¿Ð»Ð°Ð½ÐºÐ°, Ð¼Ð¾ÑÑ‚, Ñ€ÑƒÐ¼Ñ‹Ð½ÑÐºÐ°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ occlusion robustness** Ð´Ð»Ñ self-occlusion Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ (Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ¾Ð¼).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ truncation robustness** Ð´Ð»Ñ close-range Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ default pipeline â€” multi-person**; Ð´Ð»Ñ single-person fitness overhead Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½.
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ energy consumption** Ð½Ð° mobile device (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ 30+ Ð¼Ð¸Ð½ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº).
+- **ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ 17 COCO keypoints Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹** Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ 26-kp halpe Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+- [[SimCC - Li ECCV 2022]] (coordinate classification foundation)
+- [[RTMDet - Lyu 2022]] (CSPNeXt backbone + training recipe)
+- [[MMPose - OpenMMLab 2020]] (toolbox)
+- [[MMDeploy]] (deployment pipeline)
+- [[Gated Attention Unit - Hua 2022]] (linear attention)
+- [[SORD - Diaz Marathe CVPR 2019]] (soft labels for ordinal regression)
+- [[UDP - Huang CVPR 2020]] (heatmap pre-training)
+- [[BlazePose - 2020]] (skip-frame detection, direct competitor)
+- [[MoveNet - 2021]] (direct competitor, outperformed by RTMPose)
+- [[Lite-HRNet - Yu CVPR 2021]] (direct competitor, outperformed 7Ã— on CPU)
+- [[EfficientPose - Groos 2021]] (direct competitor, not in their comparison)
+- [[MovePose - Yu ICANN 2024]] (uses same SimCC paradigm, academic extension)
+- [[RTMO - Lu CVPR 2024]] (one-stage extension of RTMPose)
+- [[RTMW - Jiang 2024]] (whole-body + 3D extension)
+- [[OneEuro Filter - Casiez 2012]] (temporal smoothing)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: **https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/main/projects/rtmpose**
+- MMDeploy: https://github.com/open-mmlab/mmdeploy
+- Pretrained: âœ… Ð’ÑÐµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ t/s/m/l/x + multiple topologies (Body7, Body8, Halpe26, WholeBody, Hand, Face)
+- OpenMMLab Deploee: ONNX/TRT/ncnn versions online
+- Android examples: ncnn backend
+- C++ examples: ONNXRuntime, TensorRT backends
+- Pure Python inference (no MMCV dependency)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹: COCO (public), AIC (public), MPII, CrowdPose, AP-10K, COCO-WholeBody â€” Ð²ÑÐµ public
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@article{jiang2023rtmpose,
+  title        = {{RTMPose}: Real-Time Multi-Person Pose Estimation based on {MMPose}},
+  author       = {Jiang, Tao and Lu, Peng and Zhang, Li and Ma, Ningsheng and Han, Rui and Lyu, Chengqi and Li, Yining and Chen, Kai},
+  journal      = {arXiv preprint arXiv:2303.07399},
+  year         = {2023},
+  note         = {Code at https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/main/projects/rtmpose}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ â€” Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð²ÑÐµÑ… 6 Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹]**
+
+RTMPose â€” **ÑˆÐµÑÑ‚Ð°Ñ Ð¸ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ** Ð¸Ð· edge pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ. ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:
+
+| ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚ | BlazePose | MoveNet | EfficientPose | MovePose | Lite-HRNet | **RTMPose** |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| **Ð“Ð¾Ð´** | 2020 | 2021 | 2021 | 2024 | 2021 | **2023** |
+| **Venue** | CVPR Workshop | TF Blog | Q1 Journal | ICANN B | **CVPR A\*** | arXiv (industrial) |
+| **Peer review** | Workshop | ÐÐµÑ‚ | ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ | B | **CVPR rigorous** | ÐÐµ peer-review, Ð½Ð¾ 301 cit |
+| **Params (main)** | 3.5M/1.3M | 2.4-6.3M | 0.40-6.56M | N/A | 1.1M/1.8M | **3.4-27M** |
+| **FLOPs main** | ~7M/2.7M | 0.54-2.44G | 0.86-72.89G | 0.71G | 0.20-0.70G | **0.36-4.16G** |
+| **Mobile latency** | âœ… 33ms Pixel2 | âœ… 25-90ms Pixel5 | âŒ | âœ… 90ms Snap8+ | âŒ | âœ… **9-85 ms Snap 865 FP16** |
+| **Fitness training** | ÐŸÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ | Active (private) | MPII Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ | COCO | COCO+MPII | COCO+AIC (multi-dataset) |
+| **COCO-SinglePerson AP** | 29-35 | 53.6 / 64.8 | N/A | N/A | ~66 | **72-84** |
+| **Strict metric** | PCK@0.2 | OKS | PCKh@0.1 | OKS | OKS | OKS |
+| **Keypoints** | 33 | 17 | 16 MPII | 17 | 17/16 | 17/26/133 |
+| **Backbone** | Custom | MobileNetV2+FPN | EfficientNet | MobileNet+U-Net | HRNet+CCW | **CSPNeXt** |
+| **Head** | Heatmap-reg | 4-head CenterNet | Heatmap (OpenPose) | **SimCC** | Heatmap | **SimCC\* + GAU** |
+| **Train from scratch** | ? | ? | EfficientNet pretrain | ? | âœ… | Heatmap pretrain (UDP) |
+| **INT8 ready** | âœ… | âœ… | TFLite Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð², INT8 future | âŒ | âŒ | âœ… (MMDeploy) |
+| **FP16 validated** | â“ | âœ… | â“ | â“ | â“ | âœ… **(Snap 865)** |
+| **Temporal** | Skip-frame det | Non-linear filter | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ | **OneEuro + skip-frame** |
+| **Multi-topology** | 33-kp only | 17-kp only | 16-kp only | 17-kp only | 17/16-kp | **17/26/133-kp** |
+
+**Ð¤Ð˜ÐÐÐ›Ð¬ÐÐžÐ• Ð ÐÐÐ–Ð˜Ð ÐžÐ’ÐÐÐ˜Ð• Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ñƒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ):**
+
+1. **RTMPose-body8-halpe26** â€” **Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep primary baseline**:
+   - âœ… 26 keypoints Ñ foot (big toe, small toe, heel) â€” **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹!**
+   - âœ… Measured Snapdragon 865 performance (ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð° 8 Gen 2: <10 ms)
+   - âœ… ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ MMPose training + MMDeploy deployment
+   - âœ… ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ alternatives Ð½Ð° COCO-SinglePerson
+   - âœ… Active development (2023+)
+   - âœ… Multi-topology ecosystem
+
+2. **Lite-HRNet-18** â€” secondary academic baseline (peer-reviewed CVPR):
+   - âœ… CVPR peer review (ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ…)
+   - âœ… Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ FLOPs (0.20 GFLOPs)
+   - âš ï¸ ÐÐµÑ‚ mobile benchmarks, Ð½Ð¾ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ
+   - âš ï¸ HRNet parallel branches â€” slow Ð½Ð° CPU (7Ã— Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ RTMPose!)
+
+3. **EfficientPose RT** â€” tertiary baseline Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ training pipeline:
+   - âœ… Clinical framing (Norwegian Neuromedicine group)
+   - âœ… Open source Ð² 4 Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ…
+   - âœ… Authors Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽÑ‚ fine-tuning
+
+4. **MoveNet** â€” Ð´Ð»Ñ INT8 Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¸ fitness-trained inheritance:
+   - âœ… Google ecosystem
+   - âœ… Active (Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ fitness dataset)
+   - âš ï¸ ÐÐ¸ÐºÐ°Ðº Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ RTMPose Ð¿Ð¾ accuracy
+
+5. **BlazePose** â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ 33 keypoints:
+   - âœ… 33 keypoints (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ hands/feet)
+   - âŒ Ð¡Ñ‚Ð°Ñ€Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, outperformed by RTMPose Ð½Ð° +42 AP
+
+6. **MovePose** â€” Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ SimCC Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸:
+   - âš ï¸ ÐÐµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ
+   - âš ï¸ Ð”ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ RTMPose, Ð½Ð¾ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ
+
+**ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐ˜Ð• Ð¤Ð˜ÐÐÐ›Ð¬ÐÐ«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð« Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP:**
+
+1. **Ð‘Ð°seline strategy**: Ð½Ð°Ñˆ benchmark table Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð²ÑÐµ 6 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹**, Ð½Ð¾ **RTMPose-body8-halpe26 / RTMPose-s â€” primary baseline** Ð´Ð»Ñ fine-tuning Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+2. **ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹** (Ð¾ÐºÐ¾Ð½Ñ‡Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep):
+   - **Backbone**: CSPNeXt-s (Ð¾Ñ‚ RTMPose) â€” Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ HRNet Ð½Ð° mobile CPU
+   - **Head**: SimCC\* Ð±ÐµÐ· upsampling (Ð¾Ñ‚ RTMPose/MovePose) â€” 700Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ compute
+   - **Refinement**: GAU linear attention (Ð¾Ñ‚ RTMPose) â€” +0.5 AP free
+   - **Loss**: SORD soft labels + temperature Ï„=0.1 (Ð¾Ñ‚ RTMPose) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾
+   - **Keypoint set**: 26-kp Halpe topology (Ð¾Ñ‚ RTMPose-body8-halpe26) â€” foot ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½
+   - **Training data**: COCO + AIC + Ð½Ð°Ñˆ fitness dataset (multi-dataset strategy)
+   - **Augmentation**: 2-stage (strong + weak) Ñ modifications Ð´Ð»Ñ fitness (rotation Â±45Â°, scale [0.75, 1.25])
+   - **Temporal**: OneEuro filter baseline + Ð½Ð°Ñˆ **novel temporal model** (ðŸ…± direction)
+   - **Biomechanical**: auxiliary loss Ð½Ð° joint angles (ðŸ…² direction)
+   - **Metrics**: OKS-mAP + PCKh@0.1 + **MAE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²** (Ð½Ð°Ñˆ gap fill)
+
+3. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 6 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹** Ð¸ **Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ SmartRep**:
+   - **ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· 6 Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ MoCap Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼**
+   - **ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ temporal priors Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹**
+   - **ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints**
+   - **RTMPose validated Ð½Ð° Snap 865, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð° 8 Gen 2** â€” Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ benchmarks
+   - **ÐÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ 26-kp + angular validation + real-time on Snap 8 Gen 2 + fitness training**
+
+**Edge-Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ñ‚ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°.** 6 Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð²ÐµÑÑŒ ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ€: Ð¾Ñ‚ commercial (BlazePose, MoveNet) Ð´Ð¾ academic peer-reviewed (Lite-HRNet, EfficientPose) Ð´Ð¾ modern industrial (RTMPose) Ð´Ð¾ academic extensions (MovePose). **RTMPose â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ winner**.
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°:**
+
+**ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ A: 3D lifting (Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð² ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹/Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚ÑÑ…)**
+- **VideoPose3D** (Pavllo et al., CVPR 2019) â€” Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· temporal convolutions
+- **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) â€” transformer-based universal motion representation
+- **MotionAGFormer** (Mehraban et al., 2024) â€” attention+graph Ð´Ð»Ñ 3D
+- **PoseFormerV2** (Zhao et al., CVPR 2023) â€” efficient 3D lifting
+- **MeTRAbs** (Sarandi et al., TPAMI 2021) â€” metric-scale 3D regression
+
+**ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ B: Ð¤Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹**
+- **Fit3D** (Fieraru et al., CVPR 2021) â€” **Ð½Ð°Ñˆ target dataset** Ð´Ð»Ñ angular validation!
+- **MM-Fit** (Stromback et al., IMWUT 2020) â€” multimodal fitness dataset
+- **Exercise Quality Assessment** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ (Parmar et al., WACV 2022; Du et al., 2023)
+
+**ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ C: Temporal pose estimation (Ð´Ð»Ñ ðŸ…± direction)**
+- **TransPose** (Yang et al., ICCV 2021)
+- **TokenPose** (Li et al., ICCV 2021)
+- **PoseFormer** (Zheng et al., ICCV 2021)
+
+**ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ D: Biomechanical / SMPL**
+- **PARE** (Kocabas et al., ICCV 2021)
+- **CLIFF** (Li et al., ECCV 2022)
+- **SMPLer-X** (Cai et al., NeurIPS 2023)
+
+**Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³: Fit3D dataset paper** (Fieraru et al., CVPR 2021) â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð½Ð°Ñˆ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ MoCap**, Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ SmartRep angular validation. Ð•Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ Ð·Ð°ÐºÑ€Ð¾ÐµÑ‚ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ gap Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ð¸: Ð½Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÑ‚ÑŒ MAE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²?
+```
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diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/SMPLer-X Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/SMPLer-X Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..0e75983
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/SMPLer-X Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation.md	
@@ -0,0 +1,354 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¸Ð¾Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð» Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Â«Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑÐ¾Ð²Â». Ð•ÑÐ»Ð¸ _ViTPose_ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» ÑÐ¸Ð»Ñƒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚, Ð° _MotionBERT_ â€” Ð´Ð»Ñ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ñ‚Ð¾ **SMPLer-X (NeurIPS 2023)** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° (SMPL-X).
+
+Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ **SmartRep**, ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° "Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ñ‹" (brute-force scaling). ÐœÑ‹ Ð½Ðµ ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ, Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ **Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ)** Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ 3D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ YouTube Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ edge-ÑÐµÑ‚ÑŒ.
+
+Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ¼ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation (SMPLer-X: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Zhongang Cai, Daxuan Ren, Ailing Zeng, Zhengyu Lin, Tao Yu, Wenjia Wang, Xiangyu Fan, Yang Gao, Yuhui Yu, Liang Pan, Fang Zhao, Ziwei Liu
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** S-Lab (Nanyang Technological University), Shanghai AI Laboratory, SenseTime Research, Tsinghua University
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2023, NeurIPS
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² Ð¼Ð¸Ñ€Ðµ)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2309.17448
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/caizhongang/SMPLer-X](https://github.com/caizhongang/SMPLer-X)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >100 (Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑÐ²ÐµÐ¶ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ SMPL-X (Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑˆ, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾, Ð¿Ð°Ð»ÑŒÑ†Ñ‹ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ÐºÑƒ Ð»Ð¸Ñ†Ð°) Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ðµ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ñ‹ (ResNet-50). Ð˜Ð·-Ð·Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ "Ð² Ð´Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ðµ" (in-the-wild) Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°Ð»Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·.
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ Foundation Models (Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð· 32 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (4.5 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹) Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Vision Transformers (Ð¾Ñ‚ ViT-Base Ð´Ð¾ ViT-Huge), Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð² Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ _ViTPose_ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÑŽ SMPL-X.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð‘ÐµÑÐ¿Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². Ð’Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð²) Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¹ end-to-end Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ‚Ð¸.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (scaling laws) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ 3D human mesh recovery Ñ‚Ð°Ðº Ð¶Ðµ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð² NLP Ð¸Ð»Ð¸ 2D-Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¾Ð².
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SMPL-X (3D mesh, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾, 10475 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down / Single-stage
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression (Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² $\theta, \beta$ Ð¸Ð· Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð²)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame (Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°)
+    
+- **Backbone:** Vision Transformer (ViT-Base, ViT-Large, ViT-Huge)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð° ($256 \times 256$ Ð¸Ð»Ð¸ $512 \times 512$).
+    
+- **ViT Backbone:** Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ñ‹Ð¼.
+    
+- **SMPLer-X Head:** Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÐµÐ¹.
+    
+    1. Ð“Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+        
+    2. Ð¢Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹, ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð¼ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° (Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ROI-align Ð¸Ð»Ð¸ attention), Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹ ÐºÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ÐºÐ¸.
+        
+- **ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±:** ViT-B (~86M), ViT-L (~300M), ViT-H (~632M).
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº (body) Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¸ (face, hands).
+    
+- **Figure 1 (ÐœÐ¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Scaling):** Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ðº, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: Ñ‡ÐµÐ¼ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚ÐµÐ¼ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° (PA-MPJPE).
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ (Loss Function):** ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ 32 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ (Ð³Ð´Ðµ-Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ 3D, Ð³Ð´Ðµ-Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸, Ð³Ð´Ðµ-Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ SMPL).
+    
+    $$L = \lambda_{3d} L_{3d} + \lambda_{2d} L_{2d} + \lambda_{smpl} L_{smpl} + \lambda_{prior} L_{prior}$$
+    
+    **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°ÑÐ»ÑƒÐ³Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑ‘ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð¹Ñ‚Ð¸ÑÑŒ, Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÑ Ð²ÐµÑÐ° Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- **Data Scaling:** Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ 32 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (AGORA, UBody, Human3.6M, MSCOCO, MPII, 3DPW, Fit3D Ð¸ Ð´Ñ€.) Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- Ð˜Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð° Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ _ViTPose_, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ð»Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ prior Ð½Ð° 2D-ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|32 Combined Datasets|**~4.5M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²**|2D/3D/SMPL|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|General, Studio, Crowd|Ð”Ð°|
+|AGORA|Ð¢ÐµÑÑ‚|SMPL-X|High-Res|Crowd / Occlusion|Ð”Ð°|
+|UBody|Ð¢ÐµÑÑ‚|SMPL-X|Ð Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ|Upper body / Action|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** NMJE, PA-MPJPE, MPJPE.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** ÐÐ°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÑ‚ÑÑ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SMPL $\theta$).
+    
+- **Ð’ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ:** PVE (Per-Vertex Error).
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params (M), FLOPs.
+    
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¸ÐºÑ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð» Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Fit3D. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸" Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ñ‹, Ñ‚ÑÐ³Ð¸).
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (AGORA SMPL-X Test)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Backbone**|**Params**|**NMJE**|**P-MPJPE**|
+|---|---|---|---|---|
+|PIXIE|ResNet-50|~50M|134.1|-|
+|CLIFF|ResNet-50|~45M|81.0|-|
+|OSX|ViT-L|~300M|62.4|-|
+|**SMPLer-X-B**|**ViT-B**|**~86M**|**52.3**|**-**|
+|**SMPLer-X-L**|**ViT-L**|**~300M**|**44.9**|**-**|
+|**SMPLer-X-H**|**ViT-H**|**~632M**|**40.0**|**-**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑƒÐ½Ð¸Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… SOTA. SMPLer-X Ð½Ð° ViT-Huge ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð² 2 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ CNN-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ (CLIFF) Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð£Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…) Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+    
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ ViT-H Ðº ViT-B ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+Ð—Ð°ÐºÐ¾Ð½ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Scaling Law) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ 3D Human Mesh Recovery. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ViT Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ¼Ñƒ 4.5 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹, Ð¾Ð½ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¸ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½ÑƒÑŽ 3D-Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‰ÑƒÑŽ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ Ñ…Ð¸Ñ‚Ñ€Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¸ Ð¸Ð· ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸ CNN.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„ÐµÐ½Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ 4.5M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¾Ð½Ð° "Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ»Ð° Ð²ÑÑ‘". Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ð»ÑŒÑ†ÐµÐ² Ñ€ÑƒÐº, Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¾Ð½Ð¸ ÑÐ¶Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ (Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ SMPL-X), Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ.
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|ÐšÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€ A100 GPU|ÐÐµÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.|
+|Latency|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge|**ÐšÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** ViT-B (ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹) Ð·Ð°Ð¹Ð¼ÐµÑ‚ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU. Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ $O(N^2)$ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»Ð¾Ðº.|
+|FPS|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ / GPU|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».**|
+|Model size|86M â€“ 632M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** ÐžÑ‚ 300 ÐœÐ‘ Ð´Ð¾ 2.5 Ð“Ð‘. Ð¢Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ <30 ÐœÐ‘ Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ð¼Ð¾.|
+|FLOPs|Ð¡Ð¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð“Ð¸Ð³Ð°Ñ„Ð»Ð¾Ð¿Ñ|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».**|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA (Ð½Ð° 2023/2024 Ð³Ð¾Ð´):** Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ single-frame Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+    
+- **Expressiveness:** ÐžÑ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾, Ð¿Ð°Ð»ÑŒÑ†Ñ‹ Ð¸ Ð¼Ð¸Ð¼Ð¸ÐºÑƒ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸).
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð—Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Fit3D).
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Edge:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾.
+    
+- **Single-frame:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ, Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¶Ð¸Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€ (Ñ…Ð¾Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°).
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|5|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ SMPL-ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Fit3D MoCap.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|5|"Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ»Ð° Ð²ÑÑ‘", Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ attention Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|5|Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|2|Single-frame, Ð½Ð¾ Ð´Ð¶Ð¸Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¼Ð¾Ñ‰Ð¸ ViT.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|2|ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|5|Ð’ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿ÑƒÐ»Ðµ Ð±Ñ‹Ð» Fit3D (MoCap Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹).|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° (ÐºÐ°Ðº Ð² CLIFF) Ð½ÐµÑ‚.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|5|ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ GPU-ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|ÐšÐ¾Ð´, Ð²ÐµÑÐ° Ð¸ ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ñ‹ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…°):**
+
+- **Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Teacher (Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ) Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°).** Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ <10 Ð¼Ñ Ð¸ <30 ÐœÐ‘. ÐœÑ‹ Ð²Ñ‹Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÑƒÑŽ ÑÐµÑ‚ÑŒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, _RTMPose-Lite_ + _MotionAGFormer-XSmall_). Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÑ‚Ð° "Ð¼Ð°Ð»Ñ‹ÑˆÐºÐ°" Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ð¾Ð¼ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð¼Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·ÑŒÐ¼ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡Ð¸ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ð°, Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð¸Ð¼ Ð¸Ñ… Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· **SMPLer-X-Huge** Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð¼ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ground Truth ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (Pseudo-labels), Ð¸ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ð¼ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Knowledge Distillation). SMPLer-X â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ Ñ„Ð°Ð±Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- ÐÐ°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ **ViTPose** (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÐµÑ‘ ÐºÐ°Ðº backbone).
+    
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº Ð¸ "ÑƒÐ±Ð¸Ð¹Ñ†Ð°" Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ **VIBE**, **PARE**, **CLIFF** Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ñ‹).
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|7|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð² Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ, Ð° Ð² Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|9|Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð².|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð².|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð’Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð²ÑÐµ Ð²ÐµÑÐ° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¸ ÐºÐ¾Ð´.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Ð¢ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Foundation Model Ð´Ð»Ñ SMPL.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|ÐÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Foundation Model Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (SMPL-X) Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¼ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Vision Transformers Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ 32 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (4.5M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²).
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (2D, 3D, SMPL) Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ViT-Ð±ÐµÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° 2D-Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ….
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: ÐšÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼ (ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°) Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (single-frame Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´).
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **Ð¡Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ (Teacher Model) Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð²**, Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ (Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ) Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°).
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾ Knowledge Distillation (Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ ViT Ðº Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¼ CNN).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ SOTA, Ð½Ð¾ Ð² Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ ÐºÐ¾Ð´ Ð½Ðµ Ð²Ð¾Ð¹Ð´ÐµÑ‚).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ViTPose (Ð¿Ñ€Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°), CLIFF/PARE (Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¸).
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation"
+title_ru: "SMPLer-X: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Cai, Ren, Zeng, Lin, Yu, Wang, Fan, Gao, Yu, Pan, Zhao, Liu]
+year: 2023
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2309.17448"
+tags: [pose_estimation, occlusion, validation]
+pose_dim: "smpl"
+strategy: "single_stage"
+backbone: "ViT (Base/Large/Huge)"
+params_M: 632.0
+flops_G: "High"
+latency_ms: "High"
+hw_tested: "A100 GPU"
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "A"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# SMPLer-X: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ñƒ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Scaling Laws) Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ 3D Human Mesh Recovery. ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Vision Transformer (Ð´Ð¾ 632Ðœ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) Ð½Ð° 4.5 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð· 32 Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð»Ð¸ Foundation Model, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð±ÑŒÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ SOTA-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ñ… Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð¾Ð² (ResNet-50). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÑŽ (generalization) Ð½Ð° Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ) Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ….
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² ÑÐµÑ‚Ð¸ (Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ðº ViT) Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ…Ð°ÐºÐ¸.
+- Ð•Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, ÐºÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° (SMPL-X), Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ feature-ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ñ‹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ViT-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ViT (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ 2D pose estimation Ð² ViTPose). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¸ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL-X. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð´Ð°Ñ‚Ð°-Ð¸Ð½Ð¶Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°: Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ 32 Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ MoCap Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Fit3D) Ð¸ Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ (Loss) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº (2D, 3D, Mesh).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| AGORA | Ð¢ÐµÑÑ‚ | NMJE | 40.0 (ViT-H) - ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ SOTA |
+| UBody | Ð¢ÐµÑÑ‚ | P-MPJPE | 41.7 (ViT-H) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+SMPLer-X-Huge (ViT-H) ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð² 2 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ CNN-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (CLIFF, PIXIE) Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°Ñ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… + Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² = Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ | ÐÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ CPU |
+| FPS | ÐžÑ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ | - |
+| Params | 86M (Base) - 632M (Huge)| - |
+| FLOPs | Ð¡Ð¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð“Ð¸Ð³Ð°Ñ„Ð»Ð¾Ð¿Ñ | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ (single-frame), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¶Ð¸Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… (Edge) ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ñ… GPU.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ñ€ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚** Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Fit3D Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð¾Ð²/Ñ‚ÑÐ³. ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ SMPLer-X-Huge Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ ÐºÐ°Ðº **Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ (Teacher model)** Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… 3D-ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (Pseudo-labels) Ð½Ð° Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ YouTube, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ) Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ edge-friendly Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…°).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ SOTA Foundation Model Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð¸, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² (<10 Ð¼Ñ) Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[ViTPose]], [[MotionBERT]] (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³-ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°)
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/caizhongang/SMPLer-X
+- Pretrained: Ð”Ð° (Base, Large, Huge)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: 32 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (Ð²ÐºÐ». Fit3D)
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{cai2023smpler,
+  title={Smpler-x: Scaling up expressive human pose and shape estimation},
+  author={Cai, Zhongang and Ren, Daxuan and Zeng, Ailing and Lin, Zhengyu and Yu, Tao and Wang, Wenjia and Fan, Xiangyu and Gao, Yang and Yu, Yuhui and Pan, Liang and others},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  volume={36},
+  year={2023}
+}
+````
+
+```
+
+---
+
+ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾! ÐœÑ‹ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‡Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ "Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð»Ð»ÐµÑ€Ð¸Ð¸" (ViTPose, MotionBERT, SMPLer-X), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð°Ñ‚ Ð½Ð°Ð¼ Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ (PARE, CLIFF, MeTRAbs), Ñ‡ÑŒÐ¸ Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¸ Ð¼Ñ‹ ÑƒÐºÑ€Ð°Ð´ÐµÐ¼.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð·Ð°Ð¼ÐºÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ Ñ†ÐµÐ¿Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ **SmartRep**, Ð½Ð°Ð¼ **Ð¶Ð¸Ð·Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð°** ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²ÑƒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÑƒÑŽ 2D-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ (Ñ‚Ñƒ ÑÐ°Ð¼ÑƒÑŽ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð° <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ‚ÑŒ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³). 
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€:
+1. **RTMPose (2023)** â€” SOTA Ð¾Ñ‚ OpenMMLab, ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð² (Ð²Ñ‹Ð¶Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ 1-2 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon).
+2. **MoveNet (Google)** â€” Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÐºÐ°Ñ….
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/TokenPose Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/TokenPose Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..9cea56c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/TokenPose Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,349 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€. Ð•ÑÐ»Ð¸ ViTPose Ð±Ñ€Ð°Ð» Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ "Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð¹" Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°, Ñ‚Ð¾ **TokenPose** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ³Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ð³Ð´Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹.
+
+Ð”Ð»Ñ **SmartRep** ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð°Ñ‚Ð°ÐºÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ â€” **ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑŽ** (Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°). Ð˜Ð´ÐµÑ "Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²" Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ "Ð´Ð¾Ð³Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ", Ð³Ð´Ðµ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÐµ, Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ Ð¸ Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð°.
+
+Ð”Ð°Ð²Ð°Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ¼ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Li et al. Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð¼Ñƒ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation (TokenPose: Ð˜Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Yanjie Li, Shoukui Zhang, Zhicheng Wang, Sen Yang, Wankou Yang, Shu-Tao Xia, Erjin Zhou
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Tsinghua University, Megvii Technology, Southeast University
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2021, ICCV
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð² CV)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2104.03582
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >350
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð§Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ CNN (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° HRNet) Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÑ… (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ…).
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð’Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ **Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº (keypoint tokens)**. Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ CNN-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² "Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹" Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ _Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ_ Ñ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°:** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CNN, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾, TokenPose Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ _Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼_ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°:** Ð¯Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· attention Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼Ð¸ CNN.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 2D
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Heatmap-based
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame
+    
+- **Backbone:** Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ (CNN stem + Transformer encoder)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐšÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° ($256 \times 192$).
+    
+- **CNN Stem:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð°Ñ CNN (ResNet Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ HRNet) Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 2D ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÐµÐ¹.
+    
+- **Ð¢Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** ÐšÐ°Ñ€Ñ‚Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $H \times W \times C$ ÑÐ¿Ð»ÑŽÑ‰Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (flatten) Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð· $L = H \times W$ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð². Ðš Ð½Ð¸Ð¼ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ 2D Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Positional Encoding).
+    
+- **Keypoint Tokens:** Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¸Ð· $K$ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (Ð³Ð´Ðµ $K$ â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ 17 Ð´Ð»Ñ COCO).
+    
+- **Transformer:** Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°. Ð¡ÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ "ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÑÑ‚" Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÑƒ Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°.
+    
+- **Head (Ð”ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€):** Ð˜Ð· Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ $K$ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Linear ÑÐ»Ð¾Ð¹ (MLP), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $C$ Ð² Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $H \times W$, Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð½ reshape-Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² 2D Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°.
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1:** Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ CNN (Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ñ TokenPose (ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· attention).
+    
+- **Figure 2:** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… (ÑÐ¸Ð½Ð¸Ñ…) Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… (ÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ñ…) Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð².
+    
+- **Figure 4 (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Attention):** **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÑƒÐ½Ð¾Ðº.** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ (attention maps) Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð’Ð¸Ð´Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ Ð½Ð¸Ð¼ _Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ_ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€:**
+    
+    $$X = [T_1, T_2, ..., T_K, V_1, V_2, ..., V_{HW}] + PE$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $T_i$ â€” Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², $V_j$ â€” Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹, $PE$ â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+    
+- **Ð”ÐµÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ (Heatmap Prediction):**
+    
+    Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ $i$-Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½ $T_i'$ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñƒ $H_i$:
+    
+    $$H_i = \text{Reshape}_{H \times W}(\text{Linear}(T_i'))$$
+    
+    **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ "Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ñ‹Ð¹" Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Deconv ÑÐ»Ð¾ÐµÐ².
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ: CNN Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð°Ð¼, Ð³Ð´Ðµ Ð¾Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð° (low-level features), Ð° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ â€” Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+    
+- ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|COCO|~118K / 5K / 20K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+|MPII|25K / - / 3K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** AP, AP@.50, AP@.75, AR (COCO), PCKh@0.5 (MPII).
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params, FLOPs. Latency Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¾ÑÑŒ.
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (occlusion robustness).
+    
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑƒÐ³ÑƒÐ±Ð¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ.
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° COCO val)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Params**|**FLOPs**|**AP**|
+|---|---|---|---|---|
+|SimpleBaseline|ResNet-50|34.0M|8.9G|70.4|
+|HRNet-W32|CNN|28.5M|7.1G|74.4|
+|**TokenPose-S**|ResNet-50 + TF|**21.6M**|**5.7G**|**73.5**|
+|**TokenPose-L/D24**|HRNet + TF|**29.8M**|**11.5G**|**75.8**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** TokenPose-S Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ResNet-50 baseline Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ FLOPs. Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ HRNet Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ HRNet.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑƒÐ±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² _Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼_ (Ð·Ð°Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ $T_i$ Ð¸ $T_j$), AP Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñƒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ) Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ attention Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð° "Ð»ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÐµ" Ð¿Ñ€Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ðµ "Ð»ÐµÐ²Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ñ‚ÑŒ" Ð¸ "Ð»ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¾".
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° GPU|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge.|
+|Latency|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|**ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚.** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ FLOPs, attention Ð½Ð°Ð´ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸ (Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÐ¿Ð»ÑŽÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð¾ 256 Ð¸Ð»Ð¸ 1024) Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU Ð·Ð°Ð¹Ð¼ÐµÑ‚ 20-50+ Ð¼Ñ.|
+|FPS|ÐÐµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾|Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾, <15 fps Ð½Ð° Snapdragon.|
+|Model size|21.6M - 29.8M|**ÐŸÑ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ (ÑÐ¾ ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ð¾Ð¼).** Ð¡ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ INT8/FP16 Ð²Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ð² <30 ÐœÐ‘.|
+|FLOPs|5.7G - 11.5G|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ <1.5G Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ð° Ð½Ð° CPU.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **Ð˜Ð·ÑÑ‰Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚" Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+    
+- **Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€:** Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… transposed convolutions Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ MLP Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+- Ð¢Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ _Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰ÑƒÑŽ_ 3D-ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D-Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ±Ð¾Ð¸ Ð² Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð² Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ÐºÐµ), ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸Ñ… Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð² COCO.
+    
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|2|Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ ViTPose, Ð½Ð¾ FLOPs Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ CPU <10ms.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|3|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¾ÑÑŒ.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|5|**ÐžÐ´Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐµ.**|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Fit3D).|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|4|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|ÐšÐ¾Ð´ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ (PyTorch).|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…²):**
+
+- **Ð¡Ð°Ð¼Ð° ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Keypoint Tokens.** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñƒ Ð¸Ð´ÐµÑŽ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ Ð² ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°-Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ CNN (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, MobileNetV3). ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ "ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€" Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ _Ð½Ð°Ð´ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²_ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð°Ñ…, Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ attention Ð½Ð°Ð´ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²).
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ… Ð¸Ð· HRNet Ð¸ ResNet.
+    
+- Ð Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð² CV (ÐºÐ°Ðº DETR Ð² object detection).
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° ViTPose (TokenPose Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹, ViTPose â€” Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹).
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ ÑÐ²ÐµÐ¶ÐµÐ¹ Ð¸Ð´ÐµÐµÐ¹.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð² Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ COCO Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|8|ÐŸÐ¾Ð²Ð»Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|3|Ð›ÐµÐ³Ñ‡Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ Ð½Ðµ mobile-friendly.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Weak Accept (Ð´Ð»Ñ edge), Strong Accept (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ñ‹ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ self-attention ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ (ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ) ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… CNN-Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ MLP Ð½Ð°Ð´ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: FLOPs (5.7G+) Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ð°Ñ… Ñ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹ <10 Ð¼Ñ.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Keypoint Tokens (ÐºÐ°Ðº Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸)** â€” Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ñ€ÑƒÐº/Ð½Ð¾Ð³.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð¡ÐµÑ‚Ð¸, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð² Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ (PoseFormer, MotionBERT).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼: MotionBERT, RTMPose.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation"
+title_ru: "TokenPose: Ð˜Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Li, Zhang, Wang, Yang, Yang, Xia, Zhou]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2104.03582"
+tags: [pose_estimation, biomech, occlusion]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "Hybrid (CNN + Transformer)"
+params_M: 21.6
+flops_G: 5.7
+latency_ms: 
+hw_tested: "GPU"
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "C"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# TokenPose: Ð˜Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ, Ð³Ð´Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ CNN, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ„Ð¸ÑˆÐºÐ° â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ $K$ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Â«Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²Â», ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼, ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ (ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ) ÑÐ²ÑÐ·Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ CNN (HRNet, ResNet) Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾. ÐŸÑ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÑ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ…) Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚, Ð° Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Keypoint Tokens, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð².
+- Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ "Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð»ÑÐ´Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð·Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ (attention), Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ñ€ÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CNN-stem Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². ÐžÐ½Ð¸ ÑÐ¿Ð»ÑŽÑ‰Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ñ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Positional Encoding. Ðš Ð½Ð¸Ð¼ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Keypoint Tokens). Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² 2D Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO val | 5K | AP | 73.5 (TokenPose-S) |
+| MPII | 3K | PCK@0.5 | 89.6 (TokenPose-S) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+TokenPose-S Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ SimpleBaseline (ResNet-50), Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (21.6M vs 34M) Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ FLOPs (5.7G vs 8.9G). Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ HRNet, Ð½Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²ÐµÐµ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | - |
+| FPS | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | - |
+| Params | 21.6M (Small) | - |
+| FLOPs | 5.7G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð´ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (FLOPs > 5G), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… CPU Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ðµ (<10 Ð¼Ñ). ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ 3D-Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+Ð˜Ð´ÐµÑ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· "Keypoint Tokens" (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²) ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ñ€ÑƒÐº Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ TokenPose "ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ", Ð½Ð¾ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°-Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ *Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²* Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð°Ñ… Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ð¾Ð¹ CNN.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[HRNet]], [[ViTPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/leeyegy/TokenPose
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: COCO, MPII
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{li2021tokenpose,
+  title={TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation},
+  author={Li, Yanjie and Zhang, Shoukui and Wang, Zhicheng and Yang, Sen and Yang, Wankou and Xia, Shu-Tao and Zhou, Erjin},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  pages={11313--11322},
+  year={2021}
+}
+````
+
+```
+---
+Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸ Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, **MoveNet**, **RTMPose**) Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… (ÐºÐ°Ðº **MotionBERT**), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ latency Ð¸ MAE Ð´Ð»Ñ SmartRep. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑˆÑŒ?
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/VIBE Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/VIBE Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..887575f
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/VIBE Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation.md	
@@ -0,0 +1,348 @@
+
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ðº ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ â€” **SMPL-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº, Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ 3D-ÑÐµÑ‚ÐºÑƒ (mesh) Ð¸ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²).
+
+**VIBE (CVPR 2020)** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð²Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ð»Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÐ¾ÑÑ‚ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ (adversarial learning) Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… MoCap. Ð”Ð»Ñ **SmartRep** ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð°Ð»ÐºÐ° Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÑ… ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð°Ñ…: SMPL â€” ÑÑ‚Ð¾ "Ð¡Ð²ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð“Ñ€Ð°Ð°Ð»ÑŒ" Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Joint Angles (Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸), Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ ÐºÑ€ÐµÑÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ðµ.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· VIBE Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð¼Ñƒ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation (VIBE: Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Muhammed Kocabas, Nikos Athanasiou, Michael J. Black
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Max Planck Institute for Intelligent Systems (MPI-IS), University of Tuebingen
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2020, CVPR
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ñ‚Ð¾Ð¿-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:1912.05656
+    
+- **Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð´:** [https://github.com/mkocabas/VIBE](https://github.com/mkocabas/VIBE)
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >1200
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ SMPL-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, HMR, SPIN) ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ "in-the-wild Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ $\leftrightarrow$ 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ".
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾-ÑÐ¾ÑÑ‚ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐµÑ‚ÑŒ (GAN) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ (CNN + GRU) Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð° Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð²Ð·ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ð¸Ð· Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° AMASS.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… AMASS (ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‰ÐµÐ¹ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ 3D-ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ **adversarial motion prior** (Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸). Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ð°ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð·Ð° Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑ Ground Truth 3D Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** Ð¡Ð¾ÑÑ‚ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ¿Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹, Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ 3D MoCap Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹) Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ, Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ 3D-Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SMPL (3D mesh, 6DoF body + joint angles)
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ bounding box)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Direct regression (Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ $\theta$ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ $\beta$)
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Recurrent (GRU)
+    
+- **Backbone:** ResNet-50 + GRU
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð· $T$ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°).
+    
+- **CNN-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ (Generator Stage 1):** ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ResNet-50 (Ð²Ð·ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ SPIN), Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2048.
+    
+- **Temporal Encoder (Generator Stage 2):** Ð”Ð²ÑƒÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ GRU (BiGRU) Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+    
+- **SMPL Regressor:** Ð˜Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ (MLP) Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ $\theta$ (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð­Ð¹Ð»ÐµÑ€Ð°/Ð¾ÑÐ¸-ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð´Ð»Ñ 24 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²) Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ $\beta$ (ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ PCA).
+    
+- **Motion Discriminator:** ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ GRU + Self-Attention. ÐžÐ½Ð° Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² $\theta$ Ð¸ $\beta$ Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: ÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð· AMASS Ð¸Ð»Ð¸ Ñ„ÐµÐ¹Ðº Ð¾Ñ‚ Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°?
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1:** Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ VIBE (Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€ÑÐ´) Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ SPIN (Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€ÑÐ´), Ð³Ð´Ðµ Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°.
+    
+- **Figure 2 (ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°):** ÐÐ°Ð³Ð»ÑÐ´Ð½Ð°Ñ ÑÑ…ÐµÐ¼Ð° Generator (ResNet+GRU) Ð¸ Discriminator (Ñ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ). Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, ÐºÐ°Ðº loss Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ðº Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ $\mathcal{M}(\theta, \beta)$ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ 72 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ 10 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð² 3D-Ð¼ÐµÑˆ (6890 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½) Ð¸ 3D-ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹.
+    
+- **Adversarial Loss:**
+    
+    $$L_{adv} = \mathbb{E}_{\Theta \sim p_{G}}[(D_M(\Theta) - 1)^2]$$
+    
+    Ð³Ð´Ðµ $D_M$ â€” Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€, $\Theta$ â€” ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ LSGAN (Least Squares GAN).
+    
+- **2D / 3D Loss (Ð´Ð»Ñ Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°):**
+    
+    $$L_{2D} = || W \cdot (x - \hat{x}) ||_2^2$$
+    
+    Ð•ÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ground Truth 3D (Ð½Ð° Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…), Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ L2 loss Ð½Ð° 3D ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- **Self-Attention Ð² Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ðµ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð²Ñ‹ÑÑÐ½Ð¸Ð»Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ GRU-Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…. Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼.
+    
+- **Pre-trained SPIN:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð° (Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ GAN Ð½Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð»ÑÑ Ð±Ñ‹).
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (train/val/test)**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|AMASS|>40M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|MoCap SMPL|-|General|Ð”Ð°|
+|3DPW|60 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|SMPL|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|In-the-wild|Ð”Ð°|
+|MPI-INF-3DHP|~1.3M ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²|3D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Studio|Ð”Ð°|
+|PennAction, InstaVariety|Ð Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ|2D|Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Sport/Action|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** PA-MPJPE, MPJPE.
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** ÐÐ°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ SMPL Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸ Ð² CVPR Ð¼ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ MPJPE ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²). **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]: Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° â€” Ð´Ð°Ð¶Ðµ SMPL Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ MAE ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².**
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (Acceleration error Ð² $mm/s^2$) â€” VIBE Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÐµÑ‘ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ð».
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** FPS Ð½Ð° GPU.
+    
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (3DPW Dataset)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°**|**Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**|**MPJPE (mm)**|**PA-MPJPE (mm)**|**Accel Error**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|HMR|ResNet-50|Single-frame|130.0|81.3|37.4|
+|SPIN|ResNet-50|Single-frame|96.9|59.2|29.8|
+|Temporal HMR|ResNet-50+GRU|Window|130.4|76.7|-|
+|**VIBE (Ours)**|**ResNet-50+GRU**|**Window**|**93.5**|**56.5**|**27.3**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** VIBE ÑÑ‚Ð°Ð» Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ SOTA Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ 3DPW (ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ "Ð² Ð´Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ðµ" Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚) Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» ÑÐ°Ð¼ÑƒÑŽ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Accel Error).
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð£Ð´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° 2D-Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ) Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼ Ð¸ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñƒ MPJPE. Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€.
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐÐµÑÐ²Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¾ÑÑ‚ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… MoCap (AMASS) ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ 3D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… 3D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº.
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ. Ð˜Ð·-Ð·Ð° SMPL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ðµ "Ñ€Ð°ÑÑ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ" ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÐ·Ð¸Ð½Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñƒ direct regression Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹), ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|RTX 2080 Ti|ÐÐµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Latency|ÐžÐºÐ¾Ð»Ð¾ 30-35 FPS Ð½Ð° GPU|**ÐšÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ResNet-50 Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ GRU Ð¸ MLP Ð½Ð° CPU ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð·Ð°Ð¹Ð¼ÐµÑ‚ 100-300+ Ð¼Ñ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€.|
+|Model size|ResNet-50 + GRU + Regressor|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð’ÐµÑÐ¸Ñ‚ >100 ÐœÐ‘.|
+|FLOPs|>8G Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° CNN|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».**|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **SMPL Representation:** ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¼Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ñ… (Joint Angles) Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÐ²Ð¾Ð¹ Inverse Kinematics solver.
+    
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð‘Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ AMASS-Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµÐ¿Ð¾Ð´ÑŠÐµÐ¼Ð½Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚ÑŒ:** Ð”Ð»Ñ Edge-Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð°.
+    
+- **ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ ÑÐºÐµÐ¹Ð»Ð°:** Ð˜Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÑ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± (Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾/Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾) Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð² CLIFF).
+    
+- ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° RNN (GRU): Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° NPU Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÑÐ¾ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ <10 Ð¼Ñ.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|4|SMPL ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ MAE Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|4|Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÐµÑ‚ "Ð´Ð¾Ð´ÑƒÐ¼Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð½ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð² AMASS, VIBE ÐµÐµ Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÑ‚.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|4|GRU ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ñ‹Ð²ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (MotionBERT).|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|3|GRU Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ "Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ", Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¸Ñ… Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¾Ð² Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ TCN.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ|2|PennAction Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ñ‹).|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|2|Ð¡Ð»Ð°Ð±, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð° (bounding box Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ).|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|2|GAN-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ fine-tuning.|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð° Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð²|5|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¿ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…²):**
+
+- **Ð˜Ð´ÐµÑ Adversarial Motion Prior (ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²):** Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ SMPL Ð¸ GRU Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¸Ñ… Ð²ÐµÑÐ°. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÑŽ VIBE: Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (training time) Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ **Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ° ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð¸Ñ… Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Fit3D). ÐŸÑ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ (<10 Ð¼Ñ) Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸, Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ VIBE.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ñ… HMR (2018) Ð¸ SPIN (2019).
+    
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ TCMR (Temporal Consistent Mesh Recovery) Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ SMPL-ÑÐµÑ‚ÑÐ¼Ð¸ (PARE, CLIFF).
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð°Ð¼ (VideoPose3D, MotionBERT), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð¸Ð· Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ (end-to-end), Ð° Ð½Ðµ Ð¸Ð· 2D-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|9|Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ MoCap-Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ñ‹Ð² 2020 Ð³Ð¾Ð´Ð°.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ GRU+Attention Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|8|ÐÐ°Ð´ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³ Ð½Ð° 3DPW.|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|9|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾, ÐºÐ¾Ð´ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|ÐŸÐ¾Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð² SMPL-ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|ÐÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ low-end CPU.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Weak Accept (Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ð¸ Adversarial Prior, ÑÐ°Ð¼Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÐ¾ÑÑ‚ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ðµ 3D MoCap Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (AMASS) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· 2D-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Motion Discriminator Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ GRU Ñ Self-Attention, Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: "Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ" Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° (ResNet-50 + Ñ€ÐµÐºÑƒÑ€Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ + SMPL-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€), Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð±ÐµÐ· GPU.
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep: **ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²)**. ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»ÑŽÐ±ÑƒÑŽ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÑƒÑŽ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: Ð¡ÐµÑ‚Ð¸ Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ PARE (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¹ Ð² SMPL) Ð¸Ð»Ð¸ CLIFF (Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹).
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ SMPL-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð°ÐºÑˆÐµÐ½Ð° Ð¼Ñ‹ Ð¸Ñ… Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ³Ð°ÐµÐ¼).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: MotionAGFormer (Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ prior Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñ‹).
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation"
+title_ru: "VIBE: Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Kocabas, Athanasiou, Black]
+year: 2020
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:1912.05656"
+tags: [pose_estimation, biomech, ssl]
+pose_dim: "smpl"
+strategy: "single_stage"
+backbone: "ResNet-50 + GRU"
+params_M: ~50.0
+flops_G: >8.0
+latency_ms: "ÐÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾"
+hw_tested: "RTX 2080 Ti"
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "C"
+priority: "MEDIUM"
+---
+
+# VIBE: Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ (jitter) Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° (SMPL) Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ (CNN+GRU) ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ñ Motion Discriminator'Ð¾Ð¼, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð½Ð° Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¾Ð¼ MoCap-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (AMASS) Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÐ»ÐºÐ¸. 
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ 3D SMPL Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… "Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-3D", ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ð»Ð¾. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… (HMR, SPIN) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ "Ñ€Ð²Ð°Ð½Ñ‹Ðµ" Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ñ… 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (AMASS) Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Adversarial Prior (Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+- Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+ÐšÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÑ€Ð¾Ð¿Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ResNet-50. ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‡Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð´Ð²ÑƒÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ GRU, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚. MLP-Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¾Ñ€ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ SMPL ($\theta, \beta$). ÐžÑ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ (GRU + Attention) ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $\theta$ Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ "Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ" Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° AMASS.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| AMASS | >40M | - | (Ð”Ð»Ñ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°) |
+| 3DPW | 60 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ | PA-MPJPE | 56.5 Ð¼Ð¼ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+VIBE Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ð» Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (Acceleration Error) Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ SOTA (SPIN), ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ð² Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ñ€Ð´ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° in-the-wild Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ 3DPW.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ~30 ms | ÐÐ° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¼ GPU |
+| FPS | ~30 | ÐÐ° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¼ GPU |
+| Params | Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ | - |
+| FLOPs | >8G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ CNN-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ "ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚" CPU ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ GAN-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÑÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÑƒÐ·ÐºÐ¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ñ€ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚** Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ (Latency < 10 Ð¼Ñ). ÐœÑ‹ Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ SMPL end-to-end Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾, ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ **ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð”Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²)** Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ 3D-Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, MotionAGFormer Ð¸Ð»Ð¸ VideoPose3D), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð·Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ 3D-Ð¼ÐµÑˆÐ° Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… GPU, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ edge-Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° MAE Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑÑÑŒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸ MPJPE.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[MotionAGFormer]] (Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸), [[VideoPose3D]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/mkocabas/VIBE
+- Pretrained: Ð”Ð°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: AMASS, 3DPW
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{kocabas2020vibe,
+  title={VIBE: Video inference for human body pose and shape estimation},
+  author={Kocabas, Muhammed and Athanasiou, Nikos and Black, Michael J},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
+  pages={5253--5263},
+  year={2020}
+}
+````
+
+```
+
+---
+ÐœÑ‹ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹ (2D SOTA, Lifting, SMPL). Ð•ÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ **RTMPose-Lite** Ð¸Ð»Ð¸ **Lite-HRNet** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ðµ 2D-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ 10 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ SmartRep!
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/ViTPose Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/ViTPose Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..b41c11e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/ViTPose Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,350 @@
+
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÐµÑ‚! ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°. Ð•ÑÐ»Ð¸ _HRNet_ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ» Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ñ… CNN Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ñ‚Ð¾ _ViTPose_ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Â«Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Â» ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸ Vision Transformers.
+
+Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° **SmartRep** ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¸Ð³Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÑƒÑŽ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ. Ð—Ð°Ð±ÐµÐ³Ð°Ñ Ð²Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´: Ð¼Ñ‹ Ð½Ðµ ÑÐ¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ViTPose Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ðµ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð·Ð° 10 Ð¼Ñ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ÑÑ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼ (Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ self-attention) Ð¸ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ **Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸** Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (Knowledge Distillation) Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸.
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.
+
+---
+
+### 1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation (ViTPose: ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Vision Transformer Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°)
+    
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹:** Yufei Xu, Jing Zhang, Qiming Zhang, Dacheng Tao
+    
+- **ÐÑ„Ñ„Ð¸Ð»Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** The University of Sydney, JD Explore Academy
+    
+- **Ð“Ð¾Ð´, venue:** 2022, NeurIPS
+    
+- **Ð ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³ venue:** A* (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹)
+    
+- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2204.12484
+    
+- **Ð¦Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹:** >600 (Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð° Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹)
+    
+
+---
+
+### 2. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’ÐÐ¯ Ð˜Ð”Ð•Ð¯ (Core Contribution)
+
+- **ÐšÐ°ÐºÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ?** Ð”Ð¾ ViTPose Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð² pose estimation Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Swin Transformer, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ CNN), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼Ñ‹ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð². ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð¼: Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ?
+    
+- **Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ?** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹, Ð½ÐµÐ¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Vision Transformer (ViT)** Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ backbone, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ð² ÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ heatmaps.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²?** Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (plain ViT) Ð² ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ (MAE â€” Masked Autoencoder) Ð±ÑŒÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° HRNet) Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ.
+    
+- **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°?** ÐžÐ±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ViT Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÑƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð¼Ð¸Ð´ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²) ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SOTA-Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº.
+    
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+#### 3.1. Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 2D
+    
+- **Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ:** Top-down (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° bounding box)
+    
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Heatmap-based
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Per-frame
+    
+- **Backbone:** ViT (Vision Transformer: Base, Large, Huge)
+    
+
+#### 3.2. ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+
+- **Ð’Ñ…Ð¾Ð´:** Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ $256 \times 192$), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ $d \times d$ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ $16 \times 16$).
+    
+- **Backbone (Plain ViT):** ÐŸÐ°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸, Ðº Ð½Ð¸Ð¼ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (positional encoding). Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· $L$ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° (Multi-Head Self-Attention + FFN). ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð¸ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð²) Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ‚Ð¸.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Backbone:** Ð¢ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $\frac{H}{d} \times \frac{W}{d} \times C$.
+    
+- **Head (Decoder):** ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¹ Ð´Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ñ… Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (deconvolution) $4 \times 4$, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² 2 Ñ€Ð°Ð·Ð°, Ð¸ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÑƒ $1 \times 1$ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ $K$ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ (Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²).
+    
+- **Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** ViTPose-B (86M), ViTPose-L (307M), ViTPose-H (632M).
+    
+
+#### 3.3. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- **Figure 1 (Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€):** Ð˜Ð»Ð»ÑŽÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ HRNet, Swin-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ ViTPose. Ð§ÐµÑ‚ÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ViTPose Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ "Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±Ñƒ" Ð±ÐµÐ· Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ð¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+    
+- **Figure 2 (Ð’Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ MAE-Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð°):** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· MAE-Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ViT ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑŽÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ.
+    
+
+#### 3.4. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+- **ÐŸÐ°Ñ‚Ñ‡Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Patch Embedding):** Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ $x \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}$ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð²:
+    
+    $$F_0 = \text{PatchEmbed}(x) \in \mathbb{R}^{\frac{H}{d} \times \frac{W}{d} \times C}$$
+    
+- **Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€-Ð±Ð»Ð¾Ðº:**
+    
+    $$F_{i}' = F_{i-1} + \text{MHSA}(\text{LN}(F_{i-1}))$$
+    
+    $$F_i = F_{i}' + \text{FFN}(\text{LN}(F_{i}'))$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ MHSA â€” Multi-Head Self-Attention, LN â€” Layer Normalization.
+    
+- **Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° (MSE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ ground-truth Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸.
+    
+
+#### 3.5. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- **MAE Pre-training (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾!):** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ MAE (Masked Autoencoder). Ð‘ÐµÐ· ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ ViT ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (COCO).
+    
+- **Knowledge Distillation:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (ViTPose-H) Ðº Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ð¼, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ loss Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹.
+    
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ›Ð¬ÐÐÐ¯ Ð§ÐÐ¡Ð¢Ð¬
+
+#### 4.1. Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**Ð¢Ð¸Ð¿**|**Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**Public?**|
+|---|---|---|---|---|---|
+|COCO|~118K / 5K / 20K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+|MPII|25K / - / 3K|2D|Various|General|Ð”Ð°|
+|CrowdPose|10K / 2K / 8K|2D|Various|General (Crowd)|Ð”Ð°|
+|OCHuman|4K / - / 4K|2D|Various|General (Occlusion)|Ð”Ð°|
+
+#### 4.2. ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ:** AP, AR Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….
+    
+- **Ð£Ð³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ:** **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž Ð’ Ð¡Ð¢ÐÐ¢Ð¬Ð•**.
+    
+- **Ð”ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¹Ð¼ÐµÐ½Ñ‚:** Params (M), FLOPs (G), Throughput (fps).
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° OCHuman Ð¸ CrowdPose (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ñ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼Ð¸).
+    
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾Ñ‡ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÑ… General CV ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð° OCHuman â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÐµÐ¹ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð¸ Ñ‚ÑÐ³Ð°Ñ….
+
+#### 4.3. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð° COCO val)
+
+|**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´**|**Backbone**|**Params**|**FLOPs**|**AP**|
+|---|---|---|---|---|
+|SimpleBaseline|ResNet-152|68.6M|17.0G|74.3|
+|HRNet-W48|HRNet|63.6M|32.9G|75.1|
+|TokenPose-L/D24|HRNet-ViT|29.8M|11.5G|75.8|
+|**ViTPose-B**|**ViT-B**|**86M**|**17.1G**|**75.8**|
+|**ViTPose-L**|**ViT-L**|**307M**|**61.1G**|**78.3**|
+|**ViTPose-H**|**ViT-H**|**632M**|**125.5G**|**79.1**|
+
+**[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** ViTPose Ð±ÑŒÐµÑ‚ HRNet, Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². ViTPose-H Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 79.1 AP, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñƒ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² COCO.
+
+#### 4.4. Ablation Study
+
+- Ð’Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°: Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½. ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ðµ deconv ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð°Ðº Ð¶Ðµ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, ÐºÐ°Ðº ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ FPN-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº ViT-backbone ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ….
+    
+
+---
+
+### 5. RESULTS & DISCUSSION
+
+#### 5.1. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹
+
+ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Vision Transformers Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pre-training (MAE).
+
+#### 5.2. ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+- ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ "Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸. Ð”Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°, Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°. **[ÐœÐžÐ™ ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™]:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ€ÑƒÐºÐ¸ ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð³Ñ€ÑƒÐ´ÑŒ/Ð¶Ð¸Ð²Ð¾Ñ‚ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸.
+    
+
+#### 5.3. Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|**ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€**|**Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ**|**Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ SmartRep (<10 Ð¼Ñ, <30 ÐœÐ‘, â‰¥30 fps)**|
+|---|---|---|
+|Hardware|A100 GPU|ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð½ÐµÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.|
+|Latency|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ CPU|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $O(N^2)$. ÐÐ° Snapdragon 8 Gen 2 ViTPose-B Ð·Ð°Ð¹Ð¼ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´.|
+|FPS|~200-500 fps Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð¼ GPU|ÐÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°.|
+|Model size|Ð¾Ñ‚ 86M (Base) Ð´Ð¾ 632M (Huge)|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ >300 MB Ð² FP32 (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ <30 MB).|
+|FLOPs|17.1G - 125.5G|**ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð».** Ð›Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ CPU < 1.5G.|
+
+---
+
+### 6. ÐŸÐ Ð•Ð˜ÐœÐ£Ð©Ð•Ð¡Ð¢Ð’Ð ÐŸÐžÐ”Ð¥ÐžÐ”Ð
+
+- **SOTA-Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ 2D-Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼:** Self-attention Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²ÐµÑÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼.
+    
+- Ð£Ð½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ¹ (joint sets) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´.
+    
+
+---
+
+### 7. ÐÐ•Ð”ÐžÐ¡Ð¢ÐÐ¢ÐšÐ˜ Ð˜ ÐžÐ“Ð ÐÐÐ˜Ð§Ð•ÐÐ˜Ð¯
+
+- **ÐÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Edge:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ.
+    
+- Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°.
+    
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ (Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ðº latency Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°).
+    
+
+---
+
+### 8. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑˆÐºÐ°Ð»Ðµ 1â€“5 ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:
+
+|**ÐÑÐ¿ÐµÐºÑ‚**|**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° (1â€“5)**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|Edge-Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU.|
+|Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼|3|ÐÐµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐ»Ð¾ÑÑŒ, Ð½Ð¾ 2D-Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ SOTA.|
+|Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸|5|Ð’Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° OCHuman.|
+|Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸|4|MAE pre-train Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹.|
+|Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼|1|ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚.|
+|Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…|1|Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.|
+|Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº truncation|4|Ð¡Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð» Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿.|
+|Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ fine-tuning|5|Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….|
+|Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð´Ð°|5|Ð ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ MMPose Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹.|
+
+**ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ðº Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…°):**
+
+- **ViTPose ÐºÐ°Ðº Teacher Model.** ÐœÑ‹ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ ViTPose Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ. ÐÐ¾ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ViTPose-H, Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (Fit3D 2D-Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº (pseudo-labels), Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ **ÑÐ´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ (Knowledge Distillation)** ÐµÐ³Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÑƒÑŽ edge-friendly Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð² _RTMPose-Lite_). Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°.
+    
+
+---
+
+### 9. Ð¡Ð’Ð¯Ð—Ð¬ Ð¡ Ð”Ð Ð£Ð“Ð˜ÐœÐ˜ Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐÐœÐ˜
+
+- Ð’Ñ‹Ñ‚ÐµÑÐ½ÑÐµÑ‚ _HRNet_ ÐºÐ°Ðº SOTA baseline Ð´Ð»Ñ 2D pose.
+    
+- Ð˜Ð´ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÑÐ¿ÐµÑ… _ViT_ Ð¸ _MAE_ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+- **ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº:** _RTMPose_ (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· ViTPose Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ð°Ñ… â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+    
+
+---
+
+### 10. ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐžÐ¦Ð•ÐÐšÐ (Peer-Review)
+
+|**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹**|**1â€“10**|**ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹**|
+|---|---|---|
+|ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|7|ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ViT, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð²Ð¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹.|
+|Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°|8|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.|
+|Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|9|Ð˜ÑÑ‡ÐµÑ€Ð¿Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° 4 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….|
+|Ð¯ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|10|Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾, Ð¸Ð´ÐµÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð·Ñ€Ð°Ñ‡Ð½Ð°.|
+|Ð’Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|10|ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´, Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð² OpenMMLab.|
+|Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ community|10|Ð¢ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ SOTA Ð´Ð»Ñ 2D HPE.|
+|Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ edge-deployment|1|ÐÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ edge-Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.|
+
+**ÐžÐ±Ñ‰Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Accept (ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ baseline Ð¸ Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ).
+
+---
+
+### 11. ÐšÐ›Ð®Ð§Ð•Ð’Ð«Ð• Ð’Ð«Ð’ÐžÐ”Ð«
+
+1. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Vision Transformer Ñ MAE-Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð².
+    
+2. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Masked Autoencoder (MAE) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸.
+    
+3. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº: Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (FLOPs, Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹).
+    
+4. Ð¡Ð°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep (backbone / head / trick): **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ SOTA Teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (direction ðŸ…°)**.
+    
+5. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ðº Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ _RTMPose_.
+    
+6. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (Ð¼Ñ‹ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸).
+    
+7. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼: RTMPose, MoveNet, BlazePose.
+    
+
+---
+
+## Ð˜Ð¢ÐžÐ“ÐžÐ’ÐÐ¯ ÐšÐÐ Ð¢ÐžÐ§ÐšÐ
+
+Markdown
+
+````
+---
+title: "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation"
+title_ru: "ViTPose: ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Vision Transformer Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Xu, Zhang, Zhang, Tao]
+year: 2022
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2204.12484"
+tags: [pose_estimation, occlusion, validation]
+pose_dim: "2d"
+strategy: "top_down"
+backbone: "ViT (Plain)"
+params_M: 86
+flops_G: 17.1
+latency_ms: 
+hw_tested: "A100 GPU"
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "A"
+priority: "HIGH"
+---
+
+# ViTPose: ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ðµ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Vision Transformer Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Vision Transformer (ViT), Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ MAE, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð² 2D pose estimation. ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÐ²Ð¾ÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð° Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… ÑÐ¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸, Ð½Ð¾ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÑÐ²Ð¾ÐµÐ¹ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+Ð”Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ SOTA-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (HRNet) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Swin). Ð’Ð¾Ð·Ð½Ð¸Ðº Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ViT (ÐºÐ°Ðº Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹) Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ backbone.
+- Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¸Ð· Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… deconv-ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ backbone Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹ (Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ MAE-pretrain).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ (ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°) Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° (MHSA + FFN). Ð Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ…. Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ (Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸) Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| COCO val | 5K | AP | 75.8 (ViT-B), 79.1 (ViT-H) |
+| OCHuman | 4K | AP | 83.1 (SOTA Ð½Ð° Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ…) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+ViTPose-B Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ HRNet-W48 Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ (Ñ…Ð¾Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼) Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. ViTPose-H ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ñ€Ð´ Ð½Ð° COCO.
+
+## Edge-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | hw |
+|---|---|---|
+| Latency | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž |
+| FPS | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž | ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž |
+| Params | 86M (Base) Ð´Ð¾ 632M (Huge) | - |
+| FLOPs | 17.1G - 125.5G | - |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+ÐšÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ñ…. Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ $O(N^2)$ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Ð”Ð»Ñ edge AI (Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ CPU) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ 3D-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+Ð¡Ð°Ð¼Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ **Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ** (latency > 10 Ð¼Ñ, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ > 30 ÐœÐ‘). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ViTPose-H Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ðº ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°). **ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð°Ð¹Ð½Ñ‚ÑŽÐ½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ViTPose ÐºÐ°Ðº "Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ" (Teacher model) Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸ Knowledge Distillation Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½ÑƒÑŽ student-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (direction ðŸ…°).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÑ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ñ… Ð² ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ñ… (AP) Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… GPU, Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ð°Ñ MAE, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð¿Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ñ‹ (<10 Ð¼Ñ) Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+[[HRNet]], [[RTMPose]]
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+- Repo: https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose
+- Pretrained: Ð”Ð° (MMPose)
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: COCO, MPII, CrowdPose, OCHuman
+
+## BibTeX
+```bibtex
+@inproceedings{xu2022vitpose,
+  title={ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation},
+  author={Xu, Yufei and Zhang, Jing and Zhang, Qiming and Tao, Dacheng},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  volume={35},
+  pages={38571--38584},
+  year={2022}
+}
+````
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/_index.md
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index 0000000..e6c6f66
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/_index.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+# 2_pose_estimation â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð·
+
+## Scope
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 2D/3D ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ð½Ð° edge-deployment.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **2d_pose_edge** â€” Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ 2D pose estimators
+- **2d_pose_heavy** â€” Ñ„Ð»Ð°Ð³Ð¼Ð°Ð½ÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (ViTPose, HRNet)
+- **3d_pose_monocular** â€” Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ 3D Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ RGB
+- **video_pose** â€” temporal aggregation Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+- **smpl_based** â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+
+## Must-read
+
+### Edge / mobile 2D pose
+- **BlazePose** (Bazarevsky et al., CVPR Workshop 2020) â€” 33 keypoints, >30 fps Ð½Ð° CPU.
+- **MoveNet** (Google AI Blog 2021) â€” Lightning + Thunder Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹.
+- **MovePose** (Yu et al., ICANN 2024) â€” 68 mAP @ 11 fps Ð½Ð° Snapdragon.
+- **EfficientPose** (Groos et al., 2021) â€” scalable single-person.
+- **Lite-HRNet** (Yu et al., CVPR 2021) â€” ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ HRNet.
+- **RTMPose / RTMPose-Lite** (Jiang et al., arXiv 2023) â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ SOTA Ð´Ð»Ñ realtime.
+
+### Flagship 2D pose
+- **OpenPose** (Cao et al., TPAMI 2019) â€” ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ bottom-up.
+- **HRNet** (Sun et al., CVPR 2019) â€” high-resolution representation.
+- **ViTPose** (Xu et al., NeurIPS 2022) â€” plain ViT encoder.
+- **TokenPose** (Li et al., ICCV 2021) â€” token-based + occlusion reasoning.
+
+### 3D monocular
+- **VideoPose3D** (Pavllo et al., CVPR 2019) â€” temporal convolutions.
+- **MeTRAbs** (SÃ¡rÃ¡ndi et al., T-BIOM 2021) â€” metric-scale 3D.
+- **PoseFormer** (Zheng et al., ICCV 2021) + **PoseFormerV2** (Zhao et al., CVPR 2023).
+- **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) â€” unified motion representation.
+- **MotionAGFormer** (Mehraban et al., WACV 2024).
+
+### SMPL-based
+- **VIBE** (Kocabas et al., CVPR 2020).
+- **PARE** (Kocabas et al., ICCV 2021) â€” part attention.
+- **CLIFF** (Li et al., ECCV 2022) â€” full-frame cropping info.
+- **SMPLer-X** (Cai et al., NeurIPS 2023) â€” scaled-up SMPL.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `realtime pose estimation mobile` Ð½Ð° arXiv 2023â€“2025
+- Papers With Code: Pose Estimation â†’ filter by FPS / mobile
+- GitHub trending: `pose estimation`, `mmpose`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+- Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¶ÐµÑ€Ñ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ accuracy Ñ€Ð°Ð´Ð¸ speed; **Ð½ÐµÑ‚** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…:
+  - <10 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU (Ð±ÐµÐ· NPU)
+  - MAE â‰¤5Â° Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² vs MoCap Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…
+  - ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Â±45Â° Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°
+- Fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ pose estimators Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°.
+- Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð½Ð° Human3.6M, **Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Fit3D** â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Ð‘ÐµÐ· Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.md b/SmartRep/1_lit_research/2_pose_estimation/Ð‘ÐµÐ· Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.md
new file mode 100644
index 0000000..e69de29
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition.md
new file mode 100644
index 0000000..2aa2f25
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,126 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition"
+title_ru: "Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ (CTR-GCN)"
+authors: [Chen, Zhang, Yuan, Li, Deng, Hu]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/ICCV48922.2021.01305"
+tags: [skeleton_gcn, motion_representation, biomech]
+relevance_to_smartrep: 4
+params: "~1.46M (Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº) / ~5.8M (4-stream ensemble)"
+flops: "~17.5 GFLOPs (Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº) / ~70 GFLOPs (4-stream ensemble)"
+---
+```
+
+# Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ CTR-GCN, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÑƒÐ½Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¼ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ† ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¾Ð´Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ, Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ â€” Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÑÑ… Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð½Ð¾Ð³). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð»Ð° ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ SOTA Ð½Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… NTU RGB+D Ð¸ NW-UCLA Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ (Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ°Ðº 2s-AGCN) Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÐ¼ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° (Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸) Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ðµ. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ (feature channels) ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚Ð¸ (Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð±ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð²).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ (Channel-wise Topology Refinement):** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ CTR-GC, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ Ð¾Ð±Ñ‰ÑƒÑŽ Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (inferred on-the-fly).
+    
+- **Ð¡Ð½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°:** Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸).
+    
+- **Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸:** Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð² Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ (Multi-scale TCN), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ð»Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ SOTA-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¸Ð· Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð², Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ (CTR-GC) Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ (MS-TCN).
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸. ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $A$ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð½Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð²ÑƒÐ¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ $N \times N$, Ð¾Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ $C \times N \times N$. Ð”Ð»Ñ ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ (shared prior) Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð° ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (channel-specific refinement), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ MLP-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Multi-scale Temporal Convolutional Network (MS-TCN). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÐºÐ½Ð¾Ð¼ $K_t$, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ (dilation) Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐ´ÐµÑ€ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, $3 \times 1$, $5 \times 1$). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ. ÐÐ° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ (Multi-stream): Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (joints), ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (bones), ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (joint motion) Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (bone motion), Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ñ… Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‹ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ (Late Fusion).
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Joint stream) ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ð¼: **~1.46M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²** Ð¸ **~17.5 GFLOPs**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (Jetson, Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ NPU). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÑŽ Ð¸Ð· 4 Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² (ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¸Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² 4 Ñ€Ð°Ð·Ð° (~70 GFLOPs) Ð¸ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð·Ð° Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ¸ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¾Ð³Ð¾ real-time Ð½Ð° ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð¸Ð¿Ð°Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½-Ð´Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ 4 Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (4-stream)**|
+|---|---|---|---|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|90.3%|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-View|95.8%|
+|NTU RGB+D 120|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|84.9%|
+|NW-UCLA|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|96.5%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+CTR-GCN Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ [[ST-GCN]] Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ [[2s-AGCN]], Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÑÐ²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (ShiftGCN, MS-GCN). ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ "Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð»Ñ‹" (Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ñƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° CTR-GCN Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ 2s-AGCN), Ð° Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° (Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) Ð¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÐµÐ¹:** ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Late Fusion 4 Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð².
+    
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»:** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° MS-TCN, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÐºÐ½Ð°Ð¼Ð¸, ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½ÐµÑÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.
+    
+- ÐÐµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°Ð¼Ð¸ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹).
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ CTR-GCN â€” **Ð²Ñ‹ÑÑˆÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¸Ð»Ð¾Ñ‚Ð°Ð¶ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°**. Ð’ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ "ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ" Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ñ… Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† (Ð¾Ð´Ð½Ð¸ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½ÐµÐ¹, Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ â€” ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ Ð¿Ð»ÐµÑ‡). ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ CTR-GC ÐºÐ°Ðº Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ spatial-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð² Ð¸Ñ… Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð¾Ð·Ð´ÐºÑƒÑŽ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ñ„Ð°Ð·.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð² SOTA-Ð²Ð¸Ð´Ðµ:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ 4 Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑƒÑŽ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½ÑƒÑŽ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+    
+- **Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ»Ð¸Ð¿. ÐÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð°Ð· (ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°).
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ AQA (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸):** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, "Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ"), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð¾Ð¹. ÐÐµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ repetition counting.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñ‹: [[ST-GCN]], [[2s-AGCN]]
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ðµ GCN: InfoGCN (Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ CTR-GCN)
+    
+- Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹: [[VideoMAE]]
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/Uason-Chen/CTR-GCN](https://github.com/Uason-Chen/CTR-GCN)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 3D/2D ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°, Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ YOLO-Pose Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{chen2021channel,
+  title={Channel-wise topology refinement graph convolution for skeleton-based action recognition},
+  author={Chen, Yuxin and Zhang, Ziqi and Yuan, Chunfeng and Li, Bing and Deng, Ying and Hu, Weiming},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision},
+  pages={13189--13198},
+  year={2021}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md
new file mode 100644
index 0000000..0691e46
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md	
@@ -0,0 +1,129 @@
+
+
+---
+
+## title: "Counting Out Time: Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild" title_ru: "ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸: ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (RepNet)" authors: [Dwibedi, Aytar, Jathan, Sermanet] year: 2020 venue: "CVPR" venue_tier: "A*" doi: "10.1109/CVPR42600.2020.01343" tags: [rep_counting, temporal_cnn, motion_representation, edge, distillation] relevance_to_smartrep: 5 params: "~26M (Base with ResNet-50)" flops: "Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·-Ð·Ð° $O(N^2)$ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°)"
+
+# ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸: ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (RepNet)
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ RepNet â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ† ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ (TSM). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð¼. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ â€” ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Countix Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ SOTA Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Â«Ð² Ð´Ð¸ÐºÐ¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…Â».
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð±Ð¸Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÑ‹) Ð² Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð², Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¸Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð°, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ (TSM):** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- **ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ, Ð° Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼Ñƒ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Â«Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸Â» Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+    
+- **Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ:** ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+    
+- **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Countix:** ÐšÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Rep Counting (Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Kinetics).
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ **ResNet-50**, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° ImageNet Ð¸Ð»Ð¸ Kinetics. ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· backbone Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (embedding).
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ **Temporal Self-Similarity Matrix (TSM)**. Ð”Ð»Ñ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð¸Ð· $N$ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° $N \times N$, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ $(i, j)$ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $i$ Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $j$. ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ 2D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹, Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð².
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð½Ð°Ð´ TSM Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð²Ð° Ð·Ð°Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²ÐºÐ° (heads):
+    
+    - **Per-frame period:** ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° (Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…).
+        
+    - **Per-frame repetitiveness:** Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ (ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+        
+        Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+        
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð’ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ RepNet **Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Edge**:
+
+- **Backbone:** ResNet-50 Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ real-time Ð½Ð° Jetson (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ SOFIA Ð¸Ð»Ð¸ MobileNetV3).
+    
+- **TSM Bottleneck:** Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ $N \times N$ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¾ÐºÐ½Ð°. Ð”Ð»Ñ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð² 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð¾ 4096 Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+    
+- **ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ **Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸**. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ RepNet ÐºÐ°Ðº Teacher Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Mamba, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ TSM-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Countix|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ/Ð±Ñ‹Ñ‚)|OBO (Off-By-One)|0.89|
+|Countix|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|MAE (Mean Abs Error)|0.42|
+|UCF Rep|Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|OBO|0.94|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+RepNet Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ RNN Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (non-stationary period) Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð´ TSM Ð²Ð¸Ð´ÑÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð°.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **ÐžÐºÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ).
+    
+- **Ð”Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹:** Ð ÐµÐ·ÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½ÑƒÑ‚ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Â«Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚Â», Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 5.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+- **Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ TSM Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¾Ð² Ð¸ Ð»Ð¾ÑÑ-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð°.
+    
+- **Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** RepNet Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ 3-Ñ„Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº Â«Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Â» (Teacher) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Student-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **Backbone Gap:** RepNet Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ CNN, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ TSM-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ GCN (SOFIA).
+    
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** RepNet Ð´Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð°Â», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð½Ð° **Ñ„Ð°Ð·Ñƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸** Ð¸ **Ñ„Ð°Ð·Ñƒ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸**. ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´-Ñ„Ð°Ð·.
+    
+- **Edge Efficiency:** ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ RepNet Ð½Ð° Jetson Orin NX Ð½Ðµ Ð´Ð°ÑÑ‚ 30 FPS Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ðº Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (SSM/Mamba).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹: [[TransRAC]].
+    
+- Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹: [[PoseRAC]].
+    
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹: [[Countix]], [[Kinetics]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/google-research/google-research/tree/master/repnet](https://github.com/google-research/google-research/tree/master/repnet)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (TensorFlow/Keras).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð²ÑÑ‘ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð° ÐºÑ€Ð¾Ð¿ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÑÑ‚ÐµÐº heatmap-Ð¾Ð² (ÐºÐ°Ðº Ð² [[PoseConv3D]]).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{dwibedi2020counting,
+  title={Counting out time: Class agnostic video repetition counting in the wild},
+  author={Dwibedi, Debidatta and Aytar, Yusuf and Jathan, Jonathan and Sermanet, Pierre},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
+  pages={10341--10350},
+  year={2020}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/HumanMAC Masked Motion Completion for Human Motion Prediction.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/HumanMAC Masked Motion Completion for Human Motion Prediction.md
new file mode 100644
index 0000000..b621136
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/HumanMAC Masked Motion Completion for Human Motion Prediction.md	
@@ -0,0 +1,121 @@
+
+---
+
+## title: "HumanMAC: Masked Motion Completion for Human Motion Prediction" title_ru: "HumanMAC: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°" authors: [Chen, Zhang, Li, Huang, Zhang, Wang] year: 2023 venue: "ICCV" venue_tier: "A*" doi: "10.1109/ICCV51070.2023.01015" tags: [video_transformer, motion_representation, biomech, edge] relevance_to_smartrep: 2 params: "~21M" flops: "Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸)"
+
+# HumanMAC: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+HumanMAC â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ (Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼) ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (DCT), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¾Ð² Ð¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
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+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° (Motion Prediction) Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð¢Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ "Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼" Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (completion), ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð² ÑÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð° (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸). ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (RNN) Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ "Ð·Ð°Ñ‚ÑƒÑ…Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ" Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐµ) Ð¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¸) ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Masked Motion Completion).
+    
+- **DCT-Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ñ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ DCT (Discrete Cosine Transform) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ:** Ð¡Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð· ÑˆÑƒÐ¼Ð°, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÐºÑƒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ (conditioned) Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð².
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð° ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² 3D). ÐÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· **DCT (Discrete Cosine Transform)**. Ð’ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². Ð”Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ **Transformer Encoder**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Self-Attention) Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑÐµÑ‚ DCT-ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹. ÐÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑˆÑƒÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¾Ð¹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 10 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²), Ð° ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ 50-100 ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ **ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹** Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð½Ð° Edge Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+- **Params:** ~21M (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Transformer).
+    
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹. Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð° (Jetson Orin NX) Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ <50ms latency Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°.
+    
+- **ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Consistency Models Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²).
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**|
+|---|---|---|---|
+|Human3.6M|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ)|MPJPE (Mean Per Joint Pos Error)|SOTA Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ|
+|AMASS|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (Mocap)|Adherence to ground truth|Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+HumanMAC Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ RNN (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Res-sup) Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ GAN-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ (1000Ð¼Ñ+), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº DCT-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ "Ð·Ð°ÑÑ‚Ñ‹Ñ‚ÑŒ". Ð’ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸ (MotionDiff), HumanMAC Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð˜Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ real-time.
+    
+- **Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ "Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ðµ", Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ðº Ð½ÐµÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 2.** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð° Ð½Ð°Ð¼ **Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ñ‹ Ñ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼Ð¸**.
+
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð½ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´Ð° Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð° Ð½Ð° 10-20 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° "Masked Completion" Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð˜Ð´ÐµÑ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ DCT Ð´Ð»Ñ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð±Ð¾Ñ€ÑŒÐ±Ñ‹ Ñ Ð´Ð¶Ð¸Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð¾Ð¼ (Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼) Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐÐµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€. ÐžÐ½ Ð½Ðµ ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚ "ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ð°Ñ", Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ "Ð´Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑƒÐµÑ‚" ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñƒ.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ñ Ð½Ðµ Ð²Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚ 5 GFLOPs Ð¸ 30+ FPS.
+    
+- **ÐÐµÑ‚ Rep Counting:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹.
+    
+- **ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°), Ð¾Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸".
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ñ Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…: [[MotionDiff]], [[MDM]].
+    
+- Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ DCT: [[GCN-based Prediction]].
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Edge (SSM): [[MambaVision]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/chenlinghao/HumanMAC](https://www.google.com/search?q=https://github.com/chenlinghao/HumanMAC&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 3D-lifting (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· [[VideoPose3D]]).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{chen2023humanmac,
+  title={Humanmac: Masked motion completion for human motion prediction},
+  author={Chen, Ling-Hao and Zhang, Jiawei and Li, Yewen and Huang, Yifei and Zhang, Wenqiang and Wang, Yinda},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  pages={9544--9554},
+  year={2023}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/InfoGCN Representation Learning for Human Skeleton-based Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/InfoGCN Representation Learning for Human Skeleton-based Action Recognition.md
new file mode 100644
index 0000000..280b640
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/InfoGCN Representation Learning for Human Skeleton-based Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,123 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "InfoGCN: Representation Learning for Human Skeleton-based Action Recognition"
+title_ru: "InfoGCN: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ"
+authors: [Chi, Ha, Chi, Lee, Huang, Ramani]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR52688.2022.01955"
+tags: [skeleton_gcn, motion_representation, biomech]
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+params: "~1.5M (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº) / ~6M (Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÑŒ)"
+flops: "~15 GFLOPs (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº) / ~60 GFLOPs (Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÑŒ)"
+---
+```
+
+# InfoGCN: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ InfoGCN, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð³Ð¾Ñ€Ð»Ñ‹ÑˆÐºÐ° (Information Bottleneck) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ…, Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð². Ð”Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ self-attention (ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð½Ð¾-Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ). ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐ»Ð° SOTA-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ CTR-GCN) Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ…, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð² Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ GCN-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐºÐ»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ "Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑÐ·Ð½ÐµÐ½Ñ‹" ÑˆÑƒÐ¼Ð¾Ð¼ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (pose estimation errors) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐ» Ð±Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°, Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸) Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹, Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Information Bottleneck (IB) Ð´Ð»Ñ GCN:** Ð’ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ IB: Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ð¼ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ (Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸) Ð¸ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, Ð½Ð¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+    
+- **Self-Attention Graph Convolution (SA-GC):** Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸, Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð¡Ð½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð°:** Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ IB-Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Self-Attention Graph Convolution (SA-GC). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ²Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº, Ð³Ñ€Ð°Ñ„ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸. ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ self-attention Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ "Ð½Ð° Ð»ÐµÑ‚Ñƒ" (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ñ… 1D Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (Multi-scale TCN), Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² CTR-GCN. ÐÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ 1D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼ dilation-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ "Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹" Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€Ñ‹Ð²ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹).
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐÐ° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ (Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð²) ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ. ÐÐ° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ðµ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ (Late Fusion) Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‚Ð¾Ð² Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ…. Ð›Ð¾ÑÑ-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ $L = L_{CE} + \beta L_{IB}$ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, Ð³Ð´Ðµ $L_{IB}$ ÑÐ¶Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸, Ð¾Ñ‚ÑÐµÐºÐ°Ñ ÑˆÑƒÐ¼.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+InfoGCN Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ **~1.5M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²** Ð¸ **~15 GFLOPs**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (Jetson Orin Nano). ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»Ñ Ð¸Ð· 4â€“6 Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² (~60â€“90 GFLOPs). Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»Ñ Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ single-stream Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð»Ð¸ TensorRT ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (ÐÐ½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÑŒ)**|
+|---|---|---|---|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|93.0%|
+|NTU RGB+D 120|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|89.8%|
+|NW-UCLA|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|97.0%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+InfoGCN Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐ»Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… Ð»Ð¸Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² â€” [[CTR-GCN]] Ð¸ Shift-GCN. ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ NTU RGB+D 120 (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚) ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð» Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 1.5-2%. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ðµ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ ÑƒÑ‚ÑÐ¶ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÑ‚Ð¸, Ð° Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¾Ñ‡Ð¸ÑÑ‚ÐºÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¾Ñ‚ ÑˆÑƒÐ¼Ð° (IB) Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ñƒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»Ñ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ SOTA.
+    
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¿Ð¾-Ð¿Ñ€ÐµÐ¶Ð½ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾ÐºÐ½Ð° ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.
+    
+- ÐÐµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð²).
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+Ð˜Ð´ÐµÑ **Information Bottleneck** ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ. ÐŸÑ€Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸) Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð¾Ð³Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸ÑÐºÐ°Ð¼Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ (jitter) 2D/3D ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ IB-Ð»Ð¾ÑÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ "Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" ÑˆÑƒÐ¼ÑÑ‰Ð¸Ðµ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð¸ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð°Ñ….
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Action Recognition (ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ "Ð² Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð¼"). ÐžÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ„Ð°Ð· (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°, Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ).
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ AQA:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ "Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ" Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ "Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾" Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð›Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° rep counting Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ° ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼ÑƒÐ¼Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€ÑÐ´Ñƒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹.
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð² Ð°Ð½ÑÐ°Ð¼Ð±Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ:** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚/ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¹ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ): [[CTR-GCN]]
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ñ‹ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ: [[2s-AGCN]]
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/stnoahl/infogcn](https://www.google.com/search?q=https://github.com/stnoahl/infogcn&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ñ‹ 2D/3D ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° + confidence score. ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð° Ñ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ MediaPipe/YOLO-Pose.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{chi2022infogcn,
+  title={Infogcn: Representation learning for human skeleton-based action recognition},
+  author={Chi, Hao-Geng and Ha, Myoung Hoon and Chi, Seunggeun and Lee, Sang Wan and Huang, Qixing and Ramani, Karthik},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={20186--20196},
+  year={2022}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding.md
new file mode 100644
index 0000000..687c432
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding.md	
@@ -0,0 +1,130 @@
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?"
+title_ru: "Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾? (TimeSformer)"
+authors: [Bertasius, Wang, Torresani]
+year: 2021
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2102.05095"
+tags: [video_transformer, motion_representation, aqa]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "121.4M (Base model)"
+flops: "830 GFLOPs (Base model, 8x224x224)"
+---
+```
+
+# Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾?
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ TimeSformer â€” Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Vision Transformer (ViT) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Â«Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÑÂ» (Divided Space-Time Attention). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ðº Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ SOTA-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ 3D CNN (Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ°Ðº I3D Ð¸ SlowFast) Ð½Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ 3D CNN (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, I3D, SlowFast) Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð», Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ ÑÐ´Ñ€Ð° ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÑÐµÑ‚ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð² Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð¡ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Joint Space-Time Attention) Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Divided Space-Time Attention):** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ (Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°) ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¸Ñ… ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+    
+- **ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Transformer-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ (Ð´Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚), Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ CNN, Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+    
+- **Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** TimeSformer Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ 3D CNN Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ (ÐºÐ°Ðº Ð² ViT). ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ð¼Ð¸ _Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ_ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Divided Attention**. Ð’ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ð¼Ð¸ Ð² Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð² _Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ…_ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…. Ð—Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Transformer (Residual connections, MLP). Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ CLS-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñƒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð°.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ **Ñ‡Ñ€ÐµÐ·Ð²Ñ‹Ñ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð¹**.
+
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** 121.4M (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Base).
+    
+- **FLOPs:** 830 GFLOPs Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° (8 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²).
+    
+    ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð½Ð° Edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (Jetson Orin NX/Mobile) Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (mobile-level) Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° TimeSformer ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Â«ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¼Â» (Teacher) Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ðµ GCN/SSM Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ñ‹.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|80.7%|
+|Something-Something V2|Ð’Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|Top-1|62.5%|
+|Kinetics-600|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|82.4%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+TimeSformer Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ SlowFast Ð¸ X3D Ð½Ð° Kinetics-400 Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð°Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐÐ° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Something-Something V2, Ð³Ð´Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº, Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¾ ÑÐµÐ±Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Joint-Attention, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾ÑÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¢Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸:** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ VRAM Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼.
+    
+- **Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ImageNet-21K Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð².
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CNN, Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹).
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+TimeSformer Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ðº **Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸**. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð·Ð°Ð¼Ð¸Ð½ÐºÐ° Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ), Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Global Temporal Attention Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Â«Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÑÂ» Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð½Ð¸ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Â«ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÂ» Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ:** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (121M) Ð¸ FLOPs (830G) Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ñ‹ (<5M / <5G).
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ (AQA):** ÐžÐ½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ÑƒÂ» Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** TimeSformer Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ Rep Counting; Ð¾Ð½ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ.
+    
+- **Ð¤Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ (ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð°: [[ViT]] (Vision Transformer).
+    
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (3D CNN): [[SlowFast]], [[I3D]].
+    
+- Ð”Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹: [[ViViT]], [[VideoMAE]] (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ TimeSformer ÐºÐ°Ðº Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½).
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/facebookresearch/TimeSformer](https://github.com/facebookresearch/TimeSformer)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð½Ð° ImageNet Ð¸ Kinetics).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² TimeSformer Ð½Ðµ RGB, Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ heatmap-Ñ‹ (ÐºÐ°Ðº Ð² [[PoseConv3D]]), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{bertasius2021timesformer,
+  title={Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?},
+  author={Bertasius, Gedas and Wang, Heng and Torresani, Lorenzo},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning (ICML)},
+  year={2021}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/MotionCLIP Exposing Human Motion Generation to Semantic Common Sense.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/MotionCLIP Exposing Human Motion Generation to Semantic Common Sense.md
new file mode 100644
index 0000000..59f5147
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/MotionCLIP Exposing Human Motion Generation to Semantic Common Sense.md	
@@ -0,0 +1,131 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "MotionCLIP: Exposing Human Motion Generation to Semantic Common Sense"
+title_ru: "MotionCLIP: ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ðº ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð·Ð´Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ñƒ"
+authors: [Tevet, Raab, Castillo, Katz, Bermano]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A"
+doi: "10.1109/ECCV.2022.01234" # ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ DOI
+tags: [video_transformer, motion_representation, aqa, distillation]
+relevance_to_smartrep: 3
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+flops: "Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)"
+---
+```
+
+# MotionCLIP: ÐŸÑ€Ð¸Ð²ÑÐ·ÐºÐ° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ðº ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð·Ð´Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ñƒ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MotionCLIP â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 3D-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿ÑƒÑ‚ÐµÐ¼ Ð¸Ñ… Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (alignment) Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ CLIP. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Transformer-Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· Ð² ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ open-vocabulary Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ… ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., "Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ", "Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶Ð¾Ðº") Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ðµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ. Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸: Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ñƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð¾Ñ‚ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (AQA) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ·Ñ‹ÐºÑƒ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð¡ÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ CLIP (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð°Ñ… Ð¿Ð°Ñ€ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚-Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ) ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ "Ð·Ð´Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð°", Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Motion-Language Alignment:** Ð’Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ CLIP ÐºÐ°Ðº "ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ" Ð´Ð»Ñ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+    
+- **Open-Vocabulary Recognition:** Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ, Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 3D-Ð¿Ð¾Ð· (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ SMPL â€” 24 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸). ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Transformer Encoder**. ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð²) Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ **Multi-Head Self-Attention**. Ðš Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ `[MOVE]` Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½ (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ `[CLS]`), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ `[MOVE]` Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ CLIP. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Cross-Modal Contrastive Loss (Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ CLIP), Reconstruction Loss (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€) Ð¸ Displacement Loss (ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Transformer Encoder (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ 8 ÑÐ»Ð¾ÐµÐ²), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÐµÑ‘ **ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð¹** Ð´Ð»Ñ Edge.
+
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** ~24M (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ MobileNet, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹).
+    
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°, Ð° ÐºÐ°Ðº **ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€**. ÐžÐ½Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Edge, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., 2-3 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ 30 FPS).
+    
+- **ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° Edge, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² INT8/FP16 Ð´Ð»Ñ TensorRT.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**|
+|---|---|---|---|
+|BABEL|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (3D)|Top-1 Acc (OOD)|Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼|
+|HumanML3D|Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð¢ÐµÐºÑÑ‚|R-Precision|SOTA (Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2022)|
+|KIT-ML|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (3D)|Accuracy|ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ RNN/GCN Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+MotionCLIP Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ GCN-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… **Zero-Shot Recognition**. Ð’ Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ ÐºÐ°Ðº ST-GCN Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, MotionCLIP Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñƒ "ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´" Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð° ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð° Ð² Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ðµ CLIP.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐµ ("Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ"), Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ñ„Ð°Ð·.
+    
+- **Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ CLIP:** Ð•ÑÐ»Ð¸ CLIP Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ (bias) Ð² Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ…-Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹, ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ð´ÐµÑ‚ Ð² Motion-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Rep Counting:** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 3.** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” **ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ**. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ MotionCLIP Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ **Open-Vocabulary** Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ (NADEZHDA). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ 50 ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼, Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ CLIP, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ²Ð¾Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ("Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½Ðµ") Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð² AQA:** MotionCLIP ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ "Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ", Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ "ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ". Ð’ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐµ CLIP Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ….
+    
+- **ÐÐµÑ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð°Ð·:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³ Ð½Ð° Ð²ÑÑ‘ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ (Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ).
+    
+- **Ð¢ÑÐ¶ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Edge:** ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ (SSM/Mamba), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ñ CLIP, Ð½Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð°: [[CLIP]] (Radford et al., 2021).
+    
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ: [[Action2Motion]], [[TEMOS]].
+    
+- ÐÐ°Ñˆ Student-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ: [[MambaVision]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/GuyTevet/MotionCLIP](https://github.com/GuyTevet/MotionCLIP)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð½Ð° HumanML3D/BABEL).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ (SMPL Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹). Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ð¿Ð¿Ð¸Ð½Ð³ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ 2D/3D Pose Estimator (YOLO-Pose) Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ MotionCLIP.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{tevet2022motionclip,
+  title={Motionclip: Exposing human motion generation to semantic common sense},
+  author={Tevet, Guy and Raab, Sigal and Castillo, Brian and Katz, Yonatan and Bermano, Amit H},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  pages={501--518},
+  year={2022},
+  organization={Springer}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Point-level Repetition Counting for Video Action.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Point-level Repetition Counting for Video Action.md
new file mode 100644
index 0000000..f1d8524
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Point-level Repetition Counting for Video Action.md	
@@ -0,0 +1,123 @@
+
+
+---
+
+## title: "Point-level Repetition Counting for Video Action" title_ru: "ÐŸÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (CountPR)" authors: [Zhang, Hu, Xu, Xiao] year: 2023 venue: "AAAI" venue_tier: "A" doi: "arXiv:2209.07693" tags: [rep_counting, motion_representation, edge, aqa] relevance_to_smartrep: 5 params: "~12M (Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° backbone)" flops: "Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ backbone)"
+
+# ÐŸÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (CountPR)
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ CountPR, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (density map) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ† ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ Ðº Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ **Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** (point-level localization) ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð¼. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ð°Ð´ SOTA (RepNet, TransRAC) Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Countix Ð¸ UCFRep.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ðº Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. [[RepNet]], [[TransRAC]]) Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¸Ð»Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… (Â«in the wildÂ») Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸: Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ, Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ñ‹, Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‹Ñ‚Ñ‹. Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ðº Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð² Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ð¸ÐºÐ° ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð°.
+    
+- **Center-point Regression:** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ð´Ð¾Ñ…Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° CenterNet, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ðº Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸.
+    
+- **Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð°Ð¼:** ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ Â«Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸Â», Ð¾Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° Ðº Ð½ÐµÑ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ð°Ð¼ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (Backbone), Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ **I3D** Ð¸Ð»Ð¸ **ResNet-50**, Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð². ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $F \in \mathbb{R}^{T \times C}$.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Temporal Encoder** Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (1D CNN) Ð¸Ð»Ð¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ **Point-level Head**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð²Ð° Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+    
+    - **Confidence Score ($s_t$):** Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€ $t$ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Â«Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹Â» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+        
+    - **Temporal Offset ($o_t$):** ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+        
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ñ‹, Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐ¹ Ð½Ð° Non-Maximum Suppression (NMS) Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº. Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‡ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ðº â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Â«Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐºÂ».
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+CountPR Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Edge, Ñ‡ÐµÐ¼ [[TransRAC]], Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ† ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° $N \times N$.
+
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ I3D backbone Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÑƒ **SOFIA (DCN)**, Ñ‚Ð¾ Point-level head Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÑƒ.
+    
+- **Ð˜Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ:** Ð›Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾, Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÑÑÑŒ Ð¾ÐºÐ¾Ð½Ñ‡Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ‚Ð° (online counting).
+    
+- **Jetson Orin NX:** ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” 30-50 FPS.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Countix|Ð¤Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ / ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|OBO (Off-By-One)|0.925|
+|UCFRep|Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ / Ð¢Ð°Ð½Ñ†Ñ‹|MAE|0.31|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+CountPR Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ [[RepNet]] Ð¸ [[TransRAC]] Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Â«Ð½Ð°Ð²ÑÐ·Ð°Ñ‚ÑŒÂ» Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ð°Ð¼, Ð³Ð´Ðµ ÐµÑ‘ Ð½ÐµÑ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð²Ð°Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ðµ). Ð›Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ Ð² Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð’Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Â«Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸Â»:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” ÐµÑÐ»Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÐµ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, Ð° Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ â€” Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ.
+    
+- **ÐšÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾:** ÐÐ° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ñ… (1-2 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°) Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼, Ñ‡ÐµÐ¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 5.** Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°.
+
+- **Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÑŽ **Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸** Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ).
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Â«1, 2, 3Â», Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ: Â«ÐŸÐ¸Ðº ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð½ÑƒÑ‚ Ð½Ð° 1.2 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ÐµÂ».
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **Backbone Efficiency:** Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ 3D CNN. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñƒ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð² ÑÐ²ÑÐ·ÐºÑƒ **SOFIA + MambaVision**.
+    
+- **Ð¤Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** CountPR Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ. ÐÐ°Ð¼ Ð¶Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ **Ð´Ð²Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸** (Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¿Ð¸Ðº) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð°Ð·.
+    
+- **AQA Integration:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾. ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ð¾ÐºÑ€ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Â«Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸Â».
+    
+- **ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¸ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð¾Ð½), CountPR Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹: [[TransRAC]], [[RepNet]].
+    
+- ÐŸÐ¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹: [[PoseRAC]].
+    
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° backbone: [[I3D]], [[VideoSwin]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/huxu033/CountPR](https://www.google.com/search?q=https://github.com/huxu033/CountPR&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ CountPR-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{zhang2023point,
+  title={Point-level Repetition Counting for Video Action},
+  author={Zhang, Yan and Hu, Xu and Xu, Jianglong and Xiao, Zhen},
+  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
+  year={2023}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/PoseRAC A Pose-based Framework for Repetitive Action Counting.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/PoseRAC A Pose-based Framework for Repetitive Action Counting.md
new file mode 100644
index 0000000..01aed22
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/PoseRAC A Pose-based Framework for Repetitive Action Counting.md	
@@ -0,0 +1,124 @@
+
+
+---
+
+## title: "PoseRAC: A Pose-based Framework for Repetitive Action Counting" title_ru: "PoseRAC: Ð¤Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹" authors: [Yao, Xu, Hu, Zhan] year: 2023 venue: "arXiv (Preprint)" venue_tier: "preprint" doi: "arXiv:2203.14151" tags: [skeleton_gcn, rep_counting, motion_representation, edge, aqa] relevance_to_smartrep: 5 params: "< 2M (Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð°)" flops: "< 1 GFLOP (Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·)"
+
+# PoseRAC: Ð¤Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+PoseRAC â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (ÐºÐ°Ðº TransRAC) Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ð¸Ñ… Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð². Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð· Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ RGB Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²ÐµÐµ Ðº Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ SOTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (RepNet, TransRAC) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² Ð¸ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ðº Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð±Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ð» Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ¼ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð»Ð¸ÑˆÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ðº 1D-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼:** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- **Pose-based Self-Similarity:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ† ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ (TSM) Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‡Ð¸Ñ‰Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð² RGB, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€ Ð¸ Ñ„Ð¾Ð½Ð°.
+    
+- **Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ RGB-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾ 2D/3D ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº (keypoints). ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¼Ð°ÑÑ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹. Ð¡ÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $P \in \mathbb{R}^{T \times V \times C}$.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´:
+    
+    - **Signal Extraction:** ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº 1D-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹.
+        
+    - **Self-Similarity:** Ð¡Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° (Self-Similarity Matrix) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·.
+        
+    - **Transformer Encoder:** ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ **Self-Attention** Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹ Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+        
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÑŽ Â«ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹Â» (density map). Ð¡ÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 5.5, ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°).
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+PoseRAC Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ **Edge-deployment**:
+
+- **Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¡Ð°Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¼Ð°Ð» (~1.5M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸), Ð° Ð½Ðµ Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+    
+- **Ð˜Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ:** ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ° Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð· (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, YOLO-Pose Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÑƒ SOFIA). ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ PoseRAC Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ 1 GFLOP Ðº Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñƒ.
+    
+- **Jetson Orin NX:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ >100 FPS, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ð·Ð°Ð¿Ð°ÑÐ¾Ð¼ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Countix|Ð¤Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ / ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|OBO (Off-By-One)|0.88|
+|UCFRep|Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ / Ð¢Ð°Ð½Ñ†Ñ‹|MAE|0.35|
+|**Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ (Gym)**|**Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€.**|**Accuracy**|**~94%**|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+PoseRAC Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð², ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ [[TransRAC]] (RGB-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ) Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Countix, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐµÑ‚ Ð² 50-100 Ñ€Ð°Ð· Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð². Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ [[RepNet]], PoseRAC Ð½Ðµ ÑÐ±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ñ‹ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð¼ ÑˆÑƒÐ¼Ð°.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Pose Estimator:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ð· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹), PoseRAC Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð¸ Â«Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚Â» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð² (Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° ÑÐµÐ´Ð° Ð¸ Ñ‚.Ð´.).
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 5.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°.
+
+- **Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ PoseRAC ÐºÐ°Ðº Â«Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²ÑƒÂ» Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ **SOFIA (DCN)**.
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð›Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (density map) Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð¼ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ†ÐµÐ»Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«Ð¶Ð¸Ð¼ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½ Ð½Ð° 70%Â»).
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐÐµÑ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð°Ð·:** PoseRAC ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼Â». ÐÐ°Ð¼ Ð¶Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° **ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ** (Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÐµÐ¼) Ð¸ **ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ** (Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ðµ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ñ„Ð°Ð·.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ AQA (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸):** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. Ð’ SmartRep Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‡ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ðº PoseRAC Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+- **Mamba vs Transformer:** Ð’ PoseRAC Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€. ÐœÑ‹ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° **Mamba (SSM)** Ð´Ð»Ñ ÐµÑ‰Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐ¹ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (30+ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹), Ð³Ð´Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð’Ð´Ð¾Ñ…Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ (RGB): [[TransRAC]].
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° (CNN): [[RepNet]].
+    
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€: [[ST-GCN]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/YaoHenghui/PoseRAC](https://www.google.com/search?q=https://github.com/YaoHenghui/PoseRAC&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸. Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° **SOFIA**.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@article{yao2022poserac,
+  title={PoseRAC: A Pose-based Framework for Repetitive Action Counting},
+  author={Yao, Henghui and Xu, Jianglong and Hu, Xu and Zhan, Zheng},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2203.14151},
+  year={2022}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Revisiting Skeleton-based Action Recognition A Pose-based 3D Convolutional Network.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Revisiting Skeleton-based Action Recognition A Pose-based 3D Convolutional Network.md
new file mode 100644
index 0000000..12bea2e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Revisiting Skeleton-based Action Recognition A Pose-based 3D Convolutional Network.md	
@@ -0,0 +1,126 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "Revisiting Skeleton-based Action Recognition: A Pose-based 3D Convolutional Network"
+title_ru: "ÐŸÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ: 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ð· (PoseConv3D)"
+authors: [Duan, Zhao, Chen, Lin, Pang]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR52688.2022.00311"
+tags: [temporal_cnn, motion_representation, aqa, biomech, edge]
+relevance_to_smartrep: 4
+params: "~4.1M (Light-version / SlowOnly-tiny)"
+flops: "~1.5-5.0 GFLOPs (Ð² Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ heatmap)"
+---
+```
+
+
+# ÐŸÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ: 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ð·
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ PoseConv3D â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ GCN-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ 3D-CNN Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÑ‚ÐµÐºÐ° 2D-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ‚Ñ‹ (heatmaps) ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ñ€ÐµÐ»ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… 3D-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+GCN-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (ST-GCN, CTR-GCN Ð¸ Ð´Ñ€.) ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹ Ðº ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚: Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (jitter) Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ Ðº Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, GCN Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð»ÑŽÐ´ÑŒÐ¼Ð¸ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²) Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñƒ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð½ÑŽÐ°Ð½ÑÐ¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð¡Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹:** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð³Ñ€Ð°Ñ„ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ð° ÐºÐ°Ðº 3D-Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼ (Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€) $K \times T \times H \times W$, Ð³Ð´Ðµ $K$ â€” ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+    
+- **Ð Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ heatmap-Ð°Ð¼ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð° Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ "ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸" Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸ $(x, y)$.
+    
+- **Ð£Ð½Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ:** PoseConv3D Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ñ RGB-Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., SlowFast).
+    
+- **Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., 56x56), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    ÐšÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² 2D-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ‚Ñ‹ (Joint Heatmaps). Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð“Ð°ÑƒÑÑÐ¾Ð²Ð¾ Ð¿ÑÑ‚Ð½Ð¾. Ð’ÑÐµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° $K \times H \times W$. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ CNN Ð²Ð¸Ð´Ðµ.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ **3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ (3D Conv)**. ÐšÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ ÑÑ‚Ð°ÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸ $T$. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° SlowOnly), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÐ¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (joints) Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (limbs) Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‚Ð¾Ð² (Late Fusion). Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ PoseConv3D Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð¥Ð¾Ñ‚Ñ 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼Ð¸, PoseConv3D Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² (17-25 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ 3 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² RGB) Ð¸ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼. Ð’ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ **SlowOnly-tiny** Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ **~4.1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ GCN. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Edge â€” Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… heatmap-Ð¾Ð². Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ½Ð·Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Jetson Orin Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… NPU.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|NTU RGB+D 120|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|86.9%|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 (Skeleton)|44.7%|
+|FineGym|**Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚ (Ð“Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°)**|Mean Class Acc|95.3%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+PoseConv3D Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ GCN-Ð»Ð¸Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² (InfoGCN, CTR-GCN) Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…, Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ðº Kinetics-400, Ð³Ð´Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ñ‹. ÐÐ° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ FineGym Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð² Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ðµ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ…, ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ 3D-Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Heatmap:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° GPU Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸ÑÐ¾Ð²ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ "ÑÑŠÐµÑÑ‚ÑŒ" Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð² ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+    
+- **Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ GCN, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸, PoseConv3D Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð° Ðº ÑÐµÑ‚ÐºÐµ $H \times W$.
+    
+- **Ð”Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:** 3D-CNN Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÑÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð´Ð»ÑÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ 5-10 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ðµ **Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…**. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (YOLO-Pose) Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ðº heatmap-Ð°Ð¼ (PoseConv3D ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° SlowOnly Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð°Ð·, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ "Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚" ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** PoseConv3D â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€. Ð’ Ð½ÐµÐ¹ Ð½ÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Rep Counting (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ€Ð¾Ðº Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€ÐµÐºÑƒÑ€Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸).
+    
+- **Ð¡ÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð°Ð·:** Ð¥Ð¾Ñ‚Ñ 3D CNN Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°, Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°. ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ "Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ·Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+- **Edge Deployment:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…/Jetson, Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑÑÑŒ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… GPU.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ GCN (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÑƒÑŽÑ‚ÑÑ): [[ST-GCN]], [[CTR-GCN]].
+    
+- Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³): [[VideoMAE]], [[ViViT]].
+    
+- Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ AQA: [[FineGym]] (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚).
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/open-mmlab/mmskeleton](https://github.com/open-mmlab/mmskeleton) (Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ MMAction2).
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+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð½Ð° Kinetics-400, NTU).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°. ÐÐ° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ CV-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (TensorRT).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{duan2022revisiting,
+  title={Revisiting skeleton-based action recognition: A pose-based 3d convolutional network},
+  author={Duan, Haodong and Zhao, Yue and Chen, Kai and Lin, Dahua and Pang, Jiangmiao},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={310--320},
+  year={2022}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md
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index 0000000..16b3056
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+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,127 @@
+
+YAML
+
+```
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+title: "Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition"
+title_ru: "ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ"
+authors: [Yan, Xiong, Lin]
+year: 2018
+venue: "AAAI"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:1801.07455"
+tags: [skeleton_gcn, motion_representation, biomech]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "~3.1M"
+flops: "~16.2 GFLOPs"
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+```
+
+# ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ ST-GCN â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ðº Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ð¼). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„, Ð³Ð´Ðµ ÑƒÐ·Ð»Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, Ð° Ñ€ÐµÐ±Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ â€” Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½ state-of-the-art Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð½Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Kinetics Ð¸ NTU-RGB+D.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð”Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ð¼ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (hand-crafted features), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð² Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐµÑ‚ÐºÐ¸) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ CNN/RNN. Ð¢Ð°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð“Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð’Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„, Ð³Ð´Ðµ Ñ€ÐµÐ±Ñ€Ð° Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸) Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°).
+    
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÐµÐ¹ (Spatial Configuration Partitioning):** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÑƒÐ·Ð»Ð¾Ð² Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð½Ð° 3 Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹ (ÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½ÑŒ, Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ, Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐžÑ‚ÐºÐ°Ð· Ð¾Ñ‚ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²:** Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð° end-to-end Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð°Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸Ð· ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ `(X, Y, Z, Confidence)`.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· 9 Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² ST-GCN, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸, Ð·Ð° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ Global Average Pooling Ð¸ Softmax.
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?** ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. Ð”Ð»Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ·Ð»Ð° (ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°) Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð°:
+    
+    - _Root_: ÑÐ°Ð¼ ÑƒÐ·ÐµÐ».
+        
+    - _Centripetal_: ÑƒÐ·Ð»Ñ‹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñƒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð·Ð° ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ).
+        
+    - _Centrifugal_: ÑƒÐ·Ð»Ñ‹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¾Ñ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸ (Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ð¸Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐº).
+        
+        Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ²Ð¾Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°.
+        
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ±Ñ€Ð°, ÑÐ¾ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² Ð² ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…. ÐŸÐ¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° (temporal 1D Conv) Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð¾ÐºÐ½Ð° $K_t \times 1$ Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸ $T$.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ (alternating) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ·Ð»Ð°. Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ (Batch Normalization) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ReLU.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð° Ð¿Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ (**~3.1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²**), Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑÐ½Ð° Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ â€” **~16.2 GFLOPs** Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ð¾ÐºÐ½Ð¾Ð¼. Ð’ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ (Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² real-time Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ…, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð¾Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Jetson Orin/Nano. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÑŒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¶Ð¸Ð·Ð½ÐµÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|81.5%|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-View|88.3%|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 / Top-5|30.7% / 52.8%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð° Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (Feature Encoding, Deep LSTM, PA-LSTM, Temporal Conv). ÐÐ° Kinetics (ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐ¼ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ) ST-GCN Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐ»Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Feature Enc) Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð° 11% Ð¿Ð¾ Top-1 Accuracy Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ:** Ð“Ñ€Ð°Ñ„ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð¼ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑƒÐº Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸ Ð² Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ Ð²ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾.
+    
+- **Ð“Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 300 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²) Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ. ÐÐµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+    
+- **ÐžÐ´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²:** ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Attention, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ `skeleton_gcn`. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ/Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ Ð½ÐµÑ†ÐµÐ»ÐµÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐµÑ‘ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ "Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹" Ð»ÐµÐ¹Ð±Ð» Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¾Ð½Ð° Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ/ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÑƒ/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ñƒ.
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ:** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ AQA (Action Quality Assessment). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ "Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ" Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¾Ñ‚ "Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾", ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾Ð±Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº "ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€ÑƒÐº".
+    
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ:** ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ GFLOPs Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ Ð² 3-5 Ñ€Ð°Ð· Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ñ„Ð¾Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°: [[2s-AGCN]], [[CTR-GCN]].
+    
+- ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹: [[PoseConv3D]] (Ð²Ð¾Ð·Ð²Ñ€Ð°Ñ‚ Ðº Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ñ 3D CNN), [[VideoMAE]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/yysijie/st-gcn](https://github.com/yysijie/st-gcn) (Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ¸, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, MMAction2).
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 2D Ð¸Ð»Ð¸ 3D ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ RGB. Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ñ‹ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ YOLO-Pose Ð¸Ð»Ð¸ MediaPipe Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ðµ.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{yan2018spatial,
+  title={Spatial temporal graph convolutional networks for skeleton-based action recognition},
+  author={Yan, Sijie and Xiong, Yuanjun and Lin, Dahua},
+  booktitle={Thirty-second AAAI conference on artificial intelligence},
+  year={2018}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TEMOS Generating Diverse Human Motions from Textual Descriptions.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TEMOS Generating Diverse Human Motions from Textual Descriptions.md
new file mode 100644
index 0000000..4d480ce
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TEMOS Generating Diverse Human Motions from Textual Descriptions.md	
@@ -0,0 +1,135 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "TEMOS: Generating Diverse Human Motions from Textual Descriptions"
+title_ru: "TEMOS: Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑÐ¼"
+authors: [Petrovich, Black, Varol]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A"
+doi: "arXiv:2204.14133"
+tags: [video_transformer, motion_representation, biomech]
+relevance_to_smartrep: 2   # 2 = Ð¢Ð°Ð½Ð³ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ (Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹)
+params: "~22M"
+flops: "Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ (ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸)"
+---
+```
+
+# Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑÐ¼ (TEMOS)
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+TEMOS â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾-Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (text-conditioned generative model), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ°. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Variational Autoencoder (VAE) Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸, Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ SMPL, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÐµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ñ‹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ 3D-Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸ÑŽ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: Ð´ÐµÑ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Â«Ð¾Ð´Ð¸Ð½-ÐºÐ¾-Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ð¼Â» (Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Â«Ð¸Ð´Ñ‚Ð¸Â» Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼ÐµÐ²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÐºÑƒ). Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **VAE-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ, Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ³Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ðº Â«ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¼ÑƒÂ» (Ð·Ð°Ð¼Ñ‹Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ) Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.
+    
+- **Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²) Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· DistilBERT) Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Transformer).
+    
+- **End-to-end Transformer:** ÐžÑ‚ÐºÐ°Ð· Ð¾Ñ‚ RNN Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ….
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€ÐµÑ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²: Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ â€” 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ SMPL (Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² + Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ð½Ñ). ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Transformer Encoder** (Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°) Ð¸ **Transformer Decoder** (Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). ÐšÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹. ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñƒ Â«Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒÂ» ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ/Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ VAE. Ð¢ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ($\mu, \sigma$). Ð’Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ÑÑ ÑÑÐ¼Ð¿Ð» Ð¸Ð· Â«Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾Â» Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±Ð°Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ°ÑÐºÐ°Ð´Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 22M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²).
+
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹. Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾ÐµÐ¼ÐºÐ°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°.
+    
+- **Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°:** Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÐ°Ð¼Ð° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Text-to-Motion) Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð½Ð° Ð±Ð¾Ñ€Ñ‚Ñƒ Ð´Ñ€Ð¾Ð½Ð° Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ **Motion Encoder** Ð¸Ð· TEMOS Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½ ÑƒÐ¶Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð» ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**|
+|---|---|---|---|
+|HumanML3D|ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|MultiModality|0.450 (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)|
+|KIT-ML|ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|R-Precision|0.424 (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+TEMOS Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Language2Pose) Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°. ÐžÐ½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ GAN, Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ VAE.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Â«ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¿Â» (foot sliding) Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¼.
+    
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŒ:** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ DistilBERT, Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ…, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² HumanML3D.
+    
+- **Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 2.** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ **NADEZHDA** (ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ open-vocabulary).
+
+- Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·.
+    
+- Ð˜Ð´ÐµÑ: ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Motion Encoder Ð¸Ð· TEMOS ÐºÐ°Ðº Â«ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑÂ» Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Student-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Student Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð» ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â» vs Â«Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐ¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â»).
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Edge:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ TEMOS Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð°Ð·. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð½Ð° SSM/Mamba.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Rep Counting:** TEMOS Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð¸Ð¿, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+- **AQA:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ Â«Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÐµÂ» Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¾Ð½Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…Â» (Ð¸Ð· Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…. ÐÐ°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑƒÐ¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹.
+    
+- **Ð¤Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** TEMOS Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸/ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð¡ÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: [[MotionCLIP]].
+    
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹: [[HumanML3D]], [[KIT-ML]].
+    
+- Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð¾Ð²: [[TimeSformer]], [[MambaVision]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/MathieuPetrovich/TEMOS](https://www.google.com/search?q=https://github.com/MathieuPetrovich/TEMOS&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸. ÐŸÐ¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÐµÐ¼ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… 2D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (YOLO-Pose) Ð² 3D (Ð½Ð°Ð¿Ñ€., Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· VideoPose3D).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{petrovich22temos,
+  title     = {{TEMOS}: Generating Diverse Human Motions from Textual Descriptions},
+  author    = {Petrovich, Mathieu and Black, Michael J. and Varol, G{\"u}l},
+  booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)},
+  year      = {2022}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TransRAC Encoding Multi-scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TransRAC Encoding Multi-scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md
new file mode 100644
index 0000000..2f7820d
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/TransRAC Encoding Multi-scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md	
@@ -0,0 +1,131 @@
+
+
+---
+
+## title: "TransRAC: Encoding Multi-scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting" title_ru: "TransRAC: ÐšÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹" authors: [Hu, Xu, Shi, Mian, Xiao] year: 2022 venue: "CVPR" venue_tier: "A*" doi: "10.1109/CVPR52688.2022.01869" tags: [rep_counting, video_transformer, motion_representation, edge, aqa] relevance_to_smartrep: 5 params: "~33M" flops: "~25.6 GFLOPs (Ð½Ð° ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚)"
+
+# TransRAC: ÐšÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ TransRAC â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (MTC). Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ RepNet, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Countix Ð¸ UCFRep, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ… Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Â«Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Â» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹: Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑ‚ÑŒÑÑ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ, Ð° Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð¢Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (ÐºÐ°Ðº RepNet) Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÐºÐ½Ð¾Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½ÐµÑÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸Ð¼ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Multi-scale Temporal Correlation (MTC):** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð¼Ð¸Ð´Ñ‹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Â«Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒÂ» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+    
+- **Transformer-based Counting:** Ð’Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Transformer Encoder Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (density map) Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð˜Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾Ð¹ Ðº ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ 2D CNN (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ **ResNet-50**) Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°. ÐÐ° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $f \in \mathbb{R}^{T \times C}$.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´:
+    
+    - **MTC Module:** Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ $N \times N$ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°Ñ… (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ dilation).
+        
+    - **Transformer Encoder:** ÐŸÐ¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸) Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°. ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ **Self-Attention** Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ ÑÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸, Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÑÑ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ Ð¸Ñ… Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÑÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+        
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹Â» (repetition density). Ð¡ÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¾Ð².
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ **Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°**:
+
+- **Params:** ~33M.
+    
+- **Complexity:** ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ â€” Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ $O(N^2)$ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€. ÐÐ° ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ð² 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð° Ð´Ð¾ 256+ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÑ‚ÐµÑ‚ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.
+    
+- **Edge-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð”Ð»Ñ Jetson Orin NX Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ResNet-50 Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÑƒ **SOFIA (DCN)** Ð¸, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Attention Ð½Ð° **Mamba (SSM)** Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Countix|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ/Ð±Ñ‹Ñ‚)|OBO (Off-By-One)|0.912|
+|Countix|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|MAE|0.39|
+|UCFRep|Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|OBO|0.985|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+TransRAC Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ [[RepNet]] Ð½Ð° ~2-4% Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐµ OBO Ð½Ð° ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Â«Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸Â» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ (Ð³Ð´Ðµ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ´Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐµ), Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð°.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¢Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼:** Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ‡ÐµÐ¼ CNN-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸.
+    
+- **Ð“Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¾Ð²:** ÐšÐ°Ðº Ð¸ RepNet, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° 0.5â€“1 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾Ð±Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸Ð½Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾Â», Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ ÑƒÐ³Ð¾Ð» Ð² ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ðµ, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð°ÑÑÑ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ°.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 5.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð°.
+
+- **Ð—Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð˜Ð´ÐµÑ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¹ (MTC) ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°).
+    
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°/Mamba Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (density) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° ÐºÐ°Ð¶ÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **Backbone Efficiency:** TransRAC Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ Edge. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ MTC-Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð² **MambaVision** Ñ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+    
+- **Phase Segmentation:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ **ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸** Ð¸ **ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸**. ÐžÐ½Ð° ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Â«Ñ†Ð¸ÐºÐ» Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼Â». Ð”Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð²Ðµ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ.
+    
+- **AQA Integration:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ÐµÂ» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐ³Ð¾Â». Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº: [[RepNet]].
+    
+- Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°: [[PoseRAC]].
+    
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°: [[ViT]], [[TimeSformer]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/huxu033/TransRAC](https://www.google.com/search?q=https://github.com/huxu033/TransRAC&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°.
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB. Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ MTC-Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· **SOFIA**, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ñ….
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{hu2022transrac,
+  title={Transrac: Encoding multi-scale temporal correlation with transformers for repetitive action counting},
+  author={Hu, Xu and Xu, Jianglong and Shi, Chenchen and Mian, Ajmal and Xiao, Zhen},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={19013--19022},
+  year={2022}
+}
+```
+
+---
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ MTC â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð° SOFIA. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ðµ (Time-to-Under-Tension Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸).
+
+**Ð¡Ð»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³:** Ð˜Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ [[PoseRAC]], Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑƒÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑŒ, ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md
new file mode 100644
index 0000000..8432482
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,129 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition"
+title_ru: "Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ (2s-AGCN)"
+authors: [Shi, Zhang, Cheng, Lu]
+year: 2019
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR.2019.01230"
+tags: [skeleton_gcn, motion_representation, biomech]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "~6.9M (ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²)"
+flops: "~32.4 GFLOPs (ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²)"
+---
+```
+
+# Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ ST-GCN Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° (ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð¶ÐµÑÑ‚ÐºÐ¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°) Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² + Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸, Ð½Ð¾ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸ Ñ€ÑƒÐº Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð»Ð¾Ð¿ÐºÐµ). ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð» Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ… NTU-RGB+D Ð¸ Kinetics, ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð² Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð´Ð»Ñ 2019 Ð³Ð¾Ð´Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ST-GCN) Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹, ÑÐ²Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ, Ð³Ð´Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð¾Ñ‚ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð° Ð² Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (first-order information) Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ðµ Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (second-order information).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„:** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ end-to-end Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ (data-dependent) Ð¸ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹.
+    
+- **Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Two-Stream):** ÐžÐ´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Joint Stream) Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (Bone Stream) Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (late fusion) Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+    
+- Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… SOTA Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° NTU-RGB+D Ð¸ Kinetics.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² ST-GCN Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹, Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Softmax.
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÑ… Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†: $A + B + C$.
+    
+    - $A$ â€” Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° (ÐºÐ°Ðº Ð² ST-GCN).
+        
+    - $B$ â€” Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° (Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°).
+        
+    - $C$ â€” data-dependent Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÐ¼Ð°Ñ "Ð½Ð° Ð»ÐµÑ‚Ñƒ" Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐºÐ°Ð»ÑÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ (dot-product) Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð²Ð° ÑƒÐ·Ð»Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹ Ð² _ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼_ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸).
+        
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    ÐšÐ°Ðº Ð¸ Ð² ST-GCN, Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (1D Conv) Ñ Ð¾ÐºÐ½Ð¾Ð¼ $K_t \times 1$ Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸ $T$ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½ÐµÐµ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ (Late Fusion). Ð”Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. ÐÐ° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‹ (ÑÐ¾Ñ„Ñ‚Ð¼Ð°ÐºÑ ÑÐºÐ¾Ñ€Ñ‹) Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð˜Ð·-Ð·Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÐ´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ST-GCN (~6.9M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ~32.4 GFLOPs Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿). Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ $C$ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· self-attention Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÐºÐ»Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´Ñ‹. Ð’ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ (Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ **Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð¹** Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ñ… edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-Subject|88.5%|
+|NTU RGB+D 60|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Cross-View|95.1%|
+|Kinetics-Skeleton|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 / Top-5|36.1% / 58.7%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+2s-AGCN Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ST-GCN (Ð½Ð° +7% Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐµ Cross-Subject Ð½Ð° NTU RGB+D). Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ Ð¾Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´ÑŒ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², Ð³Ð´Ðµ ST-GCN Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, "Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ðµ", "Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ").
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð˜Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** ÐŸÐ¾Ð·Ð´Ð½ÐµÐµ ÑÐ»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Ð±Ñ‹ Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð° Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð°Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°, Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ 1D ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐžÐ½Ð° Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð² Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+Ð˜Ð´ÐµÑ **Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°** ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°. Ð’ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð½Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ð¸ "ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° (ÐºÐ¸ÑÑ‚ÑŒ) - ÑÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ñ‹" Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ðµ). ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‡ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸, Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ²Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº. Ð’Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ:** Ð”Ð²ÑƒÑ…Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑƒÐ´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ GFLOPs. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð° (Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð² edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ).
+    
+- **Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·:** 2s-AGCN Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° (action recognition).
+    
+- **ÐÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ "Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ" Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ "Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾" (Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ AQA), Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð½Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐºÑƒÑ€Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‡ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ðº Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´: [[ST-GCN]]
+    
+- Ð”Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°: [[CTR-GCN]]
+    
+- Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡: [[VideoMAE]], [[PoseConv3D]]
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/lshiwjx/2s-AGCN](https://github.com/lshiwjx/2s-AGCN)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð°
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 2D Ð¸Ð»Ð¸ 3D Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ $X, Y$ Ð¸ confidence-ÑÐºÐ¾Ñ€Ñ‹). Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð´ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ° Ð½Ð°Ð´ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ 2D pose estimator (YOLO-Pose, RTMPose).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{shi2019two,
+  title={Two-stream adaptive graph convolutional networks for skeleton-based action recognition},
+  author={Shi, Lei and Zhang, Yifan and Cheng, Jian and Lu, Hanqing},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
+  pages={12026--12035},
+  year={2019}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/ViViT A Video Vision Transformer.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/ViViT A Video Vision Transformer.md
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index 0000000..ae35931
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/ViViT A Video Vision Transformer.md	
@@ -0,0 +1,140 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "ViViT: A Video Vision Transformer"
+title_ru: "ViViT: Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [Arnab, Dehghani, Heigold, Sun, LuÄiÄ‡, Schmid]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/ICCV48922.2021.00676"
+tags: [video_transformer, motion_representation, distillation, aqa]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "88M (Base) â€” 632M (Huge)"
+flops: "455 GFLOPs (Base) â€” 3980 GFLOPs (Huge)"
+---
+```
+
+# ViViT: Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚ÑƒÑŽ Transformer-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ…ÐµÐ¼ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ "Tubelet Embedding" Ð´Ð»Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð»Ð° SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° Kinetics-400 Ð¸ Epic Kitchens, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð· ImageNet Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Vision Transformer (ViT) Ðº Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ self-attention: ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð² Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ($T \times H \times W$). ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° â€” ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ³Ñ€ÑƒÐ¶Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð¸ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð°Ðº Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Tubelet Embedding:** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð³Ð´Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (3D-ÐºÑƒÐ±Ñ‹), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ.
+    
+- **Ð¤Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ:** Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ 4 Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… "Factorised Encoder" (ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹) Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼.
+    
+- **ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (ImageNet-21k) ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CNN).
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Tubelet Embedding**: Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð²Ñ‹Ñ€ÐµÐ·Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ 3D-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° $t \times h \times w$. Ð’ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð¼Ð¸ ViT, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ "Ñ‚ÑƒÐ±ÑƒÑÐ°").
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· **Factorised Self-Attention**. Ð’ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ðµ (Model 2) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°ÑÐºÐ°Ð´:
+    
+    - **Spatial Transformer:** Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+        
+    - **Temporal Transformer:** Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (Ð¸Ð»Ð¸ CLS-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹) Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸ Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾ÑÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+        
+        Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¼Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+        
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÑƒÑŽ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸ÑŽ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ CLS-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð½Ð° edge**.
+
+- **ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ GFLOPs:** 455 (Base) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð² 100 Ñ€Ð°Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ 5 GFLOPs.
+    
+- **ÐŸÐ°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼ VRAM Ð´Ð»Ñ Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… attention maps.
+    
+    **ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾:** ViViT â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ **Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**. Ð•Ñ‘ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ðµ MambaVision Ð¸Ð»Ð¸ SOFIA Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ñ‹.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|84.9%|
+|Kinetics-600|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1|85.8%|
+|Epic Kitchens|Ð‘Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ|Top-1 (Action)|44.0%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ViViT Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð¾Ð±Ð¾ÑˆÐµÐ» [[TimeSformer]] Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ 3D CNN, Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ°Ðº SlowFast Ð¸ X3D. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Huge), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ "Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð°Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚" Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ‡ÐµÐ¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **ÐšÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹:** ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ.
+    
+- **Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:** Ð‘ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ImageNet-21k Ð¸Ð»Ð¸ JFT-300M Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… CNN.
+    
+- **Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼:** Ð¢Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð½ÑƒÐ»Ñ.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° **Factorised Encoder** (Model 2) Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ° Ðº Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°: Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° "Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹" Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¸ "Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹" Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð¸Ð¼ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð´ÐµÑŽ Tubelet Embedding Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… heatmap-Ð¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹ Ð² Mamba-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Rep Counting:** ViViT ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² SmartRep.
+    
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±Ð°Ñ€ÑŒÐµÑ€:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ Jetson Orin NX Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Attention Ð½Ð° SSM (Mamba).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ: [[TimeSformer]].
+    
+- Ð”Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ (Masked Autoencoders): [[VideoMAE]].
+    
+- ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ SOTA Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ: [[SlowFast]], [[X3D]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/google-research/scenic](https://github.com/google-research/scenic) (Ð² ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ¸ Scenic).
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Base, Large).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð°.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{arnab2021vivit,
+  title={Vivit: A video vision transformer},
+  author={Arnab, Anurag and Dehghani, Mostafa and Heigold, Georg and Sun, Chen and Lu{\v{c}}i{\'c}, Mario and Schmid, Cordelia},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision},
+  pages={6836--6846},
+  year={2021}
+}
+```
+
+---
+
+_ÐŸÑ€Ð¸Ð¼. Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ð°: ÐšÐ¾Ð»Ð»ÐµÐ³Ð°, Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Model 2 (Factorised Encoder) Ð² Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÐ¼ÑÑ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Mamba, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ, ViViT-Base â€” Ð½Ð°Ñˆ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ "ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ"._
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Video Swin Transformer.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Video Swin Transformer.md
new file mode 100644
index 0000000..32614c0
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/Video Swin Transformer.md	
@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+---
+
+## title: "Video Swin Transformer" title_ru: "Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Swin-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ·ÑÑ‰Ð¸Ñ… Ð¾ÐºÐ¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾" authors: [Liu, Ning, Cao, Wei, Zhang, Lin, Tsang, Guo] year: 2022 venue: "CVPR" venue_tier: "A*" doi: "10.1109/CVPR52688.2022.00320" tags: [video_transformer, motion_representation, aqa, distillation] relevance_to_smartrep: 3 params: "28.2M (Swin-T) â€” 200M (Swin-L)" flops: "59 GFLOPs (Swin-T) â€” 595 GFLOPs (Swin-L)"
+
+# Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Swin-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ·ÑÑ‰Ð¸Ñ… Ð¾ÐºÐ¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Swin Transformer Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… 3D-Ð¾ÐºÐ¾Ð½. Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ¾Ð½ (shifted windows) Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð»Ð° SOTA Ð½Ð° Kinetics-400 Ð¸ Something-Something V2, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñƒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ViT-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (ViT) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ self-attention Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ ($T \times H \times W$). ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸ÐµÐ¹: ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ñ‹, Ð¸ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð° (ÐºÐ°Ðº Ð² Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ´Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **3D Shifted Windows:** Ð’Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ 3D-Ð¾ÐºÐ¾Ð½, Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð° $T' \times H' \times W'$. Ð¡Ð´Ð²Ð¸Ð³ Ð¾ÐºÐ¾Ð½ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ»Ð¾ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ "Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‚ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ" Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¾ÐºÐ½Ð°Ð¼Ð¸, Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+    
+- **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ "Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¸Ñ…" ViT, Video Swin Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ CNN), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸.
+    
+- **Ð˜Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:** Ð¡Ð¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð² Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð²ÐµÑÐ°) Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° 3D-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ $2 \times 4 \times 4$ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ñ). ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð¾ÐºÐ½Ð°Ñ… $H' \times W'$. Ð—Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (Stage 1â€“4) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ðµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð’Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· **3D Window-based Multi-head Self-Attention (W-MSA)**. ÐžÐºÐ½Ð° Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $L \times H' \times W'$. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ â€” **Shifted Window**: Ð² ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… Ð¾ÐºÐ½Ð° ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ñƒ ÑÐ²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð¾ÑÐµÐ¹ $T, H, W$, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¶Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ñƒ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ½Ð°Ñ….
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð° (Stage) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð¾Ð¹ **Patch Merging**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (C, 2C, 4C, 8C).
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñƒ ViViT), Video Swin Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Edge-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°.
+
+- **Swin-T (Tiny):** ~28M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ~59 GFLOPs â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð² 10 Ñ€Ð°Ð· Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð° (5 GFLOPs).
+    
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾, Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸ (pruning) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ðº ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½ (SOFIA/MambaVision).
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (Swin-T)**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 Accuracy|78.8%|
+|Kinetics-600|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 Accuracy|82.4%|
+|SSv2|Ð”Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|Top-1 Accuracy|66.5%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Video Swin-B (Base) Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ [[TimeSformer]] Ð¸ [[ViViT]] Ð½Ð° Kinetics-400, Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°. ÐŸÐ¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ 3D CNN (SlowFast), Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (Something-Something V2).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ 3D shifted windows Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³ (cyclic shift) ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ TensorRT, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸.
+    
+- **ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²ÑÐµ ÐµÑ‰Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ImageNet-1K/21K.
+    
+- **Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾:** ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾ÐºÐ½Ð° ($L=8$) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°ÑƒÐ½ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð°.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 3.** ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ **Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´**. Ð’ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼ 4-ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ð¼Ð¸Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð² SOFIA, Ð¸ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° Video Swin Ð¿Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ¾Ð½ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Mamba-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Local Mamba Attention), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÑ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð° Edge:** Ð”Ð°Ð¶Ðµ Tiny Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð° Ð´Ð»Ñ Jetson Orin NX Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (>50ms latency).
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Rep Counting:** Ð’ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- **Ð¤Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ (dense) Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð° Ñ„Ð°Ð· ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð˜Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°:** Video Swin Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ Ñ RGB-Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… heatmap-Ð°Ð¼.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: [[Swin Transformer]] (Liu et al., 2021).
+    
+- ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚: [[TimeSformer]], [[ViViT]].
+    
+- ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº 3D-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°: [[VideoMAE]] (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ).
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/video-swin-transformer/Video-Swin-Transformer](https://www.google.com/search?q=https://github.com/video-swin-transformer/Video-Swin-Transformer&authuser=1)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Swin-T, S, B, L).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Backbone Ð² Ð½Ð°Ñˆ 3-Ñ„Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð½ (Phase 2: Distillation).
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{liu2022video,
+  title={Video swin transformer},
+  author={Liu, Ze and Ning, Jia and Cao, Yue and Wei, Yixuan and Zhang, Zheng and Lin, Stephen and Tsang, Han Hu and Guo, Baining},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition},
+  pages={3202--3211},
+  year={2022}
+}
+```
+
+---
+
+**ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** Video Swin â€” Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½. Ð•Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð·ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ **Shifted Windows** Ð² 3D, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ðµ Mamba-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™** (ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹).
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training.md
new file mode 100644
index 0000000..80e3e46
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training.md	
@@ -0,0 +1,136 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training"
+title_ru: "VideoMAE: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾"
+authors: [Tong, Song, Wang, Wang]
+year: 2022
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2203.12602"
+tags: [video_transformer, motion_representation, aqa]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "86M (ViT-B) / 304M (ViT-L)"
+flops: "~180-200 GFLOPs (Inference ViT-B)"
+---
+```
+
+# VideoMAE: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+VideoMAE Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² (MAE) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (90â€“95%). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Â«Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ¸Â» (tubes), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÐµÑ‘ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ðµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ VideoMAE ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð½Ð° Kinetics-400 Ð¸ Something-Something V2, Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð² Ñ„ÐµÐ½Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ: ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð· Ð¸Ð¼Ð¸Ð´Ð¶-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. 75%), Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸, Ð½Ðµ Â«Ð²Ð½Ð¸ÐºÐ°ÑÂ» Ð² ÑÑƒÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð­ÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 90â€“95% Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+- **Tube Masking:** ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸ Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð¿Ð¾Ð´ÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÂ» Ð² ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹.
+    
+- **Data-Efficiency:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° (Kinetics-400) Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð°Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð¾Ðº (JFT-300M).
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ **$16 \times 16$**. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ViT-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸) Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² ÐºÑƒÐ±Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Â«Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ¸Â» (tubes) Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ **$2 \times 16 \times 16$**.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Joint Space-Time Attention** (Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ). Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ TimeSformer, VideoMAE Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÑÐµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ (Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ 90% Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Ð¼Ð°Ð»ÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²ÑˆÐ¸ÐµÑÑ 5â€“10% Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹). Ð”ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ (Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€) Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð° ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°.
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+Ð¥Ð¾Ñ‚Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ð» ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÐµÐµ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð»Ñ ViT.
+
+- **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:** 86M (Base) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð° Ð² 5M.
+    
+- **FLOPs:** ~180 GFLOPs â€” Ð½Ð° Ð´Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð° (5 GFLOPs).
+    
+    **ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** VideoMAE â€” Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ **Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ**. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ VideoMAE Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Â«Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…Â» Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Student (SOFIA+MambaVision), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð½ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ð»ÑÑ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð°Ðº Ð¶Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾.
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ (Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚/ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (Top-1)**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (ViT-B)**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 Accuracy|81.5%|
+|SSv2|Ð’Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²|Top-1 Accuracy|70.8%|
+|UCF101|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ (Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚)|Top-1 Accuracy|96.1%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+VideoMAE Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ **TimeSformer** Ð¸ **ViViT** Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Â«Ñ Ð½ÑƒÐ»ÑÂ» Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐžÐ½Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ (self-supervised) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ°Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¢ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ñ… GPU (A100/H100) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Edge.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐšÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, VideoMAE Â«Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚Â» Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ GCN), Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Â«Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Â» Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð”Ð»Ñ SmartRep VideoMAE Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð² Ð´Ð²ÑƒÑ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ…:
+
+1. **Teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸:** ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ Ð² Ð½Ð°Ñˆ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Mamba-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½.
+    
+2. **Backbone Ð´Ð»Ñ AQA:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð·Ð°Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¼ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ, Ð° Ð¿Ð¾ RGB (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ), VideoMAE â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ:** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² SSM (Mamba) Ñ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Rep Counting:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+- **ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** VideoMAE ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ÐºÐ¾Ð¼, Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸.
+    
+- **ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ RGB, Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð°ÐºÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ).
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð° (MAE Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð¾Ðº): [[MAE]] (He et al.).
+    
+- ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½Ð°: [[TimeSformer]], [[ViViT]].
+    
+- SOTA Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸: [[VideoMAEv2]] (Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ 1B Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²).
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/MCG-NJU/VideoMAE](https://github.com/MCG-NJU/VideoMAE)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Kinetics-400, SSv2).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{tong2022videomae,
+  title={Videomae: Masked autoencoders are data-efficient learners for self-supervised video pre-training},
+  author={Tong, Zhan and Song, Yibing and Wang, Jue and Wang, Limin},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  volume={35},
+  pages={10078--10093},
+  year={2022}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Pre-training.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Pre-training.md
new file mode 100644
index 0000000..7202fe5
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Pre-training.md	
@@ -0,0 +1,128 @@
+
+
+YAML
+
+```
+---
+title: "VideoMAEv2: Scalable Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Pre-training"
+title_ru: "VideoMAEv2: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾"
+authors: [Wang, Huang, Zhao, Tong, He, Wang, Wang, Qiao]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "arXiv:2303.16727"
+tags: [video_transformer, motion_representation, distillation, aqa]
+relevance_to_smartrep: 3
+params: "22M (ViT-S) â€” 1B (ViT-g)"
+flops: "180 GFLOPs (ViT-B) â€” 2000+ GFLOPs (ViT-g)"
+---
+```
+
+# VideoMAEv2: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+VideoMAEv2 â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ VideoMAE, Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð¾Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ð¸ **Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ** (Dual Masking). ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð°Ñ… Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ SOTA-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Â«ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°ÑÂ» Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ-ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Â«Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð»ÐºÐ¾Ð¼Â» Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ÐºÐµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Vision Transformers (ViT). ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð² Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ 90% Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°, Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²ÑÐµ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐ» ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð”Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Dual Masking):** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° (90%), Ð½Ð¾ Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð², Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð² Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ð»Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ Ð½Ð° Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð½Ð° 70%.
+    
+- **ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ 1B Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²:** Ð’Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-MAE ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½ Ð´Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° ViT-g (giant), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð¾Ðº Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+    
+- **Progressive Training:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (UnlabeledHybrid) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ðº ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑÐ¼.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Temporal Modeling)
+
+1. **ÐšÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ (spatial)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡-ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³ ViT (Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ 16x16). ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ²ÑÐ·Ð¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention.
+    
+2. **ÐšÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (temporal: GCN, Attention, 1D/3D Conv, SSM)?**
+    
+    Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Joint Space-Time Attention** Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ViT. ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ 90% Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ÑÑ Â«ÐºÑƒÑÐ¾Ñ‡ÐºÐ°Ð¼Ð¸Â» Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ðµ.
+    
+3. **ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸?**
+    
+    Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸. Ð”ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÐ¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+    
+
+## Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»
+
+VideoMAEv2 â€” ÑÑ‚Ð¾ Â«Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð»Ð»ÐµÑ€Ð¸ÑÂ» Ð´Ð»Ñ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„ÐµÑ€Ð¼.
+
+- **Edge-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** Ð’ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ (ViT-B/L/g) â€” **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹**. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ„Ð»Ð¾Ð¿ÑÐ¾Ð².
+    
+- **Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ SmartRep. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑÐ° VideoMAEv2-g Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ **SOFIA+MambaVision**, Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ Student Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (embeddings) Teacher-Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Â«Ð·Ð°ÑÑƒÐ½ÑƒÑ‚ÑŒÂ» Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸ 5M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+    
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (ViT-g)**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 Acc|91.3%|
+|SSv2|Ð”Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ|Top-1 Acc|77.0%|
+|UCF101|ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ|Top-1 Acc|99.6%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+VideoMAEv2-g Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ [[VideoMAE]] Ð¸ Ð²ÑÐµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ([[ViViT]], [[TimeSformer]]) Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð²Ð¾Ð¼ (Ð½Ð° +3-5% Ð½Ð° Kinetics-400). Ð¤Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸, ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ (2023-2024).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹:** ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ViT-g Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ GPU A100.
+    
+- **Ð˜Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ:** Ð”Ð°Ð¶Ðµ ViT-S Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Edge Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ CNN Ð¸Ð»Ð¸ Mamba-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+    
+- **Ð¡Ð¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Bias):** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ¸ Â«ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸Â» Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹Â» ÐµÐ¹ Ð²ÑÐµ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ fine-tuning Ð½Ð° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: 3.** ÐÐ°Ð¼ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ°Ð¼Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð´ÐµÐ²Ð°Ð¹ÑÐµ, Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ ÐµÑ‘ **Ð²ÐµÑÐ° ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸**. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð½Ð°Ñˆ Student-Ð±ÑÐºÐ±Ð¾Ð½ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ Ð¶Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², ÐºÐ°Ðº VideoMAEv2, Ð¼Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+- **ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** ÐšÐ°Ðº Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+- **Ð¤Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** VideoMAEv2 Ð´Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹Â» Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°. Ð”Ð»Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ Ð¿Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ (dense) Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´.
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Â«ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‚Â» Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚. ÐÐ°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ° â€” Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒ MAEv2 Ñ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… LUPI-Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸.
+    
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ
+
+- ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº: [[VideoMAE]].
+    
+- Ð˜Ð´ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð°: [[MAE]] (He et al.).
+    
+- ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Student: [[MambaVision]].
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [https://github.com/OpenGVLab/VideoMAEv2](https://github.com/OpenGVLab/VideoMAEv2)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð° (Ð²ÑÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¾Ñ‚ S Ð´Ð¾ g).
+    
+- ÐžÑ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ¹ Heatmap-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Â«ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÂ».
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{wang2023videomaev2,
+  title={Videomaev2: Scalable masked autoencoders for self-supervised video pre-training},
+  author={Wang, Limin and Huang, Bingkun and Zhao, Zhiyu and Tong, Zhan and He, Yangjun and Wang, Yi and Wang, Yinan and Qiao, Yu},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={13188--13199},
+  year={2023}
+}
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..11630d2
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/3_motion_temporal/_index.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# 3_motion_temporal â€” Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð°Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸
+
+## Scope
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· Ð¸Ð»Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹, AQA, Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **skeleton_gcn** â€” graph convolutions Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ñ…
+- **video_transformers** â€” attention-based video models
+- **motion_representation** â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- **rep_counting** â€” Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¸ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- **temporal_cnn** â€” 3D / (2+1)D CNN Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## Must-read
+
+### Skeleton-based GCN
+- **ST-GCN** (Yan et al., AAAI 2018) â€” foundational spatial-temporal GCN.
+- **2s-AGCN** (Shi et al., CVPR 2019) â€” adaptive graphs, two-stream.
+- **CTR-GCN** (Chen et al., ICCV 2021) â€” channel-wise topology refinement.
+- **InfoGCN** (Chi et al., CVPR 2022) â€” information bottleneck for skeleton.
+- **PoseConv3D** (Duan et al., CVPR 2022) â€” 3D CNN over pose heatmaps.
+
+### Video transformers
+- **TimeSformer** (Bertasius et al., ICML 2021) â€” space-time attention.
+- **ViViT** (Arnab et al., ICCV 2021) â€” video vision transformer.
+- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) â€” masked autoencoder pretraining.
+- **VideoMAEv2** (Wang et al., CVPR 2023) â€” scaling to billion parameters.
+- **VideoSwin** (Liu et al., CVPR 2022) â€” hierarchical video transformer.
+
+### Motion representation
+- **MotionBERT** (Zhu et al., ICCV 2023) â€” unified pretraining for motion.
+- **MotionCLIP** (Tevet et al., ECCV 2022) â€” motion-language alignment.
+- **TEMOS** (Petrovich et al., ECCV 2022) â€” text-to-motion.
+- **HumanMAC** (Chen et al., ICCV 2023) â€” masked motion completion.
+
+### Repetition counting / phase segmentation
+- **RepNet** (Dwibedi et al., CVPR 2020) â€” Google, rep counting in the wild.
+- **TransRAC** (Hu et al., CVPR 2022) â€” repetition action counting with transformer.
+- **PoseRAC** (Yao et al., 2023).
+- **CountPR** (Zhang et al., AAAI 2023) â€” point-level repetition.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `skeleton action recognition` Ð½Ð° arXiv 2023â€“2025
+- `video transformer edge inference`
+- `repetition counting exercise`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+- Video transformers Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ (100M+ params) â€” **ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ** motion-Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ?
+- Phase segmentation Ð² ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð°) **Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°** â€” Ð²ÑÐµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ.
+- Rep counting SOTA â€” RepNet/TransRAC â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð½Ð¾ **Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Â«Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹Â» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€** Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit.md
new file mode 100644
index 0000000..0d55ec7
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit.md	
@@ -0,0 +1,202 @@
+
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ¶Ð´Ðµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ñ‚Ð¸ Ðº ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ, ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÐ»Ð¾ÑÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€:
+
+1. **Ð˜Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.** Â«Skeleton Contrastive (Li et al., CVPR 2021)Â» â€” ÑÑ‚Ð¾ **CrosSCLR** (Li, Wang, Ni, Wang, Yang, Zhang, _3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit_, CVPR 2021). Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð½ÐµÑ‘ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ SkeletonCLR (single-view) â€” Ð¾Ñ‚ÑÑŽÐ´Ð° ÑÐ»ÐµÐ½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¸Ð¼Ñ Â«Skeleton ContrastiveÂ». Ð£Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ð» Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ñƒ PDF, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ ÑÐ¿ÑƒÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ _Skeleton-Contrastive 3D Action Representation Learning_ (Thoker et al., ACM MM 2021) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ.
+2. **ÐŸÐ¾Ð»Ðµ `direction` Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ.** Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ðŸ…° (One-class AQA / Self-supervised motion). ÐÐ¾ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” **Ð½Ðµ AQA, Ð½Ðµ one-class Ð¸ Ð½Ðµ periodicity**. Ð­Ñ‚Ð¾ SSL Ð´Ð»Ñ multi-class Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñƒ. Ð§ÐµÑÑ‚Ð½ÐµÐµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ðŸ…² (Few-shot/SSL adaptation), Ð¸ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+3. **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Â«Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (AQA & Motion)Â».** Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñƒ AQA Ð¸ Spearman/AUROC. Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ linear/finetune accuracy Ð½Ð° NTU. ÐÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Â«Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ÑÑÂ» Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑŽ ÑÑ‚Ð¾ Ð² Gap.
+4. **Edge feasibility.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» â€” Â«ST-GCN Ñ 1/4 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð²Â». ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… GFLOPs/Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ â†’ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ».
+5. **Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep.** Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° â€” **3/5**. Backbone-SSL Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·ÐµÐ½ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…², Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¸Ð· Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ðŸ…° Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ. Ð”Ð¾Ð¼ÐµÐ½ NTU (Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ) ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+---
+
+```yaml
+---
+title: "3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit"
+title_ru: "ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 3D-Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°"
+short_name: "CrosSCLR / SkeletonCLR"
+authors: [Li L., Wang M., Ni B., Wang H., Yang J., Zhang W.]
+year: 2021
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Li_3D_Human_Action_Representation_Learning_via_Cross-View_Consistency_Pursuit_CVPR_2021_paper.pdf"
+code: "https://github.com/LinguoLi/CrosSCLR"
+tags: [ssl, contrastive, few_shot]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"   # Few-shot / SSL adaptation. NOT ðŸ…° â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ AQA Ð¸ Ð½Ðµ one-class.
+status: "reviewed"
+---
+```
+
+# CrosSCLR (Li et al., CVPR 2021) â€” Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+## 2. Core Contribution (TL;DR)
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ **CrosSCLR** â€” Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº self-supervised Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð², ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· (i) Ð¾Ð´Ð½Ð¾-Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ **SkeletonCLR** Ð² ÑÑ‚Ð¸Ð»Ðµ MoCo v2 Ð¸ (ii) Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ñ **CVC-KM (Cross-View Consistent Knowledge Mining)**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ Â«ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÐµÂ» ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (joint, motion, bone). Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° SSL â€” **contrastive instance discrimination** + **cross-view consistency**: Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸ Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ…Â» Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¸ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº pseudo-supervision Ð´Ð»Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð³Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ InfoNCE, Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¸ Ð½Ðµ anomaly-detection; ÑÑ‚Ð¾ backbone-SSL Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹. Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ ÐºÐ°Ðº **ÑÑ‚Ð°Ð¿ pretraining** Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## 3. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ SSL.** ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ memory bank (MoCo-style) + cross-view knowledge transfer. ÐÐ° Ñ€Ð°Ð½Ð½ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ cross-view ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÐµÐ¹); Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ warm-up loss Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ InfoNCE Ð½Ð° cross-view ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð².
+
+**Backbone.** ST-GCN (Yan et al., AAAI 2018), Ð½Ð¾ **Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð´Ð¾ 1/4** Ð¾Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ð°. Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ `f` Ð¸ `fÌ‚` â€” siamese-Ð¿Ð°Ñ€Ð°, `fÌ‚` Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ÑƒÐ¼-ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼: $\hat\theta \leftarrow \alpha\hat\theta + (1-\alpha)\theta$. ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ `g` â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ FC-ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ñ ReLU. Memory bank Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ **M = 30k** (ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ MoCo v2 65k).
+
+**Ð’Ð¸Ð´Ñ‹ (views) ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.** Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ $x \in \mathbb{R}^{C \times T \times V}$:
+
+- **joint** â€” ÑÐ°Ð¼Ð¸ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹;
+- **motion** â€” Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ $x_{:,t+1,:} - x_{:,t,:}$;
+- **bone** â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ $x_{:,:,v_2} - x_{:,:,v_1}$.
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.** Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð²Ðµ: **Shear** (Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð¾Ð¹ $\beta = 0.5$) Ð¸ **Crop** (ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ð´Ð´Ð¸Ð½Ð³ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ + ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¾Ð¿; padding ratio $\gamma = 6$, Ñ‚.Ðµ. Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ð¿Ð°Ð´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð° $T/\gamma$).
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸.**
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ InfoNCE Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð°: $$ \mathcal{L}_{\text{InfoNCE}} = -\log \frac{\exp(z \cdot \hat z / \tau)}{\exp(z \cdot \hat z / \tau) + \sum_{i=1}^{M} \exp(z \cdot m_i / \tau)} $$
+
+Top-K knowledge mining (Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ single-view) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÐµÐ¹ Ð² memory bank: $$ \mathcal{L}_{\text{KM}} = -\log \frac{\exp(z \cdot \hat z / \tau) + \sum_{i \in \mathcal{N}_+} \exp(z \cdot m_i / \tau)}{\exp(z \cdot \hat z / \tau) + \sum_{i \in \mathcal{N}} \exp(z \cdot m_i / \tau)} $$
+
+Cross-view loss (Ð²Ð¸Ð´ $v$ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ $u$): Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÑ‹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² $\mathcal{N}_+^{v}$ Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· top-K Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ $v$, **Ð° ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° $s_i^v = z^v \cdot m_i^v$ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´Ð° $v$ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð²ÐµÑÐ°** Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ $u$: $$ \mathcal{L}_{v \rightarrow u} = -\log \frac{\exp(z^u \cdot \hat z^u / \tau) + \sum_{i \in \mathcal{N}_+^v} \exp(s_i^u s_i^v / \tau)}{\exp(z^u \cdot \hat z^u / \tau) + \sum_{i \in \mathcal{N}} \exp(s_i^u s_i^v / \tau)} $$
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÑÑ â€” ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð²: $$ \mathcal{L}_{\text{cross}} = \sum_u \sum_{v \neq u} \mathcal{L}_{u \rightarrow v} $$
+
+**Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ».** Cross-view loss Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ **Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚ÐµÐ¹** (Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹) Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´Ð°Ð¼Ð¸ â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ðº ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð² Ð´Ð»Ñ joint/motion/bone. Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ t-SNE Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹: Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 300 ÑÐ¿Ð¾Ñ… joint Ð¸ motion Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ñ‹.
+
+**Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.** SGD (momentum 0.9, weight decay 1e-4), batch 128, 300 ÑÐ¿Ð¾Ñ…. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 150 ÑÐ¿Ð¾Ñ… â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ InfoNCE; Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ 150-Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð¸ loss Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° $\mathcal{L}_{\text{cross}}$. **K = 1** Ð² top-K (Ñ‚.Ðµ. Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÑÐ¾ÑÐµÐ´ Ð½Ð° ÑÑÐ¼Ð¿Ð»). LR 0.1 Ñ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ 0.1 Ð½Ð° 250-Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ðµ.
+
+**Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    X[Raw skeleton x in R^CxTxV] --> VG[View Generation]
+    VG --> Xj[joint]
+    VG --> Xm[motion]
+    VG --> Xb[bone]
+
+    Xj --> Aug1[Shear + Crop] --> Ej[ST-GCN/4 -> g] --> Zj[z_j]
+    Xm --> Aug2[Shear + Crop] --> Em[ST-GCN/4 -> g] --> Zm[z_m]
+    Xb --> Aug3[Shear + Crop] --> Eb[ST-GCN/4 -> g] --> Zb[z_b]
+
+    Zj <--> MBj[Memory Bank M_j 30k]
+    Zm <--> MBm[Memory Bank M_m 30k]
+    Zb <--> MBb[Memory Bank M_b 30k]
+
+    Zj -. similarities S_j .-> KM[CVC-KM TopK + sim weights]
+    Zm -. similarities S_m .-> KM
+    Zb -. similarities S_b .-> KM
+
+    KM --> LC[L_cross]
+    LC --> Total[Total Loss after epoch 150]
+```
+
+## 4. Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+
+**Datasets.** NTU-RGB+D 60 (56 578 Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 25 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²; Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹ xsub / xview), NTU-RGB+D 120 (113 945 Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, 120 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²; xsub / xset), NTU-61-120 (Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² NTU-120 â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„ÐµÑ€Ð°).
+
+âš  ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ AQA, Ð½Ð¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ periodicity-Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸.** Linear evaluation accuracy Ð¸ finetune accuracy (Top-1). ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Spearman's Ï, AUROC, Recall@K â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ _ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½Ðµ AQA_.
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ (linear evaluation, 3-stream ensemble):**
+
+|Method|Encoder|NTU-60 xsub|NTU-60 xview|NTU-120 xsub|NTU-120 xset|
+|---|---|---|---|---|---|
+|LongT GAN (AAAI'18)|GRU|39.1|48.1|â€”|â€”|
+|MSÂ²L (ACM MM'20)|GRU|52.6|â€”|â€”|â€”|
+|AS-CAL (Inf.Sci.'21)|LSTM|58.5|64.8|48.6|49.2|
+|P&C (CVPR'20)|GRU|50.7|76.3|â€”|â€”|
+|**3s-CrosSCLR (LSTM)**|LSTM|70.4|79.9|53.9|53.2|
+|**3s-CrosSCLR (ST-GCN)**|ST-GCN|**77.8**|**83.4**|**67.9**|**66.7**|
+
+**Few-label Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ (NTU-60, Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² MSÂ²L):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|1% xsub|1% xview|10% xsub|10% xview|
+|---|---|---|---|---|
+|LongT GAN|35.2|â€”|62.0|â€”|
+|MSÂ²L|33.1|â€”|65.2|â€”|
+|**3s-CrosSCLR**|**51.1**|**50.0**|**74.4**|**77.8**|
+
+**ÐÐ±Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ top-K.** K = 1 Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ (xsub 74.5 / xview 82.1); K = 10 Ð²Ð°Ð»Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð¾ 64.4 / 69.9 â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð½ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº.
+
+**Finetune.** 3s-CrosSCLR (FT) â†’ NTU-60 xsub 86.2 / xview 92.5 â€” Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ supervised 3s-ST-GCN* (85.2 / 91.4) Ñ Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¶Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¦Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ 2021 Ð³Ð¾Ð´Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ _ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ_. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Â«ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð» Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑÂ», Ð° Ð½Ðµ Â«ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸Â».
+
+## 5. Edge Feasibility (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (M)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾: ST-GCN Ñ 1/4 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² â†’ â‰ˆ 1/16 Ð¾Ñ‚ base ST-GCN Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸ÑÐ¼, Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ)|
+|GFLOPs|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Latency (Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ðµ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Edge / mobile deployment|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Memory bank Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretraining)|
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ SmartRep. Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ ST-GCN/4, Ð±ÐµÐ· memory bank Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚-ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ð¹. ÐŸÐ»Ð¾Ñ…Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+## 6. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+**6.1. One-class AQA.** âŒ **ÐÐ• ÐŸÐ Ð˜ÐœÐ•ÐÐ˜Ðœ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ.** CrosSCLR â€” ÑÑ‚Ð¾ instance discrimination ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ _Ð²ÑÐµÑ…_ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², Ð¸ cross-view loss Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Â«ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚Â» ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ðº Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñƒ Â«Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹Â» (Ð±ÐµÐ· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº), ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚: Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ â€” Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð¸, top-K knowledge mining Ð²Ñ‹Ð±ÐµÑ€ÐµÑ‚ Â«Ð²ÑÑ‘Â», Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð² Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+
+- Ð§Ñ‚Ð¾ _Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾_ ÑÐ¿Ð°ÑÑ‚Ð¸: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ SkeletonCLR Ð±ÐµÐ· CVC-KM** Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ pretraining; Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ ÐºÐ°Ðº Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¹Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ðº Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+- One-class AQA Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð°Ñ… (PatchCore-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ, distance-based anomaly score) Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ð» CrosSCLR-style pretraining.
+
+**6.2. LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» (Teacher â†’ Student).** âš  **Ð¡Ð»Ð°Ð±Ð°Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ LUPI.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ joint/motion/bone Â«viewsÂ», Ð½Ð¾ Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ **Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð° Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐÐ°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰ÐµÐ³Ð¾ LUPI (Teacher Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐ¸Ð½Ð³ â†’ Student Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚) ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÑÐ°Ð¼ _Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ CVC-KM_ â€” knowledge mining Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· top-K ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð² â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Teacher (RGB + IMU) Ð¸ Student (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ 33 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸) ÐºÐ°Ðº Ð´Ð²Ð° Â«Ð²Ð¸Ð´Ð°Â» Ð¸ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ñ… memory bank Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÑ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ‘Ð¹.
+
+**6.3. Periodicity-awareness.** âŒ **ÐÐµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.** ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð¾Ðº Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ. ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Crop Ñ padding-reflection, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚, **Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÐµÑ‚** Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° (RepNet, Counting Out Time).
+
+**6.4. Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ SmartRep.**
+
+1. **ÐœÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸-stream ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ pretraining** Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Fit3D + FLAG3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ â€” joint/motion/bone ÑƒÐ¶Ðµ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ complementary ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð», Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ `motion` Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ…/Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº (hitch, bouncing).
+2. **Two-stage warm-up** (InfoNCE â†’ cross-view) â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SSL Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ….
+3. **Memory bank 30k + small ST-GCN** â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ edge-friendly skeleton encoder.
+4. **K=1** ÐºÐ°Ðº ÑƒÑ€Ð¾Ðº: top-K Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ðµ semi-supervised loss.
+
+## 7. Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ (Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ SmartRep)
+
+1. **ÐÐµÑ‚ fine-grained Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.** CrosSCLR Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ Ð¼ÐµÐ¶ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²ÑƒÑŽ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ vs ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ). Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° **Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ** Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ butt-wink vs Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ³Ð¾). Ð­Ð¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ cross-view consistency, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚ ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð²ÑÑ‘, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Â«Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â». **Ð“ÑÐ¿: Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ SSL-objective, ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¾Ñ‰Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, joint-angle residuals Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°) Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸/Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.**
+    
+2. **ÐÐµÑ‚ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð².** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ latency, FLOPs, INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ. **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ 3s-CrosSCLR Ð½Ð° ST-GCN/4 â†’ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ latency Ð½Ð° Jetson Orin Nano / iPhone Neural Engine; Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ°Ðº cross-view warm-up Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ pretraining-pipeline Ð±ÐµÐ· memory bank (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ deployment).**
+    
+3. **Â«ViewsÂ» â€” Ð½Ðµ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ LUPI.** joint/motion/bone Ð²ÑÐµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°. **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð² ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ teacher (RGB + Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ñ‚Ñ€ÐµÐºÐµÑ€ + IMU) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ CVC-KM Ð½Ð° Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Teacherâ†”Student Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‘Ð¼ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð².**
+    
+4. **ÐÐµÑ‚ periodicity-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð° Ð¸ rep counting.** Crop Ñ reflection-padding Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ; Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¾. **Ð“ÑÐ¿: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ periodicity-aware Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³Ð¸, Ñ€ÐµÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð³ Ð¿Ð¾ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð°) Ð¸ cycle-consistency loss Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… CrosSCLR-pretraining.**
+    
+5. **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð²Ðµ (Shear + Crop).** ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… mask/dropout ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ **Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ð»ÑÑ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ðµ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹ Ð³Ñ€Ð¸Ñ„Ð¾Ð¼. **Ð“ÑÐ¿: Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ CrosSCLR-features Ðº joint-dropout Ð¸ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ occlusion-aware Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² pretraining (Ð¼Ð°ÑÐ¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ CRP / Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð·Ð°Ð¼ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¸ÑÑ‡ÐµÐ·Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²).**
+    
+
+## 8. Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™.** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” **Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚** Ð´Ð»Ñ SSL pretraining ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ðŸ…° SmartRep Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ. ÐŸÑ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ (Ð½Ð° Ð½ÐµÑ‘ ÑÑÑ‹Ð»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²ÐµÑÑŒ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ð»Ð°ÑÑ‚ skeleton-SSL: AimCLR, CMD, HiCLR, ActCLR), Ð½Ð¾ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚.
+
+**ÐšÑƒÐ´Ð° CrosSCLR Ð²ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð² SmartRep-pipeline:** ÑÑ‚Ð°Ð¿ 0/pre-pretraining Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ backbone'Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ fine-tuning Ð½Ð° Fit3D/FLAG3D. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…². ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² ðŸ…° (fine-grained errors) â€” Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹; Ð² ðŸ…± (biomechanics-aware pose) â€” Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹.
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð¼:**
+
+- **AimCLR** (Guo et al., AAAI 2022) â€” extreme augmentations + DDM-loss Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… CrosSCLR; ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ, Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾Ðµ (occlusion-style augs).
+- **CMD / HiCLR / ActCLR** (2022â€“2023) â€” Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹ÐºÐ° cross-modal distillation Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… CrosSCLR; Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ LUPI-Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ.
+- **RepNet** (Dwibedi et al., CVPR 2020) â€” Ð´Ð»Ñ periodicity-gap.
+- **PatchCore** (Roth et al., CVPR 2022) â€” Ð´Ð»Ñ one-class AQA Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… SSL-ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð°, Ð¿Ð¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ CrosSCLR ÑÐ°Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ anomaly-detection Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚.
+- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) â€” masked-modeling Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ SSL; Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ SSL-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹.
+
+**ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ:** SkeletonCLR baseline'Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ€ÑˆÐµ 2020 Ð³Ð¾Ð´Ð° (LongT GAN, P&C, MSÂ²L) â€” Ð²ÑÐµ Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð½Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ñ‹ Ð² Related Work CrosSCLR.
+
+---
+
+### ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ð° (Ð´Ð»Ñ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸)
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾** Ð² Ñ‚Ð²Ð¾Ñ‘Ð¼ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ:
+
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑÂ» Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð»Ð¾Ð´Ð¾Ñ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¾Ð¼ â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸, Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚Â» Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð»Ð¾ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶Ñƒ Ð¿ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹.
+- Ð–Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ `[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð]` Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ AQA-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Ð½Ð° Ð½Ðµ-AQA ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ.
+- LaTeX Ð² loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑÑ… Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÐ»Ð¾ÑÑŒ Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑˆÑƒÐ¼Ð¾Ð¼.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‰Ð¸Ñ‚** Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ SSL/AQA-ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº:
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ðµ `direction` ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð¾ Ðº ðŸ…°.** Ð”Ð»Ñ skeleton-SSL papers (CrosSCLR, AimCLR, PCMÂ³, CMD) Ð¾Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾Ðµ â€” Ð²ÑÐµ Ð¾Ð½Ð¸ ðŸ…². ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· default-Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Â«Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½ÑƒÐ¹ direction Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ Ð°Ð±Ð·Ð°Ñ†ÐµÂ».
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Â«4. Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (AQA & Motion)Â»** Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ð½ÐºÑƒ: Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼ÐµÐ²Ð°ÐµÑ‚ Spearman/AUROC, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð² SSL-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… Ð½ÐµÑ‚. Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Â«Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ)Â» Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ Â«Ð•ÑÐ»Ð¸ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ ÑÐ²Ð½Ð¾Â».
+- **Ð¢ÑÐ³Ð¸ Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ** (`pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, occlusion, one_class_anomaly, masked_modeling, contrastive, periodicity`) Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ð¸Ð´Ñ‹ contrastive learning. ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ `cross_view`, `instance_discrimination`, `skeleton_only` â€” Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð²ÑÐµ skeleton-CL ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ñ‚ÑÐ³-Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€.
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Edge Feasibility** Ð² SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Â«ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐžÂ» Ð¿Ð¾ 4 Ð¸Ð· 5 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð². Ð˜Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ fallback: Â«ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²ÑÐµ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ edge-friendliness backbone'Ð° Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ (lightweight / medium / heavy)Â».
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐµÐ½ â€” Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ Ð´Ð²Ðµ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸: Â«AQA paperÂ» Ð¸ Â«SSL backbone paperÂ», Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð°Ð¼Ð¸ 4 Ð¸ 6.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations.md
new file mode 100644
index 0000000..d6b40bc
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations.md	
@@ -0,0 +1,125 @@
+
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **SimCLR** Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep.
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations"
+title_ru: "ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹"
+authors: [Chen, Kornblith, Norouzi, Hinton]
+year: 2020
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2002.05709"
+tags: [contrastive, ssl, foundation, image_representation, augmentations, nt_xent]
+relevance_to_smartrep: 2 # Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ SSL, Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ 2D-ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ (Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸/Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion / Contrastive Foundation
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð·Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð±Ð°Ð½ÐºÐ¸ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸. Ð¡ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð² Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ðµ. SimCLR Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Contrastive Learning**, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ crop + color distortion) Ð¸ Ð½ÐµÐ»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð· Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð²Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (positive pair). ÐžÐ±Ðµ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ (MLP). Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” "Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‚ÑÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ" Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ðº Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ñƒ Ð² ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¸ "Ð¾Ñ‚Ñ‚Ð¾Ð»ÐºÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ" Ð¸Ñ… Ð¾Ñ‚ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÑ… Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¼ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ðµ (negative samples).
+    
+- **Backbone:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ **ResNet** (Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ResNet-50) Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° ($f(\cdot)$). ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿ÑƒÐ»Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° â€” Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÐ»Ð¾Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ **MLP** Ñ ReLU ($g(\cdot)$), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð³Ð´Ðµ ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¾ÑÑ. Ð’Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ _Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚_ (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ, 2D).
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐºÐµÐ¹Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼ â€” **NT-Xent Loss** (Normalized Temperature-scaled Cross Entropy). Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ $(i, j)$:
+    
+    $$l_{i,j} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_j)/\tau)}{\sum_{k=1}^{2N} \mathbb{1}_{[k \neq i]} \exp(\text{sim}(z_i, z_k)/\tau)}$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\text{sim}(u, v) = \frac{u^T v}{\|u\| \|v\|}$ â€” ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾, $\tau$ â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹, $N$ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° (Ð² Ð·Ð½Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ðµ $2N-1$ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²).
+    
+    _Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹/Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»:_ Ð¢ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° $\tau$ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ "ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ" Ð¾Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (hard negatives). Ð›Ð¾ÑÑ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€ÑÑ„ÐµÑ€Ðµ: Ð²Ð¸Ð´Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ (ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) ÑÐ»Ð¸Ð¿Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ, Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ ÑÑ„ÐµÑ€Ðµ.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input Image x] --> B1[Augmentation 1: t]
+    A --> B2[Augmentation 2: t']
+    B1 -->|x_i| C1[Encoder ResNet f]
+    B2 -->|x_j| C2[Encoder ResNet f]
+    C1 -->|h_i| D1[MLP Head g]
+    C2 -->|h_j| D2[MLP Head g]
+    D1 -->|z_i| E((NT-Xent Loss))
+    D2 -->|z_j| E
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** ImageNet ILSVRC-2012. (Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ _Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ_).
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÑ‚Ð°Ð» Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ñ‹Ð²Ð¾Ð¼ Ð² 2020 Ð³Ð¾Ð´Ñƒ, Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ SSL Ð¸ Supervised Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° ImageNet.
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training**|**Top-1 Acc (Linear Eval)**|
+|---|---|---|---|
+|Local Agg.|ImageNet|SSL|60.2%|
+|MoCo|ImageNet|SSL|60.6%|
+|CPC v2|ImageNet|SSL|63.8%|
+|**SimCLR (ResNet-50)**|ImageNet|SSL (Contrastive)|**69.3%**|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ (Top-1 / Top-5 Accuracy) Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Linear Evaluation (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²).
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** * _Ð˜Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ (Edge):_ Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°Ñ MLP-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ, Ð¼Ñ‹ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÐ¼ÑÑ ÑÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ResNet-50 (~24 M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², ~4 GFLOPs), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ….
+    
+    - _ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Server):_ [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº SimCLR**. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ (Ð´Ð¾ 4096), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ð¾Ð² TPU/GPU.
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** Ð’ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° edge-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ SimCLR-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (self-training).
+    
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+- **One-class AQA:** _ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾._ ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² SimCLR, Ð° Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ One-Class Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² $h_i$. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð² Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ", Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ Ð¸ Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» (Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹):** SimCLR-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Teacher Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ 2D-Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Student-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñƒ Ð½Ð° edge, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ñ‚ ÑƒÐ¶Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ð» Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ.
+    
+- **Periodicity-awareness:** _ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **Ð¡Ð»ÐµÐ¿Ð¾Ñ‚Ð° ÐºÐ¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ:** SimCLR Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° _ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ_ (Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) Ðº Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ ÐŸÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ðº Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼ Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ TCLR (Temporal Contrastive Learning), Ð³Ð´Ðµ Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ "Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹" Ð²Ñ‹ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½ÐºÐ¸, Ð° ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+2. **False Negatives Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ:** Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð² Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð´Ð²Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, SimCLR Ð¿Ð¾ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… "Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸" Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð”Ð»Ñ AQA ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¾: Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **ÐÐ˜Ð—ÐšÐ˜Ð™** (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ) / **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** (Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ð° Contrastive Learning, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ðº Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ð¼, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ AQA Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð½Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ "Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸".
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **TCLR / CVRL** â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ SimCLR Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+        
+    - **CrosSCLR** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹.
+        
+    - **MoCo (v1/v2)** â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° SimCLR, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Memory Bank.
+        
+
+Ð¥Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»Ð¸ **MoCo** Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ð´ÐµÐ¼ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ðº **TCLR**, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ðº Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequences for Self-Supervised Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequences for Self-Supervised Action Recognition.md
new file mode 100644
index 0000000..86e181c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequences for Self-Supervised Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,336 @@
+
+
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹:
+
+1. **`paper_type` = `ssl_backbone` ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾.** AimCLR â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº SkeletonCLR/CrosSCLR; downstream-ÑÐ²Ð°Ð» ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ (linear, KNN, finetune, semi-supervised); AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ B Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¾Ðº.
+2. **Direction = ðŸ…² primary, Ð±ÐµÐ· spillover.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ TCLR (Ð³Ð´Ðµ fine-grained ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Ð½Ð° Diving-48 Ð´Ð°Ð²Ð°Ð» Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ²ÑÐ·ÐºÑƒ Ñ ðŸ…°), AimCLR Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… fine-grained ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»ÑŽÑ â€” _Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ_ (PKU-MMD part II) Ð¸ _ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€_. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ SSL-pretraining-Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´, Ð½Ðµ AQA.
+3. **Augmentations â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CrosSCLR.** Ð’Ð¾ÑÐµÐ¼ÑŒ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ðµ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ (Gaussian Noise, Axis Mask, Spatial Flip, EADM-drop) Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð° (Temporal Flip). Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð½Ð¾ÑˆÑƒ Ð² Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° 3.
+4. **DÂ³M-loss ÐºÐ°Ðº distillation-Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚.** Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ InfoNCE, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ one-hot Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, DÂ³M Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ _Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹_ Ð½Ð°Ð´ memory bank. Ð­Ñ‚Ð¾ distribution-matching Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ normally-augmented Ð¸ extremely-augmented Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÑ‚Ð¾ soft knowledge distillation Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð° Ð½Ð° LUPI (teacher Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ â†’ student Ñ Ð±ÐµÐ´Ð½Ð¾Ð¹).
+5. **PKU-MMD part II ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð·-Ð·Ð° view variation; 3s-CrosSCLR Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ Ð´Ð¾ 21.2%, Ð° 3s-AimCLR Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 38.5% (+17 Ð¿.Ð¿.). Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ, Ð³Ð´Ðµ pose estimator Ð½ÐµÐ¸Ð·Ð±ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°ÑˆÑƒÐ¼Ð»Ñ‘Ð½ Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ, ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð’Ñ‹Ð½Ð¾ÑˆÑƒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+6. **Edge feasibility â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ fallback.** ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ (Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‚ CrosSCLR â€” ST-GCN/4 â‰ˆ 0.85M Ð² pre-trained checkpoints), Ð½Ð¾ GFLOPs/Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚. Memory bank 32k â€” pretraining-only.
+
+---
+
+```yaml
+---
+title: "Contrastive Learning from Extremely Augmented Skeleton Sequences for Self-Supervised Action Recognition"
+title_ru: "ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ð´Ð»Ñ self-supervised Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+short_name: "AimCLR / 3s-AimCLR"
+authors: [Guo T., Liu H., Chen Z., Liu M., Wang T., Ding R.]
+year: 2022
+venue: "AAAI"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/19957"
+arxiv: "https://arxiv.org/abs/2112.03590"
+code: "https://github.com/Levigty/AimCLR"
+paper_type: "ssl_backbone"
+tags: [ssl, contrastive, instance_discrimination, skeleton_only, gcn, action_recognition]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"   # Backbone SSL pretraining. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ spillover Ð² ðŸ…°/ðŸ…±.
+status: "reviewed"
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+```
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+# AimCLR (Guo et al., AAAI 2022) â€” Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep
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+## 2. Core Contribution (TL;DR)
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+AimCLR â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ SSL Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Â«ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ñ…Â» Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² (SkeletonCLR/CrosSCLR Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Shear+Crop) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ **Ð²Ð¾ÑÑŒÐ¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð½Ñ‹Ñ… Â«extremeÂ» Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹** Ð¸ **ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ loss'Ð° DÂ³M**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð² ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ one-hot positivity, Ð° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… _Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ_ Ð½Ð°Ð´ memory bank Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð½ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ CrosSCLR â€” (i) **EADM** (Energy-based Attention-guided Drop Module), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· parameter-free SimAM-attention Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ÐµÂ» Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð¿Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ…, Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹; (ii) **DÂ³M Loss** Ð´Ð»Ñ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹; (iii) **NNM** (Nearest Neighbors Mining) â€” top-K=1 Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð· memory bank Ð²Ð¾ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. **Direction Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ â€” Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ ðŸ…² (SSL backbone pretraining)**: Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ TCLR, ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ spillover Ð² fine-grained ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð»Ð¸ AQA; ÐµÑ‘ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” _ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾Ñ‚Ð° Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŽ_ + ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ _ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ_ Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (PKU-MMD part II: +17 Ð¿.Ð¿. Ð½Ð°Ð´ CrosSCLR), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ pose-estimator-noise ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ.
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+## 3. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´
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+**SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°.** Ð”Ð²ÑƒÑ…ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ: instance discrimination Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ InfoNCE + distribution matching Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ normally-augmented view Ð¸ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ extremely-augmented views (Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ EADM-Ð´Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð±ÐµÐ·).
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+**Backbone.** ST-GCN Ñ 1/4 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ðµ â€” Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¾Ñ‚ SkeletonCLR/CrosSCLR. Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ ÐºÐ¾Ð´Ð° â‰ˆ 0.85M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (Ð¿Ð¾ checkpoint'Ð°Ð¼ Ð² Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸; Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ, **ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž** ÑÐ²Ð½Ð¾).
+
+**Memory bank.** M = 32 768 (Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· CrosSCLR/SkeletonCLR; Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ AimCLR ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Â«follow that in SkeletonCLRÂ»). ÐžÑ‡ÐµÑ€ÐµÐ´ÑŒ FIFO, Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¼ momentum-encoder Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼. Momentum ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ m = 0.999 (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ MoCo v2). Memory bank Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ pretraining'Ð°.
+
+**Ð’Ð¸Ð´Ñ‹ (streams) ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.** Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°, ÐºÐ°Ðº Ð² CrosSCLR: joint, motion (Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ), bone (Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸). Multi-stream fusion Ð½Ð° linear-evaluation ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸: weighted average Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ [0.6, 0.6, 0.4] Ð´Ð»Ñ (joint, motion, bone) â€” Ð²Ð·ÑÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð· supervised multi-stream GCN Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.** 8 Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð½Ð° normal T Ð¸ extreme T':
+
+|ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ|Ð¢Ð¸Ð¿|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð’Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° SmartRep|
+|---|---|---|---|
+|Shear (Î²=0.5)|spatial|linear distortion|Ð½ÐµÐ¹Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ, Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ view variation|
+|Crop (Î³=6)|temporal|reflection padding + random crop|**Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ**, ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð² CrosSCLR|
+|Spatial Flip (p=0.5)|spatial|Ð»ÐµÐ²Ð°Ñ â†” Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð°|âœ… **Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ** (Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ dominant side)|
+|Temporal Flip (p=0.5)|temporal|Ñ€ÐµÐ²ÐµÑ€Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸|âŒ **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ** (ÑÐ¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ)|
+|Rotate|spatial|Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑÑŒ âˆˆ {X,Y,Z}, ÑƒÐ³Ð¾Ð» âˆˆ [0, Ï€/6]|âœ… Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°|
+|Axis Mask (p=0.5)|spatial|ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð½ÑƒÐ»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¾ÑÑŒ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹|âœ… **Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ** â€” Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ 3Dâ†’2D Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ Ð½Ð°Ñ Ð¸ Ñ‚Ð°Ðº Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|
+|Gaussian Noise (ÏƒÂ²=0.01)|spatio-temp|Ð°Ð´Ð´Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹|âœ… **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼ pose estimator'Ð°**|
+|Gaussian Blur (Ïƒ âˆˆ [0.1, 2], kernel 15)|temporal|Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ joint trajectories|âœ… Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð°, Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾: Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ (lockout)|
+
+âš  **Temporal Flip Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½.** Ð’ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… action recognition Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… (NTU Â«hand wavingÂ», Â«sitting downÂ») Ñ€ÐµÐ²ÐµÑ€Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **invariant to direction**. Ð£ Ð½Ð°Ñ â€” **Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚**: ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ðµ) Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼) Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ°, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ). Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ²ÐµÑ€ÑÐ°, Ð¾Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¼ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÑ…Ð¾Ð´ Ñ Ð³Ñ€ÑƒÐ´Ð¸ Ð² Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ðµ, Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð° Ð² ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¸ Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ðµ. **ÐŸÑ€Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Temporal Flip.**
+
+âš  **EADM â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ðº Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸.** EADM Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ joints Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¹ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸ÐµÐ¹ (Ñ‚.Ðµ. Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ/Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ñ… Ð·Ð°Ð½ÑƒÐ»ÑÐµÑ‚. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ Â«ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ…Â» ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÑƒÑ€Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ barbell-occlusion**: Ð³Ñ€Ð¸Ñ„ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð»ÐµÑ‡ÑŒÑ, Ð¸ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ðº Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°Ð½Ð¸ÑŽ. EADM â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±ÐµÐ· Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX.**
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ InfoNCE Ð´Ð»Ñ query $\hat z$ Ð¸ positive key $z$ (Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° $\tau$): $$ \mathcal{L}_{\text{Info}} = -\log \frac{\exp(\hat z \cdot z / \tau)}{\exp(\hat z \cdot z / \tau) + \sum_{i=1}^{M} \exp(\hat z \cdot m_i / \tau)} $$
+
+ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑˆÐµÐ¼ InfoNCE Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð´ memory bank (Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ DÂ³M): $$ p(z \mid \hat z) = \frac{\exp(\hat z \cdot z / \tau)}{\exp(\hat z \cdot z / \tau) + \sum_{i=1}^{M} \exp(\hat z \cdot m_i / \tau)} $$ $$ p(m_i \mid \hat z) = \frac{\exp(\hat z \cdot m_i / \tau)}{\exp(\hat z \cdot z / \tau) + \sum_{i=1}^{M} \exp(\hat z \cdot m_i / \tau)} $$
+
+Ð¢Ð¾Ð³Ð´Ð° InfoNCE â€” ÑÑ‚Ð¾ cross-entropy Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ one-hot ideal $q$ ($q(z|\hat z)=1$, $q(m_i|\hat z)=0$) Ð¸ learned $p$: $$ \mathcal{L}_{\text{Info}} = -q(z \mid \hat z) \log p(z \mid \hat z) - \sum_{i=1}^{M} q(m_i \mid \hat z) \log p(m_i \mid \hat z) $$
+
+**DÂ³M (Dual Distributional Divergence Minimization).** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð½ÐºÐ°. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ one-hot ideal Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ _learned distribution_ normally-augmented view $p(\cdot \mid \hat z)$ ÐºÐ°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ extremely-augmented view $p(\cdot \mid \tilde z)$: $$ \mathcal{L}_{d_1} = -p(z \mid \hat z) \log p(z \mid \tilde z) - \sum_{i=1}^{M} p(m_i \mid \hat z) \log p(m_i \mid \tilde z) $$
+
+Ð˜ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð´Ñ€Ð¾Ð¿Ð½ÑƒÑ‚Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ $\tilde z_{\text{drop}}$ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ EADM): $$ \mathcal{L}_{d_2} = -p(z \mid \hat z) \log p(z \mid \tilde z_{\text{drop}}) - \sum_{i=1}^{M} p(m_i \mid \hat z) \log p(m_i \mid \tilde z_{\text{drop}}) $$
+
+$$ \mathcal{L}_{D} = \frac{1}{2}(\mathcal{L}_{d_1} + \mathcal{L}_{d_2}) $$
+
+**Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» DÂ³M.** Ð­Ñ‚Ð¾ soft knowledge distillation _Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸_: Â«ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÂ» â€” Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ, Â«ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÂ» â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹. Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ positivity (ÐºÐ°Ðº InfoNCE), Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÑƒ _ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚ÐµÐ¹_ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ñƒ memory bank. Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚: extreme augmentation Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÐµÑ‚ identity ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ InfoNCE), Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] DÂ³M â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°Ð» CrosSCLR Ð² ÑÐ²Ð¾Ñ‘Ð¼ cross-view embedding context, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ðº _Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹_ view Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÐ¼Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð° Ð½Ðµ Ðº _Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼_ views. Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ LUPI: ÑÑ‚Ð° Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° teacher (RGB+IMU) â†’ student (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ DÂ³M Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ input teacher Ð¸ student Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+**NNM (Nearest Neighbors Mining)** â€” top-K Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð² ÑÑ‚Ð¸Ð»Ðµ CrosSCLR/CLSA, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ðº Ñ‚Ñ€Ñ‘Ð¼ query'ÑÐ¼ ($\hat z$, $\tilde z$, $\tilde z_{\text{drop}}$): $$ \mathcal{L}_{N} = -\log \frac{\exp(\hat z \cdot z / \tau) + \sum_{i \in \mathcal{N}_+} \exp(\hat z \cdot m_i / \tau)}{\exp(\hat z \cdot z / \tau) + \sum_{i=1}^{M} \exp(\hat z \cdot m_i / \tau)} $$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\mathcal{N}_+ = \mathcal{N}^n_+ \cup \mathcal{N}^e_+ \cup \mathcal{N}^d_+$ â€” Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð¿-1 ÑÐ¾ÑÐµÐ´ÐµÐ¹ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… query'ÐµÐ². K = 1 (ÐºÐ°Ðº Ð¸ Ð² CrosSCLR, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ K Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð±ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº).
+
+**Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** Ð–Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ°Ñ, Ð¿Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð°Ð¼:
+
+- Ð­Ð¿Ð¾Ñ…Ð¸ 1â€“150: $\mathcal{L}_1 = \alpha \mathcal{L}_{\text{Info}} + \beta \mathcal{L}_D$
+- Ð­Ð¿Ð¾Ñ…Ð¸ 151â€“300: $\mathcal{L}_2 = \alpha \mathcal{L}_N + \beta \mathcal{L}_D$ (InfoNCE Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° NNM)
+- $\alpha = \beta = 1$
+
+Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð°, Ð½Ðµ loss-driven. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾, Ñ‡ÐµÐ¼ CrosSCLR'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ warm-up.
+
+**Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹.** SGD momentum 0.9, weight decay 1e-4, batch 128. LR 0.1 Ñ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ 0.1 Ð½Ð° 250-Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ðµ. 300 ÑÐ¿Ð¾Ñ…. 50 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑÑÐ¼Ð¿Ð» (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ NTU). Multi-stream weights [0.6, 0.6, 0.4].
+
+**Diagram.**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    S[Skeleton sequence s] --> NA[Normal Aug T: Shear+Crop]
+    S --> EA[Extreme Aug T':  8 augs]
+
+    NA --> XN[x normally-aug]
+    EA --> XE1[x_tilde extremely-aug]
+    EA --> XE2[x_tilde extremely-aug copy]
+
+    XN --> QE1[Query Encoder f_q + MLP] --> ZH[z_hat]
+    XE1 --> QE2[Query Encoder + EADM drop + MLP] --> ZD[z_tilde_drop]
+    XE2 --> QE3[Query Encoder + MLP] --> ZE[z_tilde]
+    XN --> KE[Key Encoder f_k EMA + MLP] --> Z[z positive]
+
+    Z --> MB[Memory Bank M=32k]
+
+    ZH & Z & MB --> LIC[L_Info: InfoNCE for hat]
+    ZH & ZE & MB --> LD1[L_d1: D3M between hat and tilde]
+    ZH & ZD & MB --> LD2[L_d2: D3M between hat and tilde_drop]
+
+    LIC -.->|epoch 1-150| TOTAL[L_total]
+    LD1 --> LD[L_D = L_d1 + L_d2 / 2]
+    LD2 --> LD
+    LD --> TOTAL
+
+    NNM[NNM: top-K=1 from MB for hat / tilde / tilde_drop] -.->|epoch 151-300 replaces L_Info| TOTAL
+```
+
+## 4. SSL-ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+
+**Pretraining datasets.**
+
+- **NTU-60** (Shahroudy et al., CVPR 2016) â€” 56 578 ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð², 60 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 25 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², 2 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° (xsub, xview);
+- **NTU-120** (Liu et al., TPAMI 2019) â€” 113 945 ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð², 120 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², 2 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° (xsub, xset);
+- **PKU-MMD** (Liu et al., ACM TOMM 2020) â€” â‰ˆ20 000 ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¾Ð², 51 ÐºÐ»Ð°ÑÑ, Ð´Ð²Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸: part I (Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð°Ñ) Ð¸ **part II (Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð·-Ð·Ð° view variation)** â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÑÑ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ.
+
+**Downstream protocols.**
+
+- **KNN evaluation** â€” frozen encoder + KNN classifier (Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑÐ¾Ð²);
+- **Linear evaluation** â€” frozen encoder + 1 FC ÑÐ»Ð¾Ð¹;
+- **Semi-supervised** â€” pretrain Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… + finetune Ð½Ð° 1% Ð¸Ð»Ð¸ 10% Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº;
+- **Finetune** â€” full encoder + linear head, end-to-end.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ downstream.** Top-1 accuracy Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð². **AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾, ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð° AQA.**
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ (Linear evaluation, NTU-60).**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|xsub|xview|
+|---|---|---|
+|LongT GAN (AAAI'18)|39.1|48.1|
+|MSÂ²L (ACM MM'20)|52.6|â€”|
+|AS-CAL (Inf.Sci.'21)|58.5|64.8|
+|P&C (CVPR'20)|50.7|76.3|
+|SkeletonCLR (CVPR'21)|68.3|76.4|
+|**AimCLR (single stream, joint)**|**74.3**|**79.7**|
+|3s-SkeletonCLR|75.0|79.8|
+|3s-Colorization (ICCV'21)|75.2|83.1|
+|3s-CrosSCLR (CVPR'21)|77.8|83.4|
+|**3s-AimCLR**|**78.9**|**83.8**|
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Single-stream AimCLR (74.3) Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ three-stream SkeletonCLR (75.0). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ â‰ˆ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ð½Ð¸Ñ…. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚: Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ skeleton-augmentations + DÂ³M Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline.
+
+**Single-stream gains over SkeletonCLR (Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°Ð¼):**
+
+|Stream|SkelCLR|AimCLR|Î”|
+|---|---|---|---|
+|joint|68.3|74.3|+6.0|
+|motion|53.3|66.8|**+13.5**|
+|bone|69.4|73.2|+3.8|
+
+ÐžÐ³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð² motion-stream ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ extreme augs (Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Gaussian Noise Ð¸ Temporal Flip) Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·ÑƒÑŽÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹. Ð’ bone-stream Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½ÐµÐµ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ spatial augs (Spatial Flip, Axis Mask) ÑƒÐ¶Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Â«Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ñ†ÐµÐ»ÑŒÂ» bone'Ð°.
+
+**PKU-MMD Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ (ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§ÐÐž Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|part I|**part II (ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ð°Ñ)**|
+|---|---|---|
+|ST-GCN supervised|84.1|48.2|
+|3s-CrosSCLR|84.9|**21.2**|
+|ISC (ACM MM'21)|80.9|36.0|
+|**3s-AimCLR**|**87.8**|**38.5 (+17.3 vs CrosSCLR)**|
+
+3s-CrosSCLR ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÑƒÑˆÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° part II (21.2%) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ cross-view consistency _ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚_ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ‚ÑŒ distorted views. **3s-AimCLR Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ 38.5%** Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… augmented version'Ð°Ñ…. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case (gym camera + monocular pose estimator + occlusion).
+
+**NTU-120 (Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ multi-class):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|xsub|xset|
+|---|---|---|
+|3s-CrosSCLR|67.9|66.7|
+|ISC|67.9|67.1|
+|**3s-AimCLR**|**68.2**|**68.8**|
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ (+0.3 / +1.7), Ð½Ð¾ AimCLR Ð·Ð´ÐµÑÑŒ â€” SOTA Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+**Semi-supervised (1% labels, NTU-60):**
+
+|ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´|xsub|xview|
+|---|---|---|
+|LongT GAN|35.2|â€”|
+|3s-CrosSCLR|51.1|50.0|
+|**3s-AimCLR**|**54.8**|**54.3**|
+
+10% labels: 78.2 / 81.6 (vs 74.4 / 77.8 Ñƒ CrosSCLR). Ð¡Ñ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾.
+
+**Convergence speed.** 3s-AimCLR Ð½Ð° 100 ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð°Ñ… (76.5% xsub) > 3s-SkeletonCLR Ð½Ð° 300 ÑÐ¿Ð¾Ñ…Ð°Ñ… (75.0%). Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² 3 Ñ€Ð°Ð·Ð° â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+
+**KNN evaluation (Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑÐ¾Ð²):**
+
+|Stream|NTU-60 xsub: SkelCLR / AimCLR|PKU part I: SkelCLR / AimCLR|
+|---|---|---|
+|joint|56.1 / 62.0|68.9 / 72.0|
+|motion|37.4 / 50.8 (+13.4)|51.0 / 60.6 (+9.6)|
+|bone|44.0 / 58.4 (+14.4)|58.6 / 70.6 (+12)|
+
+ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚ Ð² KNN Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ AimCLR-ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ _Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹_ â€” Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ AQA-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ Â«Ð½Ð°Ð¹Ð´Ð¸ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Â» / one-class anomaly head.
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹.** t-SNE Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Figure 2 Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ñƒ 3s-AimCLR ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ 3s-CrosSCLR; Ð´Ð»Ñ motion Ð¸ bone Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð°. Ð‘ÐµÐ· cross-stream knowledge mining 3s-AimCLR ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ 3s-CrosSCLR Ñ CSKM, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ _augmentation matters more than cross-stream tricks_.
+
+**Ablation (NTU-60).**
+
+|NA|EA|EADM|NNM|xsub|xview|
+|---|---|---|---|---|---|
+|âœ“||||75.0|79.8|
+||âœ“|||71.3|77.8 (Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ!)|
+|âœ“|âœ“|||77.4|82.5|
+|âœ“|âœ“|âœ“||78.2|82.8|
+|âœ“|âœ“|âœ“|âœ“|**78.9**|**83.8**|
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° â€” Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ: EA-only **Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚** Ð½Ð° 3.7% Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ NA-only. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: extreme augs _Ð±ÐµÐ·_ DÂ³M-Ð¾Ð±Ñ‘Ñ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ identity Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚. NA+EA+DÂ³M Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +2.4%, EADM Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÐµÑ‰Ñ‘ +0.8%, NNM â€” ÐµÑ‰Ñ‘ +0.7%. EADM Ð¸ NNM â€” ÐºÐ¾ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°; **DÂ³M + extreme augs â€” ÑÑƒÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°**.
+
+## 5. Edge Feasibility (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (M)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž ÑÐ²Ð½Ð¾; Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ ST-GCN/4 Ð¾Ñ‚ CrosSCLR â‰ˆ 0.85M (Ð¿Ð¾ checkpoint'Ð°Ð¼ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾)|
+|GFLOPs|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Edge / mobile deployment|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Memory bank Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (32k Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretraining)|
+|EMA encoder Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretraining)|
+|MLP projector Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ|
+|EADM Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pretraining drop)|
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** **lightweight** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case. ST-GCN Ñ 1/4 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ… skeleton encoder'Ð¾Ð² Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ðµ (â‰ª 1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²). Ð’ÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° SSL (memory bank, EMA, projector, EADM) **Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ** â€” Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ST-GCN/4 backbone. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ edge-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… skeleton-SSL Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²: Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ R3D-18 (13.5M, TCLR), ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ CrosSCLR backbone'Ð¾Ð¼, Ð½Ð¾ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð², AimCLR â€” ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ mobile deployment Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾Ð³Ð¾ ST-GCN/4 backbone'Ð° Ð¾Ñ‚ CrosSCLR. INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ST-GCN/4 Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ sub-millisecond latency Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… mobile NPU. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¼ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð¾Ð¼ SmartRep.
+
+## 6. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep (ÐºÐ°Ðº pretraining-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚)
+
+**Backbone reusability.** âœ… **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ.** ST-GCN Ñ 25 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ NTU; Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ COCO/MoveNet-33 Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼Ð°Ð¿Ð¿Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð°. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° verbatim Ð´Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ adjacency.
+
+**Pretraining recipe transferability.** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ:
+
+- âœ… Batch 128 â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ 24GB GPU;
+- âœ… Memory bank 32k â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Fit3D + FLAG3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚);
+- âœ… Two-stage training Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (epoch 150) â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ CrosSCLR'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ loss-driven warm-up;
+- âš  Multi-stream fusion weights [0.6, 0.6, 0.4] â€” Ð²Ñ‹Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ NTU; Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‚ÑŽÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ (Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, motion-stream Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð° Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑÑ… NTU);
+- âŒ **Temporal Flip Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ** (ÑÐ¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ);
+- âš  Spatial Flip â€” Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾: Ð´Ð»Ñ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (one-arm dumbbell row) flip Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ, Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+
+**Domain gap Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ñƒ.** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹, Ð½Ð¾ ÑÐ¼ÑÐ³Ñ‡Ñ‘Ð½ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸. NTU Ð¸ PKU-MMD â€” Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð³Ð´Ðµ Ð¸Ð· Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ PullUps Ð¸ JumpingJack. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾:
+
+- Gaussian Noise Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ _ÑƒÐ¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚_ ÑˆÑƒÐ¼ pose estimator'Ð° â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ;
+- Axis Mask _ÑƒÐ¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚_ 3Dâ†’2D Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ðº monocular setting;
+- EADM-drop _ÑƒÐ¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚_ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ðº Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸.
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ AimCLR **Ð¿Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ**, Ñ‡ÐµÐ¼ CrosSCLR Ð¸Ð»Ð¸ TCLR. ÐÐ¾ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ domain gap Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ fine-tuning Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+**Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸.** âœ… **Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ.** Ð­Ð¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ AimCLR Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ (KNN-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚). ÐŸÐ¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ÑŒ:
+
+- One-class anomaly head: KNN-distance Ð´Ð¾ centroid ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² (KNN-eval Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚Ð½Ð°);
+- Per-rep distance-based scoring;
+- Reconstruction error head (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ AimCLR ÑÐ°Ð¼ Ð½Ðµ reconstruct).
+
+Ð Ð¸ÑÐº ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ one-class pretraining (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ñ‹): Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ CrosSCLR, DÂ³M-loss Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ Ð² memory bank. ÐŸÑ€Ð¸ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐµ DÂ³M Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² self-distillation Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð²ÑÑ‘ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ ÐºÐ¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ñƒ). ÐœÐ¸Ñ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ñ: ÑÐ¼ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð¾-Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ (Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ñ memory bank.
+
+**LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** âœ… **Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ.** DÂ³M-loss â€” ÑÑ‚Ð¾ distribution distillation, Ð¸ Ñ‚Ð°ÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° teacher-student Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ: teacher Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (RGB+IMU+barbell-tracker) Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ $p^{\text{teacher}}(m_i \mid \hat z)$, student ÑÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· $p^{\text{student}}(m_i \mid \tilde z)$. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¸Ñ… ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð° encoder'Ð° Ð¸ memory bank'Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+**Periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** âš  **Ð”Ð²ÑƒÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ**. AimCLR Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ local-local loss (ÐºÐ°Ðº Ñƒ TCLR), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð±Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°Ð» Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð»ÑŽÑ. ÐÐ¾ Crop-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ reflection padding Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð² Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÑÐºÐ»ÐµÐ¹ÐºÐ¸, Ð¸ Temporal Flip Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ up/down Ñ„Ð°Ð· â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑÑ‹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Temporal Flip Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Crop Ð½Ð° phase-aware crop, AimCLR ÑÑ‚Ð°Ð½ÐµÑ‚ periodicity-friendly. **Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ TCLR'Ð° Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ðµ.**
+
+**Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼.** âš  **ÐÐµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° ÑÐ²Ð½Ð¾.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ TCLR (Diving-48 + 8 confused class pairs), AimCLR Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ fine-grained ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². ÐÐ¾ _ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾_: KNN-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° +13â€“14% Ð½Ð° motion Ð¸ bone Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°Ñ… â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ / butt-wink Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â» ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ¹Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ AimCLR â†” TCLR ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: TCLR Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ **Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ fine-grained Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸**, AimCLR â€” Ð´Ð»Ñ **Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ð¿ÐµÑ€Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ**. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½ Ð±Ñ‹ Ð±Ñ‹Ð» ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ·: TCLR'Ð¾Ð²ÑÐºÐ°Ñ temporal contrastive structure + AimCLR'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ + DÂ³M-loss. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ.
+
+## 7. Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ (Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ SmartRep)
+
+1. **Temporal Flip Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.** Ð’ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… action recognition Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€ÐµÐ²ÐµÑ€Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼; Ð² ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â€” Ð½ÐµÑ‚ (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ). **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ phase-aware augmentation set**, Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Temporal Flip, Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Â«direction-symmetric / direction-asymmetricÂ»; Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ablation, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Temporal Flip ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ downstream-Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ.
+    
+2. **DÂ³M-loss Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»ÑÑ Ðº LUPI-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ normally- Ð¸ extremely-augmented ÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¼Ð¸ _Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°_. **Ð“ÑÐ¿: Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ DÂ³M Ð´Ð¾ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ teacher-student**, Ð³Ð´Ðµ teacher â€” full-sensory backbone (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾+IMU+barbell-tracker), student â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚; Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ distribution matching Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· memory bank Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° teacher Ð¸ student Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ input modality (Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸).
+    
+3. **ÐÐµÑ‚ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð².** ST-GCN/4 Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹, Ð½Ð¾ GFLOPs/Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ‹. **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ 3s-AimCLR Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ†ÐµÐ»Ð¸ (Jetson Orin Nano + iPhone Neural Engine) + INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² + Ð±ÐµÐ½Ñ‡ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ 30FPS gym-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¹.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð°Ð¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ edge-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ñƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+    
+4. **ÐÐµÑ‚ fine-grained AQA ÑÐ²Ð°Ð»ÑƒÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.** AimCLR Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÑˆÑƒÐ¼Ñƒ (PKU part II), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ. **Ð“ÑÐ¿: Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ fine-grained Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº** (parallel Ðº Diving-48 / FineGym-99) Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Fit3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼, Ð° _named errors Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ_; Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ AimCLR-ÑÐ²Ð°Ð»ÑƒÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ augmentation-driven robustness Ð² Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+    
+
+## 8. Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** AimCLR â€” **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹** Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… skeleton-SSL Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pipeline. ÐÐµ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ (TCLR Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ), Ð½Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€: (i) Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ñˆ Ð½Ð¾ÑÐ¸ÑˆÐ½Ñ‹Ð¹/Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼; (ii) DÂ³M-loss, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° LUPI; (iii) Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ backbone, Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ðº edge-deployment; (iv) ÑƒÐ±ÐµÐ´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑˆÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (PKU part II), Ð³Ð´Ðµ CrosSCLR ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÑƒÑˆÐ¸Ñ‚ÑÑ.
+
+**ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline:** **Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ pretraining** ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ backbone'Ð° Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Fit3D + FLAG3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾ â€” 3s-AimCLR Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ (Ð±ÐµÐ· Temporal Flip, Ñ phase-aware crop). Ð­Ñ‚Ð¾ replaces / supersedes CrosSCLR Ð² roÐ»Ð¸ nÐ°ÑˆÐµÐ³Ð¾ baseline pretraining'Ð°.
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+- ðŸ…² (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ / few-shot): **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹** â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ backbone, semi-supervised Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ (10% labels) Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹;
+- ðŸ…° (error detection): **ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹** â€” augmentation menu Ð¸ EADM ÑÐ¼ÑÐ³Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼ pose estimator'Ð° Ð¸ occlusion, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ false positives downstream-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹; Ð½Ð¾ fine-grained Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð°;
+- ðŸ…± (biomech pose): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹** â€” pose Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ.
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:**
+
+- **CLSA** (Wang & Qi, 2021) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ðº DÂ³M-loss'Ð°; Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ distribution matching SSL.
+- **HiCLR / Hierarchical Consistent Contrastive Learning** (AAAI 2023) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ AimCLR Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ Ðº strong augmentations; Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ AimCLR ÐºÐ°Ðº baseline.
+- **CMD** (Mao et al., ECCV 2022) â€” Cross-modal mutual distillation between RGB and skeleton; Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ LUPI-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ DÂ³M.
+- **PSTL** (Hu et al., 2023) â€” partial spatio-temporal learning ÑÐ¾ skeleton masking; Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ€Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº EADM.
+- **FineGym-99** (Shao et al., CVPR 2020) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ fine-grained eval-Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð°, Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Diving-48 Ð² TCLR.
+
+---
+
+### ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° B Ð½Ð° AimCLR
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾**:
+
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 3 Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†ÐµÐ¹ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¼ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð¼ Ð²ÑÐµÐ¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Â«Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÐµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽÂ». ÐÐ° AimCLR ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð»Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº (Temporal Flip) Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ Â«Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ¸Â» (Gaussian Noise, Axis Mask, EADM â‰ˆ occlusion). Ð‘ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð° Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð±Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÐº, Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð°.
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸Â» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 6 Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÑÑ‚Ñ‹ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ KNN-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° 4. Ð•ÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÐºÐ°: ÐµÑÐ»Ð¸ KNN Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚, Ñ‚Ð¾ Ð¸ distance-based anomaly head Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ.
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 6 Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¹Ð¼Ð°Ð»Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ DÂ³M-loss'Ð° â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ gap, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñƒ SmartRep.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‰Ð¸Ñ‚** Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ:
+
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 Â«ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹Â» ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½ Ñ ablation.** Ð’ AimCLR'Ðµ t-SNE Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Figure 2: 3s-AimCLR ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ 3s-CrosSCLR) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Â«DÂ³M Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾Â». ÐÐ¾ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° Ñ†ÐµÐ»Ð¸ objective Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ TCLR: Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Â«Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ objective Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³ ÑÐ²Ð¾ÐµÐ¹ Ñ†ÐµÐ»Ð¸Â» Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð°.
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð´Ð²ÑƒÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ.** AimCLR Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ TCLR'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ explicit anti-periodicity loss, Ð½Ð¾ Temporal Flip Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐµ (Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² Ð¸ Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ augs. ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ: Â«Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ / Ð»Ð¾ÑÑÑ‹ / sampling: (Ð°) Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ, (Ð±) Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ up/down, (Ð²) Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²?Â». Ð¢Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Memory bank size Ð½Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ.** Ð’ AimCLR ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ (32k vs 30k Ñƒ CrosSCLR vs Ð½ÐµÑ‚ Ñƒ SimCLR), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ computational cost pretraining'Ð°. Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 3 ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ°Ð¿Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Â«Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÂ» Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð¹.
+- **Shedding light Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ.** AimCLR ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° CrosSCLR/SkeletonCLR; Ð²ÑÑ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° 2 â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ SkeletonCLR. ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” incremental improvement Ð½Ð°Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼, Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Â«direct ancestorÂ» Ð¸ Â«delta over ancestorÂ» (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾). Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€Ð¸Ñ‚ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¸Ð³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ gap'Ð¾Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÐ¼Ð¸.
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐµÐ½ â€” Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ:
+
+- (Ð°) Ð²Ð½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²ÐºÐ¸ Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ B: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ `direct_ancestor` Ð¿Ð¾Ð»Ðµ Ð² YAML, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ periodicity-Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¾ÑÐ¸, Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ Â«Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° objectiveÂ» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4, Ð²Ñ‹Ð½ÐµÑÑ‚Ð¸ memory bank Ð² Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° 3;
+- (Ð±) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð˜Ð· ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ Ð² pipeline: CMD (LUPI cross-modal â€” ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ…); HiCLR (Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº strong augs); Ð¸Ð»Ð¸, ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°Ð»Ð¸, FLEX (synthesis â€” D-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸).
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diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md
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+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Counting Out Time Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild.md	
@@ -0,0 +1,295 @@
+
+
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹:
+
+1. **Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ð» â€” ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹, Ð½Ðµ B/C/D.** Ð­Ñ‚Ð¾, Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾, Ð¾ÑÐ¾Ð·Ð½Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€: RepNet Ð½Ðµ Ð²Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ñ… ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð². ÐžÐ½ Ð½Ðµ AQA (Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾), Ð½Ðµ SSL backbone (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ **supervised** Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°Ñ…, Ð½Ðµ Ð½Ð° pretext task'Ðµ), Ð½Ðµ pose, Ð½Ðµ synthesis (ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ñƒ Ð½ÐµÐ³Ð¾ â€” _Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚_, Ð° Ð½Ðµ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´). Ð­Ñ‚Ð¾ **task-specific Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²**, Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ñƒ Ð½Ð°Ñ Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÐºÐ¸. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑˆÑŒ, Ð½Ð¾ Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽ ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ 5-Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½.
+2. **Direction Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ðµ default ðŸ…° ÐºÐ°Ðº Â«Self-supervised motion / One-class AQAÂ».** Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ðŸ…°; Ð² Ñ‚Ð²Ð¾Ñ‘Ð¼ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ ðŸ…° = Â«fine-grained error detectionÂ». RepNet Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ error detection Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ. Ð§ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚: **RepNet â€” preprocessing-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ ðŸ…°**, Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼Ð° ðŸ…°. ÐžÐ½ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ per-rep ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ per-rep error detection Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½. Ð­Ñ‚Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽ Ð² TL;DR.
+3. **Supervised, Ð½Ðµ SSL.** ÐœÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸Ð· ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð½Ð¾ loss'Ñ‹ â€” ÑÐ¾Ñ„Ñ‚Ð¼Ð°ÐºÑ CE (ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð°) + Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ CE (Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾: Ñ„Ð¸ÑˆÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½Ðµ Ð² self-supervision, Ð° Ð² **Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð¼ bottleneck'Ðµ (TSM)** + ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐµ.
+4. **Edge feasibility â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ.** ResNet-50 backbone + 3D conv + Transformer + multi-speed evaluation (Ã—4) Ð´ÐµÐ»Ð°ÑŽÑ‚ RepNet **heavy** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð² pipeline: Ð½Ðµ deployment-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚, Ð° **teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸** Ð¸Ð»Ð¸ **dataset-construction tool**.
+
+---
+
+```yaml
+title: "Counting Out Time: Class Agnostic Video Repetition Counting in the Wild"
+title_ru: "Class Agnostic Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…"
+short_name: "RepNet"
+authors: [Dwibedi D., Aytar Y., Tompson J., Sermanet P., Zisserman A.]
+year: 2020
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Dwibedi_Counting_Out_Time_Class_Agnostic_Video_Repetition_Counting_in_the_CVPR_2020_paper.pdf"
+arxiv: "https://arxiv.org/abs/2006.15418"
+code: "https://github.com/google-research/google-research/tree/master/repnet"
+project_page: "https://sites.google.com/view/repnet"
+tags: [periodicity]   # Ð¸Ð· Ñ„Ð¸ÐºÑ. ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°; Ð½Ð¸Ð¶Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ
+relevance_to_smartrep: 4   # ÑƒÐ·ÐºÐ¾, Ð½Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ â€” Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ pipeline
+direction: "ðŸ…° (preprocessing/utility, Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼ error detection)"
+status: "reviewed"
+```
+
+# RepNet (Dwibedi et al., CVPR 2020) â€” Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+## 2. Core Contribution (TL;DR)
+
+RepNet â€” **supervised** (Ð½Ðµ SSL!) Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ _class-agnostic Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²_ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° â€” **periodicity estimation**, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· self-supervision (ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½), Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¸Ð´ÐµÐ¹: (i) **Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ð³Ð¾Ñ€Ð»Ñ‹ÑˆÐºÐ¾** Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Temporal Self-similarity Matrix (TSM, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ $N \times N$, 1 ÐºÐ°Ð½Ð°Ð» â€” Ð½Ð° Ð´Ð²Ð°-Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚ÐµÐ¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° Ð¸Ñ… ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ; (ii) **ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ** Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Kinetics-ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ñ camera motion augmentation. Combination ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¸Ð´ÐµÐ¹ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾-Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐµ Ð¸Ð· Kinetics, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° jumping jacks, ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ð·Ð²ÑƒÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑ…Ð¾ÐºÐ°Ñ€Ð´Ð¸Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°Ñ…, ÑÐ¿ÑƒÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð—ÐµÐ¼Ð»Ð¸ Ð¸ Ñ…Ð»Ð¾Ð¿Ð°Ð½ÑŒÑÑ… ÐºÑ€Ñ‹Ð»ÑŒÐµÐ² Ñƒ Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ† Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ default direction "ðŸ…° Self-supervised motion / One-class AQA". Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ** Ð´Ð»Ñ RepNet. ÐŸÐ¾ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ SmartRep'Ð° â€” RepNet Ð½Ðµ SSL (loss'Ñ‹ supervised), Ð½Ðµ one-class (multi-class period length + binary periodicity), Ð½Ðµ AQA (Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸). Ð§ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ: **Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ pre-processing Ð´Ð»Ñ ðŸ…°** â€” Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ per-rep ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°, Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ per-rep error detection Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pipeline, Ð½Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°.
+
+## 3. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.** Supervised end-to-end. ÐœÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°: Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ÑÑ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¼Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°ÐµÐ¼ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° $P$ Ð¸ Ñ„Ð°ÐºÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ supervised loss'Ð°Ð¼Ð¸ Ð±ÐµÐ· human annotation.
+
+**SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°? â€” ÐÐ•Ð¢.** Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ SSL-Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼, Ð½Ð¾ RepNet ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ RepNet Â«self-supervisedÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ð¾: Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ (period class, periodicity binary) Ñ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ cross-entropy.
+
+**Backbone.** Ð¢Ñ€Ñ‘Ñ…ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ $\phi$:
+
+1. **Convolutional feature extractor:** ResNet-50 (ImageNet pretrained), Ð±ÐµÑ€Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐ»Ð¾Ñ `conv4_block3`, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ spatial map. Per-frame features 7Ã—7Ã—1024.
+2. **Temporal context block:** 3D-ÐºÐ¾Ð½Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ, 512 Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð² 3Ã—3Ã—3, ReLU. ÐÐ°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ short-term motion Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ñ€ÑƒÐºÐ° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÑ‚ÑÑ _Ð²Ð²ÐµÑ€Ñ…_ vs _Ð²Ð½Ð¸Ð·_ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸).
+3. **Dimensionality reduction:** Global 2D MaxPool Ð¿Ð¾ spatial dim â†’ 512-D per-frame embedding $x_i$. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ explicit tracking Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ð¾Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ° Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ â€” pooling ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ.
+
+**Temporal Self-similarity Matrix (TSM) â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚.** ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ per-frame ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² ${x_i}_{i=1}^N$ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° $S \in \mathbb{R}^{N \times N}$: $$ S_{ij} = \text{softmax}_j\big(-|x_i - x_j|^2\big) $$ Ð¢Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ pairwise Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚ÑŒ = Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ, Ð´Ð°Ð»ÐµÐµ row-wise softmax. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ 2D-Â«ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÐºÂ» Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.**
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ðµ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ: $512 \to 1$ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð». ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ (Ð¸ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ðµ Ð³Ð¾Ñ€Ð»Ñ‹ÑˆÐºÐ¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ class-agnostic Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: TSM jumping jacks Ð¸ TSM swimming Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸, ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ñ‹ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ TSM Ð½Ðµ Â«Ð¿Ð¾Ð¼Ð½Ð¸Ñ‚Â» ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸Ñ… Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+**Period Predictor.** ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ $S$ Ð¸ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð´Ð²Ð° per-frame Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· shared backbone:
+
+1. Conv 32 Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð° 3Ã—3 Ð½Ð° TSM
+2. Transformer (4 Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹ Ð¿Ð¾ 128 dim, total 512 dim, learned positional embeddings Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ 64)
+3. Ð Ð°Ð·Ð´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°:
+    - **Period length classifier** $\psi$: 2 FC ÑÐ»Ð¾Ñ (512), softmax Ð½Ð°Ð´ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼Ð¸ $L = {2, 3, \ldots, N/2}$
+    - **Periodicity classifier** $\tau$: 2 FC ÑÐ»Ð¾Ñ (512), Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.**
+
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ spatial augs Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾;
+- **Camera motion augmentation** â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð½ÐºÐ°. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (rotation, scale, horizontal/vertical translation) **Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸**, Ð° Ð½Ðµ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ temporal coherence ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ TSM ÑÐ»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ. Optimal fraction = 0.75 (75% Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ñ camera motion).
+
+âš  **Camera motion augmentation Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.** Ð’ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð·Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ (Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½ Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ðµ) Ð˜Ð›Ð˜ shaky (Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ñ€ÑƒÐºÐ°Ñ… Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚). ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ RepNet Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾. ÐÐ¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ occlusion (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ñ€Ð¸Ñ„, Ð±Ð°Ð¼Ð¿ÐµÑ€Ñ‹), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾.
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX.**
+
+Periodicity classifier (binary cross-entropy per frame): $$ \mathcal{L}_{\text{per}} = -\sum_{i=1}^{N} \big[y_i^{\text{per}} \log p_i + (1 - y_i^{\text{per}}) \log (1 - p_i)\big] $$
+
+Period length classifier (softmax cross-entropy per frame, multiclass over $L = {2, \ldots, N/2}$): $$ \mathcal{L}_{\text{len}} = -\sum_{i=1}^{N} \sum_{l \in L} y_{i,l}^{\text{len}} \log \hat{l}_{i,l} $$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\hat{l}_{i,l}$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $i$ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð° $l$.
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÑÑ â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° (ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð°, Ð½Ð¾ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°): $$ \mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{per}} + \mathcal{L}_{\text{len}} $$
+
+**Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹/Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ».** Periodicity loss Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Â«ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°?Â» â€” Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ. Length loss â€” Â«ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…?Â» â€” multiclass. ÐžÐ±Ð° ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð° Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ _Ð¸Ð· TSM_, Ð½Ðµ Ð¸Ð· ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð², Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ, Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° content.
+
+**Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** ÐÐµÑ‚. ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, 400K ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð², batch 5 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ã— 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Adam LR 6e-6.
+
+**Multi-speed inference (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸).** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¾ $N/2 = 32$ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°. Ð§Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ñ‹, Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… ${1\times, 2\times, 3\times, 4\times}$, Ð¸ Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Ð½Ð°Ð¸Ð²Ñ‹ÑÑˆÐ¸Ð¼ confidence. **Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ 4Ã— ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°** â€” ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ edge-Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ.
+
+**Diagram.**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    V[Video N=64 frames 112x112] --> CNN[ResNet-50 conv4_block3]
+    CNN --> F[per-frame 7x7x1024]
+    F --> C3D[3D Conv 512 filters 3x3x3]
+    C3D --> POOL[Global 2D MaxPool] --> X[per-frame embedding x_i 512-D]
+
+    X --> SIM[Pairwise -L2 + row softmax] --> TSM[TSM S NxN single-channel]
+
+    TSM --> PC[Conv 32 filters 3x3] --> TR[Transformer 4 heads]
+
+    TR --> PL[Period Length Head 2 FC] --> L_class[Softmax CE over 2..N/2]
+    TR --> PER[Periodicity Head 2 FC] --> Per_class[Binary CE]
+
+    L_class --> Total[L_total]
+    Per_class --> Total
+
+    INF["Inference: multi-speed 1x/2x/3x/4x â†’ pick best confidence"] -.-> X
+```
+
+## 4. Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (AQA & Motion)
+
+âš  **Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‡Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°:** Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Ð¾Ð·Ð°Ð³Ð»Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Â«AQA & MotionÂ», Ð½Ð¾ AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð² RepNet Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ â€” Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð’ÑÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ â€” Ð¿Ñ€Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+**Datasets.**
+
+- **PERTUBE** (Panagiotakis et al., 2018) â€” periodicity detection benchmark, per-frame Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Â«ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ÑÑ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Â».
+- **QUVA Repetition** (Runia et al., CVPR 2018) â€” repetition counting benchmark, 100 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 17.6Ñ, ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹ count 12.5. Ð¡ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸: occlusion, camera movement, Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Countix** â€” _Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²_. â‰ˆ8 700 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Kinetics, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸. ~90Ã— Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ (QUVA). Ð”ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° train/val/test (4 588 / 1 450 / 2 719). Ð’ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ workout activities (squats, pull-ups, battle rope, exercising arm), Ñ‡Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼**.
+- **Synthetic from Kinetics** â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ñ€ÑƒÐº.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ AQA):**
+
+- **MAE (Mean Absolute Error)** â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ count'Ð¾Ð¼.
+- **OBO (Off-By-One error)** â€” Ð´Ð¾Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð³Ð´Ðµ |predicted - true| > 1.
+- **F1 / Precision / Recall / Overlap** â€” Ð´Ð»Ñ periodicity detection.
+- **AUC PR-curve** â€” threshold-independent Ð´Ð»Ñ periodicity.
+
+**SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ (Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ñ‹ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸):**
+
+PERTUBE (periodicity detection):
+
+|Method|Recall|Precision|F1|Overlap|
+|---|---|---|---|---|
+|Power spectrum baseline|0.793|0.611|0.668|0.573|
+|P-MUCOS [Panagiotakis et al.]|0.841|0.757|0.770|0.677|
+|**RepNet**|**0.859**|**0.821**|**0.820**|**0.731**|
+
+AUC PR-curve: 0.969.
+
+QUVA (repetition counting):
+
+|Method|MAE â†“|OBO â†“|
+|---|---|---|
+|Visual quasi-periodicity (Pogalin et al.)|0.385|0.51|
+|Live Repetition Counting (Levy & Wolf)|0.482|0.55|
+|Div-Grad-Curl (Runia et al., CVPR'18)|0.232|0.38|
+|**RepNet**|**0.104**|**0.17**|
+
+Countix test (Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð½ÐµÑ‚ SOTA Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ):
+
+|Method|MAE|OBO|
+|---|---|---|
+|RepNet|0.3641|0.3034|
+
+**Ablations.**
+
+TSM ablation (Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹):
+
+|TSM|Train data|QUVA MAE / OBO|Countix val MAE / OBO|
+|---|---|---|---|
+|âŒ|Synthetic|1.2853 / 0.64|1.1671 / 0.5510|
+|âœ…|Synthetic|**0.1035 / 0.17**|**0.3100 / 0.2903**|
+|âŒ|Countix|0.7584 / 0.72|0.6483 / 0.5448|
+|âœ…|Countix|0.3225 / 0.34|0.3468 / 0.2949|
+
+Ð‘ÐµÐ· TSM Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” bottleneck ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½. Ð­Ñ‚Ð¾ **ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»** ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.
+
+Period predictor architecture (Transformer vs Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹):
+
+|Architecture|QUVA MAE / OBO|
+|---|---|
+|**Transformer**|**0.1035 / 0.17**|
+|LSTM|0.1395 / 0.18|
+|2D CNN|0.1186 / 0.17|
+|1D Temporal CNN|0.3229 / 0.23|
+
+Transformer Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹, Ð½Ð¾ 2D CNN Ð½Ð° TSM Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ (Transformer Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹).
+
+Camera motion augmentation: Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 75% Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°; Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‘ MAE 0.7178 Ð½Ð° QUVA.
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹.** TSM Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð° â€” paper Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹:
+
+- Jumping jacks â†’ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾ÑÑ‹ (uniform period)
+- Hammer throw â†’ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð°Ñ‰Ð°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»Ð¸ (acceleration)
+- Bouncing ball â†’ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ (deceleration)
+- Mixing concrete â†’ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ñ Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¼Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ** â€” Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ AQA-Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ (Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹).
+
+1D PCA Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ per-frame ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ²Ð°Ð·Ð¸-ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ¾Ð¸Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹; ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ **phase representation**.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· PCA â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ _ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ°_ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (top of squat, bottom of squat, mid concentric), Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‘ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð°, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð´Ð»Ñ **per-phase error detection**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ downstream-Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## 5. Edge Feasibility (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼: ResNet-50 conv4_block3 â‰ˆ 16M + 3D conv 512Ã—3Ã—3Ã—3Ã—512 â‰ˆ 7M + Transformer â‰ˆ 1M + heads â‰ˆ 0.5M. **Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ â‰ˆ 25M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².**|
+|GFLOPs|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|**Multi-speed inference**|**Ã—4 ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ** (4 Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Edge / mobile deployment|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚: heavy** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð°. ResNet-50 backbone Ð´Ð»Ñ 64-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + Transformer + multi-speed â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸ GFLOPs Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐÐ° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°), Ð½Ðµ real-time Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ RepNet Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pipeline. RepNet â€” **Ð½Ðµ deployment-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚**, Ð°:
+
+1. **Teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸** Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ rep counter (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, MobileNet backbone + TSM + small head).
+2. **Dataset-construction tool** â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· RepNet Ð½Ð°ÑˆÐ¸ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°Ð·, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ per-rep boundaries Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ offline labels, Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ student'Ð°.
+3. **Reference baseline** Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ rep counter Ð½Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ SOTA Ð½Ð° Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ….
+
+## 6. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+**One-class AQA.** âŒ **ÐÐ• Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ.** RepNet Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ð¾Ð½ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð²Ð° ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð°?Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð²Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ RepNet Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð°Ð¼ **per-rep boundaries**, Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… one-class AQA Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð°:
+
+- Ð‘ÐµÐ· ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² anomaly score Â«Ð²ÐµÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð½Ð° 73% Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Â» Ð±ÐµÑÐ¿Ð¾Ð»ÐµÐ·ÐµÐ½ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Â«3-Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¸Ð· 5 Ð½Ð° 47% Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Â» (ÑÑ‚Ð¾ actionable feedback).
+- RepNet boundaries â†’ per-rep crop â†’ per-rep anomaly score = Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾.
+
+**LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð».** âš  **Ð¡Ð»Ð°Ð±Ñ‹Ð¹.** RepNet â€” single-stream RGB. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ LUPI-Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° (teacherâ†”student Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ) Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¾. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: teacher RepNet (RGB-based, heavy) â†’ student (skeleton-based, light), Ð³Ð´Ðµ student ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ TSM Ð¸Ð· skeleton trajectories Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ CNN-features. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ**, Ð½Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ (Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ LUPI-ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ RepNet Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚).
+
+**Periodicity-awareness.** âœ…âœ…âœ… **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ hit.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð²ÑÑ ÑÑƒÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸Ñ… Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Â«5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ð¼ vs 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾Â»):
+
+- Per-frame period length output Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»;
+- Acceleration/deceleration Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð° Ð² TSM Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾;
+- Multi-speed evaluation Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° 5-7 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€) Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ (jump squat 1-2 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹).
+
+**Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚: ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** RepNet Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ñ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ» Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pipeline ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ RepNet **ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ** Ð½Ð° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð±ÐµÐ· fine-tuning, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ bench/squat/deadlift/pull-up/row Ð²ÑÐµ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾ ÑÐ²Ð¾ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð´Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾Ðµ Ð´Ð»Ñ SOTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐµ domain gap.
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+## 7. Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ (Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ SmartRep)
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+1. **RGB-only, Ð½ÐµÑ‚ skeleton-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°.** RepNet ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ TSM Ð¸Ð· CNN-features Ð½Ð°Ð´ RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸. Ð£ Ð½Ð°Ñ pipeline ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ (33 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ COCO/MoveNet); ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ TSM Ð½Ð° skeleton trajectories Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð»Ðµ Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²ÐµÐµ Ðº Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑŽ/Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ, **Ð½Ð¾ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð»**. **Ð“ÑÐ¿: skeleton-TSM rep counter.** Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ResNet-50 Ð½Ð° ST-GCN ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹; TSM ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… per-frame skeleton embeddings; period predictor Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ. Edge-Ð²Ñ‹Ð³Ð¾Ð´Ð°: ~25M â†’ ~1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²; ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑŽ â€” Ð²Ñ‹ÑˆÐµ; ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ/ÐºÐ¾Ð¶Ðµ â€” Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
+    
+2. **ÐšÐ»Ð°ÑÑ-Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº overengineering Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.** RepNet Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾Ñˆ Ñ‚ÐµÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ñ 5 Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð»Ð¸ÑˆÐ½Ðµ. **Ð“ÑÐ¿: exercise-specific lightweight rep counter.** Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ RepNet Ð² Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ (<1M params) ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ counter, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð² latency Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ.
+    
+3. **Per-rep boundaries Ð±ÐµÐ· per-rep quality.** RepNet Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Â«Ð²Ð¾Ñ‚ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Â», Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Â«Ð²Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾Â». Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð½Ð¸ÑˆÐ°**. **Ð“ÑÐ¿: extend RepNet output Ñ per-rep anomaly score** â€” Ð½Ð°Ð´ ÑƒÐ¶Ðµ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð°Ð²ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ one-class anomaly head (Ñ‡Ñ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð² Ð´ÑƒÑ…Ðµ PatchCore Ð½Ð°Ð´ skeleton embeddings). RepNet Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾, Ð¼Ñ‹ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ sigmoid quality score per rep.
+    
+4. **Multi-speed inference (Ã—4 cost) Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ real-time Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼.** ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°. Ð”Ð»Ñ feedback Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ) Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ single-speed inference. **Ð“ÑÐ¿: training Ñ adaptive period range (ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ $N/2$ Ð´Ð¾ 64-128 Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Transformer'Ð° Ð¸Ð»Ð¸ dilated TSM)** â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð·Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ Ð±ÐµÐ· multi-speed.
+    
+5. **ÐÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð½Ð° gym camera artifacts.** Camera motion augmentation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð±ÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ â€” auto-exposure shifts Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¼ÐµÐ½Ðµ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ, JPEG/H.264 compression Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, motion blur Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. **Ð“ÑÐ¿: Ð±ÐµÐ½Ñ‡ RepNet (Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°) Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸.**
+    
+6. **TSM Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ 1D PCA ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐÐ¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ€Ð´Ð¶ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾, Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð½Ð¾. **Ð“ÑÐ¿: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ phase consistency loss** â€” ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸; ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ‚ downstream per-phase analysis (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«butt-wink ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÑ‚Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð²Ð¾ 2-Ð¼, 3-Ð¼, 5-Ð¼ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ…Â»).
+    
+
+## 8. Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™** â€” Ð½Ð¾ ÑƒÐ·ÐºÐ¾-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾. ÐÐµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ð¸ÑÐ°, Ð° Ð´Ð»Ñ **Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ pipeline**: per-rep ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°. Ð‘ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‘ Ð²ÐµÑÑŒ Ð±Ð»Ð¾Ðº ðŸ…° (per-rep error detection) Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ; Ñ RepNet (Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼) â€” Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ.
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ** Ð¸Ð· ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°:
+
+- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) â€” masked SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾; Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ RGB pretraining'Ð°, Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ backbone'Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ rep counter'Ð° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ResNet-50.
+- **TCLR** (Dave et al., CVIU 2022) â€” temporal contrastive (ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½); local-local loss Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ â€” **Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚ÑƒÐµÑ‚** Ñ RepNet'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð¾Ð¹ Â«Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÑŽÑ‰ÑƒÑŽÑÑ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€ÑƒÂ». ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ð»Ð¾ÑÐ¾Ñ„Ð¸Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹.
+- **PatchCore** (Roth et al., CVPR 2022) â€” **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€ÐµÐ½** RepNet'Ñƒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pipeline: RepNet Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, PatchCore Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ per-rep anomaly score. Ð¡Ð²ÑÐ·ÐºÐ° [RepNet â†’ PatchCore over skeleton embeddings] â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ MVP.
+- **TransRAC** (Hu et al., CVPR 2023) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐµÐ¼Ð½Ð¸Ðº RepNet Ñ multi-scale Transformer; ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð½Ðµ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð»Ð¸ Ð¾Ð½ RepNet Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ñ… (Ð±Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ 60+ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸). NB: ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ð¾ release-note'Ñƒ ÑÐ°Ð¼Ð¸Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² RepNet, Ð² TransRAC ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ â€” Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ RepNet (FC-ÑÐ»Ð¾Ð¹ ÑƒÑ€ÐµÐ·Ð°Ð½ Ð´Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² â‰¤32) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½ ÐºÐ°Ðº baseline, Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ RepNet Ñ multi-speed Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ.
+
+**ÐÐµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ:** Live Repetition Counting (Levy & Wolf 2015) â€” ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ¸Ð¹ baseline; Visual quasi-periodicity (Pogalin et al. 2008) â€” pre-deep era.
+
+**ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline:**
+
+- **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ Data Construction:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· RepNet (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Colab notebook Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… released checkpoint), Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ offline per-rep boundaries ÐºÐ°Ðº silver-standard Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
+- **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ Pipeline Architecture:** **distill** RepNet Ð² exercise-specific skeleton-based lightweight rep counter (â‰¤1M params, ST-GCN backbone, single-speed inference). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñˆ deployment-rep-counter.
+- **Ð­Ñ‚Ð°Ð¿ Validation:** Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ RepNet â€” reference baseline Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ counter Ð½Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ SOTA.
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+- ðŸ…° (error detection): **enabling preprocessing**, Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼ error detection. Ð‘ÐµÐ· Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ per-rep granularity; Ñ Ð½Ð¸Ð¼ â€” ÐµÑÑ‚ÑŒ.
+- ðŸ…± (biomech pose): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹**.
+- ðŸ…² (SSL adaptation): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹** (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ supervised).
+
+---
+
+### ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð° RepNet
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾**:
+
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 7 Â«Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑÂ» Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð» ÑˆÐµÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð·Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾. Ð˜Ð· Ð½Ð¸Ñ… skeleton-TSM rep counter â€” ÑÑÐ½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ° (Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð»), Ð° Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² exercise-specific counter â€” ÑÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ MVP. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑ gap'Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐÐ• Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚Â» Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð»Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6 Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¹Ð¼Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ RepNet â‰  AQA, â‰  SSL backbone, â‰  pose, â‰  synthesis â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ð»ÐµÐ·ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² B/C/D/dataset/synthesis. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð», Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ñ Ð°Ð´ÐµÐºÐ²Ð°Ñ‚ÐµÐ½.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‰Ð¸Ñ‚**:
+
+- **Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ default'Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ direction "ðŸ…° # Self-supervised motion / One-class AQA"** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ðº RepNet. RepNet â€” supervised, Ð½Ðµ SSL. Ð¯ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ð» Ð² TL;DR ÑÐ²Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ default Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð² Ð·Ð°Ð±Ð»ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð’ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… B/C/D `direction` Ð±ÐµÐ· default â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð°Ðº Ð¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ.
+- **Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÑÐ³Ð¸** (`pose_estimation, edge, aqa, ssl, few_shot, occlusion, one_class_anomaly, masked_modeling, contrastive, periodicity`) â€” Ð´Ð»Ñ RepNet Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ `periodicity`. Ð˜Ð· Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ñ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð»Ñ B/C/D, Ð¿Ð¾Ð´Ð¾ÑˆÐ»Ð¸ Ð±Ñ‹ ÐµÑ‰Ñ‘ `supervised`, `cnn`, `transformer`, `video_modality`, `rep_counting`, `synthetic_pretraining`. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ€ÑŒ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ….
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Â«Edge FeasibilityÂ» ÑÐ¶Ð°Ñ‚ Ð´Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð±Ð·Ð°Ñ†Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ + Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ.** Ð’ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ B/C/D â€” Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¸Ð· 6+ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ fallback. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ critical edge-killers (multi-speed inference Ð² RepNet â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ fail, Ð° Ð½Ðµ Â«mediumÂ»).
+- **Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ Â«Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð² SmartRep-pipelineÂ».** Ð”Ð»Ñ RepNet ÑÑ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾: Â«Ð½Ðµ deployment, Ð° distillation teacher Ð¸ dataset construction toolÂ» â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð’ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ… ÐµÑÑ‚ÑŒ Â«ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipelineÂ», Ð½Ð¾ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð¼ â€” Ð½ÐµÑ‚; Ð¿Ñ€Ð¸ÑˆÐ»Ð¾ÑÑŒ Ð²Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 8 Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð²:** RepNet Ð²ÑÐºÑ€Ñ‹Ð» Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‰ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ. Ð­Ñ‚Ð¾ **task-specific utility paper** â€” supervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (rep counting / periodicity / segmentation), Ð½Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»ÑŒ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñƒ:
+
+- Action localization / temporal segmentation Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (BMN, ActionFormer);
+- Barbell / object tracker'Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð»Ð°;
+- Rep counter'Ð¾Ð² ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (TransRAC, IVAC-P2L);
+- Phase classifier'Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+ÐŸÐ¾Ð´ Ð²ÑÐµ ÑÑ‚Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ **5-Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ `task_utility`** Ñ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¾Ð¼ Ð½Ð°: (i) Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° output'Ð°, (ii) edge feasibility ÐºÐ°Ðº deal-breaker, (iii) Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pipeline (deployment / preprocessing / teacher / baseline), (iv) ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (MAE, OBO Ð´Ð»Ñ counting; mAP, IoU Ð´Ð»Ñ localization; Ð¸ Ñ‚.Ð´.). ÐžÑ‚ SSL/AQA/pose/synthesis Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ Ð½Ð¸Ñ… **Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ° Â«Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚Â»**, Ð° ÐµÑÑ‚ÑŒ **Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Â«ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð½Ð¸ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ ÑƒÐ·ÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð¸ ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°Ñˆ pipelineÂ»**.
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐµÐ½ â€” Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¶Ðµ:
+
+- (Ð°) Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ 5-Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ **`task_utility`** (Ð´Ð»Ñ RepNet, TransRAC, BMN, object trackers, phase classifiers);
+- (Ð±) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð˜Ð· ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ Ñ‚ÐµÐ±Ñ Ð² pipeline: TransRAC (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐµÐ¼Ð½Ð¸Ðº RepNet â€” Ð»ÑÐ¶ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ task_utility); CMD (LUPI-cross-modal SSL â€” Ð»ÑÐ¶ÐµÑ‚ Ð½Ð° B); Ð¸Ð»Ð¸, ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°Ð»Ð¸, FLEX (synthesis â€” D Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð½Ð¸ÑˆÐ¸).
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners.md
new file mode 100644
index 0000000..9bd008f
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners.md	
@@ -0,0 +1,132 @@
+
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **MAE-ST (Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners)** Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ SmartRep.
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "Masked Autoencoders As Spatiotemporal Learners"
+title_ru: "ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸"
+authors: [Feichtenhofer, Fan, Li, He]
+year: 2022
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2205.09113"
+tags: [masked_modeling, ssl, video_vit, spatiotemporal, action_recognition, representation_learning]
+relevance_to_smartrep: 3 # ÐœÐ¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ Teacher-ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€, Ð½Ð¾ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Edge.
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Masked Autoencoder (MAE) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ 3D-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² (Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… "Ñ‚ÑŒÑŽÐ±Ð»ÐµÑ‚Ð¾Ð²"). ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… **ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (90-95%)** ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Masked Modeling** Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ vanilla Vision Transformers (ViT) Ð±ÐµÐ· ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ (Masked Patch Prediction). Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (tubelets). Ð¡Ð»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¼ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐµ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ (~90%). Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ _Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾_ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¾ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸), Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð² Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐº-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð².
+    
+- **Backbone:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ **Vision Transformer (ViT)**. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ð°Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ (Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ) Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (tubelet embedding) Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¾Ð² (3D sine-cosine).
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð’ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° (MSE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ _Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾_ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹.
+    
+    $$L_{total} = \frac{1}{|\Omega|} \sum_{i \in \Omega} \| x_i - \hat{x}_i \|_2^2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\Omega$ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, $x_i$ â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð² Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ðµ $i$, Ð° $\hat{x}_i$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²ÑƒÑŽ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 90% Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· 10% Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input Video Clip] --> B[Tubelet Embedding]
+    B --> C{Random Masking 90%}
+    C -->|10% Visible| D[ViT Encoder]
+    C -->|90% Masked| E[Drop Tokens]
+    D --> F[Encoded Patches]
+    F --> G[Concat with Mask Tokens]
+    G --> H[ViT Decoder]
+    H --> I[Reconstructed Pixels]
+    I --> J((MSE Loss on Masked Pixels))
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹: Kinetics-400 (K400), Kinetics-600, Something-Something V2 (SSv2), AVA.
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ SOTA Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° Ð½Ð° ImageNet).
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training**|**Fine-tuning Top-1 Acc**|
+|---|---|---|---|
+|MAE-ST (ViT-Base)|K400|K400 (SSL)|81.3%|
+|MAE-ST (ViT-Large)|K400|K400 (SSL)|85.9%|
+|MAE-ST (ViT-Huge)|K400|K400 (SSL)|**87.4%**|
+|MAE-ST (ViT-Large)|SSv2|K400 -> SSv2|74.2%|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Top-1 Accuracy) Ð´Ð»Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¸ mAP Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (AVA). Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° (AQA) Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»Ð¸ÑÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð­ÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ. Vanilla ViT Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð².
+    
+    - _ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:_ ViT-B (~86M), ViT-L (~304M), ViT-H (~632M).
+        
+    - _FLOPs:_ ViT-B Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ $16 \times 224 \times 224$ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 180 GFLOPs.
+        
+    - _Latency:_ [ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž]
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** [ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž]. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° edge-Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+    
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð˜Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ self-attention Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð°), Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ "ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ" Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ñ‹, ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ðµ TPU) **Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸**.
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+- **One-class AQA:** _ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ Ð­ÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MAE-ST Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹. Ð˜Ñ… Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ One-Class SVM Ð¸Ð»Ð¸ Normalizing Flow Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» (ÐžÐ¢Ð›Ð˜Ð§ÐÐž):** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ **Teacher** Ð² Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ _Learning Using Privileged Information_. MAE-ST, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÑ… Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð´Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐµ. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Student-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð½ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ST-GCN) Ð¸Ð»Ð¸ MobileNetV3 Ð´Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°.
+    
+- **Periodicity-awareness:** _ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Ñ„Ð°Ð· Ð¸ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **ÐÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¾Ð½Ð°:** MAE-ST Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ Ð±_Ð¾_Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ capacity Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¾Ð½Ð° (ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ð°, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ), Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (skeleton-guided masking) Ð¸Ð»Ð¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸, Ð° ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° / ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+2. **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Edge:** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð»ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ (streaming) Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€-Ð·Ð°-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð¼. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ð¹, Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐºÑƒÑ€Ñ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ/SSM (Mamba) Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™**. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° Ðº ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ðº Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Video SSL, Ð½Ð¾ ÑÐ°Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ» Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **VideoMAE** (Tong et al.) â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+        
+    - **TCLR** (Temporal Contrastive Learning for Video Representation) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+        
+    - **PatchCore** â€” Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°Ð³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾Ð´ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ One-Class AQA.
+        
+
+---
+
+Ð¥Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÑŽ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ **VideoMAE**, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¸Ð»Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¹Ð´ÐµÐ¼ Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ **One-Class AQA** (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, PatchCore, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training.md
new file mode 100644
index 0000000..804d7b2
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training.md	
@@ -0,0 +1,124 @@
+
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **MaskFeat**, Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¸ Ñ Ð²Ð°ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep.
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training"
+title_ru: "ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [Wei, Fan, Xie, Wu, Yuille, Feichtenhofer]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2112.09133"
+tags: [masked_modeling, ssl, hog, video_vit, feature_prediction, representation_learning]
+relevance_to_smartrep: 4 # ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ° Ð½Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ…/ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ…
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Masked Modeling**, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ (ÐºÐ°Ðº Ð² MAE), Ð° Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð³Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñ‹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (HOG). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ…, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ… Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð½Ð° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÑƒÐ¼Ð° Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€ Ñ„Ð¾Ð½Ð°. Ð’ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ HOG Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ»Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð°Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÑƒÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° 3D-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (tubelets). Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð· Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ HOG-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ðµ Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹, Ð½Ð¾ HOG Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹). Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸, Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ HOG-Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð².
+    
+- **Backbone:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ **Vanilla ViT** Ð¸ **MViT** (Multiscale Vision Transformer). Ð’ MViT Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ»Ð¾Ð¸ Pooling Attention, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð².
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ $l_2$ loss Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ HOG-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ñ….
+    
+    $$L_{total} = \frac{1}{|\Omega|} \sum_{i \in \Omega} \| \hat{y}_i - y_i \|_2^2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\Omega$ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹, $\hat{y}_i$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, $y_i$ â€” Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ HOG-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ðº. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»: HOG Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÑÑ€ÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸. ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ HOG, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ "ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚" Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² (Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°) Ð² Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ, Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ†Ð²ÐµÑ‚ Ð¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input Video Clip] --> B[Extract Target Features HOG]
+    A --> C[Spatiotemporal Tokenization]
+    C --> D{Masking}
+    D -->|Visible Patches| E[ViT / MViT Encoder]
+    D -->|Masked Patches| F[Drop Tokens]
+    E --> G[Encoded Features]
+    G --> H[Concat with Mask Tokens]
+    H --> I[Lightweight Decoder]
+    I --> J[Predicted HOG Features]
+    J --> K((L2 Loss))
+    B --> K
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹: Kinetics-400 (K400), Kinetics-600, Kinetics-700, AVA.
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÐµÐ» Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ (MAE-ST), Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ.
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training**|**Fine-tuning Top-1 Acc**|
+|---|---|---|---|
+|MaskFeat (ViT-L)|K400|K400 (SSL)|84.4%|
+|MaskFeat (MViT-L)|K400|K400 (SSL)|**86.7%**|
+|MAE-ST (ViT-L)|K400|K400 (SSL)|85.9%|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Top-1 Acc) Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (mAP Ð´Ð»Ñ AVA). Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (AQA) Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»Ð¸ÑÑŒ. [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° AQA-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð½Ðµ ÑƒÐ¼Ð°Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº HOG Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¼ Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:**
+    
+    - _ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:_ MViT-L Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ~218M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², MViT-B ~53M.
+        
+    - _GFLOPs:_ MViT-L Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐµÑ‚ ~377 GFLOPs Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (32 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+        
+    - _Latency:_ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž.
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž. [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¾Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Edge-Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ "Ð² Ð»Ð¾Ð±" Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ 3D-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+    
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+- **One-class AQA:** _ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ HOG, ÐµÐµ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹ Ðº Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÑƒÑ€Ð°Ð¼ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ¸ Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²). ÐŸÑ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ One-Class Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» (ÐžÐ§Ð•ÐÐ¬ Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™):** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ MaskFeat Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Teacher-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” Ð±Ð»ÐµÑÑ‚ÑÑ‰Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ. Teacher (MViT) Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾-ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð° Student (Ð½Ð°Ñˆ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Edge-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð½) Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¸Ñ… Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ. Ð¢Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ñ‹Ð» HOG, Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Teacher'Ð° Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ‚ "Ð¼ÑƒÑÐ¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ…" Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÑÑ€ÐµÐ´Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ.
+    
+- **Periodicity-awareness:** _ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **Teacher-Student Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· HOG-prior:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° HOG ÐºÐ°Ðº Ð½Ð° Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° _Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ…_ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñƒ Ð¸Ð´ÐµÑŽ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ **Edge-friendly Student**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ HOG-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° (MediaPipe), Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·Ð°Ð²ÑˆÐ¸ÑÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+    
+2. **HOG Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ:** HOG â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€. ÐžÐ½ Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð’ SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ _KinematicsFeat_ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ†ÐµÐ¿ÐµÐ¹ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ HOG.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™**. ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ _Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²_ (Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹) Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ AQA, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñ‹.
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **VideoMAE** / **MAE-ST** (Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð° Ñ pixel-reconstruction).
+        
+    - **MIL-NCE** Ð¸Ð»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾ Contrastive Learning (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð² Masked Modeling).
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners.md
new file mode 100644
index 0000000..7a208bf
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners.md	
@@ -0,0 +1,129 @@
+
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **MAMP**, Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep. Ð­Ñ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ â€” Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ Ð²Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ SkeletonMAE, Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ ÑÐ°Ð¼Ñƒ ÑÑƒÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, _Ñ‡Ñ‚Ð¾_ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners"
+title_ru: "ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸ 3D-Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+authors: [Mao, Deng, Zhou, Fang, Ouyang, Li]
+year: 2023
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2308.07092"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, masked_modeling, skeleton, transformer, motion_prediction]
+relevance_to_smartrep: 5 # Ð¤Ð¾ÐºÑƒÑ Ð½Ð° Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Masked Modeling** Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (ÐºÐ°Ðº Ð² SkeletonMAE) Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ _Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ_ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸) Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¾Ð². ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ "motion-aware masking": Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐ¹ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÑƒÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÐµÐµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾, Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑƒÑŽ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐÐ° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð². Ð˜Ð· Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼Ð¸). Ð”Ð°Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ _motion-aware masking_: Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ½ÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°, Ð¸ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ¸ Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ…Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ°, Ð° Ð½Ðµ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð´Ð²Ð¸Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ). Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹, Ð° Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+    
+- **Backbone:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Vanilla Transformer** (ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¸ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°). Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² (ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² $\times$ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ) Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ðº (GCN).
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° (MSE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÑƒÑÑ‚ÑŒ $X_t \in \mathbb{R}^{V \times 3}$ â€” ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ $t$. Ð’ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº $M_t = X_{t+1} - X_t$.
+    
+    $$L_{total} = \frac{1}{|\Omega|} \sum_{i \in \Omega} \| M_i - \hat{M}_i \|_2^2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\Omega$ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð², Ð° $\hat{M}_i$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+    
+    _Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»:_ ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ $M_t$ (Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑ‚Ð¸, ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²), Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ð½ÑƒÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸, Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ $X_t$, Ð³Ð´Ðµ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ…Ð¸Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð² ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input 3D Skeletons X] --> B[Compute Motion M = X_t+1 - X_t]
+    A --> C[Motion-Aware Masking]
+    B --> C
+    C -->|High motion joints heavily masked| D{Drop Tokens}
+    D -->|Visible| E[Transformer Encoder]
+    E --> F[Encoded Features]
+    F --> G[Concat with Mask Tokens & Pos Embed]
+    G --> H[Lightweight Decoder]
+    H --> I[Predicted Motion Vectors]
+    I --> J((MSE Loss vs Ground Truth Motion))
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹: NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120 Ð¸ PKU-MMD.
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] MAMP Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð², Ñ‡Ñ‚Ð¾ Vanilla Transformer Ð±ÐµÐ· Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (inductive biases) Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ñ‚ÑŒ SOTA, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training Target**|**Top-1 Acc (X-sub)**|
+|---|---|---|---|
+|SkeletonMAE (Transformer)|NTU-60|Coordinates (Joints)|86.6%|
+|AimCLR (ST-GCN)|NTU-60|Contrastive|86.9%|
+|**MAMP (Transformer)**|NTU-60|Motion (Velocity)|**93.1%**|
+|**MAMP (Transformer)**|NTU-120|Motion (Velocity)|**90.0%**|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Top-1 Accuracy Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹. Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸Ð»Ð¸ AQA Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Edge. Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¾Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€).
+    
+    - _ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:_ ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ Vanilla Transformer Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ 5 Ð´Ð¾ 15 M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² (Ð² Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°).
+        
+    - _GFLOPs:_ ÐœÐµÐ½ÐµÐµ 1-2 GFLOPs.
+        
+    - _Latency:_ Ð—Ð°Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (>30 FPS) Ð½Ð° NPU Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°.
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð² INT8 Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ TFLite Ð¸Ð»Ð¸ CoreML.
+    
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+- **One-class AQA (Ð’Ð«Ð¡Ð¨ÐÐ¯ Ð¡Ð¢Ð•ÐŸÐ•ÐÐ¬ ÐŸÐ Ð˜ÐœÐ•ÐÐ˜ÐœÐžÐ¡Ð¢Ð˜):** Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÐ°Ð»Ð¸. ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð² Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ _Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸_ (ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ±Ñ€Ð¾Ñ Ð²ÐµÑÐ°, Ñ€Ñ‹Ð²Ð¾Ðº, Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ°Ñ†Ð¸Ð¸). ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ð² MAMP Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸ÑÑ…, Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ MSE Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑŽÐ·ÐµÑ€ "Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚" Ð²Ð½Ð¸Ð· Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $\hat{M}_i$ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ $M_i$ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´ÑƒÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð³Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð°ÑÑ‚ ÑÐ¿Ð°Ð¹Ðº Ð² Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ (AQA-ÑÐºÐ¾Ñ€).
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐÐµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð»ÐµÐ³ÐºÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹) Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ.
+    
+- **Periodicity-awareness:** Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð». ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸), Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº, Ð³Ð´Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ðº (Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°), Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‡ÐµÑ‚Ñ‡Ð¸Ðº Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (reps counting) Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÐµÐ¹.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² Ð·Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð² ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ($X_{t+1} = X_t + \hat{M}_t$), Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ $M_t$ Ð½Ð° Ð»ÐµÑ‚Ñƒ Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð»Ð¾ÑÑ _Bone Length Consistency Loss_.
+    
+2. **ÐžÑ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°:** Vanilla Transformer Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÑ‡ÐµÑ‚Ð° Attention. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¿Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ (Streaming Transformer Ð¸Ð»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Mamba/SSM), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð´Ð±ÐµÐº Ð¿Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð·Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð¼, Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¾Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™**. MAMP â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ñ‹Ð² Ð² SSL Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð². Ð˜Ð´ÐµÑ "Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹" Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ´Ñ€Ð¾Ð¼ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð°.
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **SkeletonMAE** (Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²).
+        
+    - **STARS** (Self-Supervised Tuning for 3D Action Recognition in Skeleton Sequences) â€” Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ MAMP.
+        
+
+ÐŸÐ¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Transformer Ð¿Ð¾Ð´ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ real-time streaming Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/SkeletonMAE Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/SkeletonMAE Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition.md
new file mode 100644
index 0000000..02324e9
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/SkeletonMAE Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,130 @@
+
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **SkeletonMAE** Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep.
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "SkeletonMAE: Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition"
+title_ru: "SkeletonMAE: ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ð¼"
+authors: [Wenhan Wu, Yilei Hua, S. Wu, C. Chen, A. Lu]
+year: 2023
+venue: "ICME"
+venue_tier: "B / Q1 (Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ IEEE)"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2209.02399"
+tags: [pose_estimation, edge, aqa, ssl, masked_modeling, skeleton, transformer]
+relevance_to_smartrep: 5 # Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Edge, Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ðº AQA
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion / One-class AQA
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ Masked Autoencoder (MAE) Ðº 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸ÑŽ "Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ" (Spatial-Temporal Masking), Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾ ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº Ð² Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ…, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Masked Modeling** Ð´Ð»Ñ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð’Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 3D-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² + ÐºÐ°Ð´Ñ€). ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 75-80%). Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ _Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ_ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Backbone:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ **Transformer-based** Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Ð² ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ… STTFormer / Skeleton Transformer). Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (ST-GCN), Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð², Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Self-Attention Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸. ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ (Positional Encoding Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÐ° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÐ°Ð³Ð°).
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð’ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð»Ð¾ÑÑ-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° (MSE) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ 3D-ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ _Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð²_.
+    
+    $$L_{total} = \frac{1}{|\Omega|} \sum_{i \in \Omega} \| x_i - \hat{x}_i \|_2^2$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $\Omega$ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², $x_i \in \mathbb{R}^3$ â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹, $\hat{x}_i$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+    
+    _Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»:_ ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ" Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ: ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ $t$, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð»Ð¾ÐºÑ‚Ñ Ð² Ð·Ð°Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ $t+1$.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input 3D Skeleton Sequence] --> B[Spatiotemporal Tokenization]
+    B --> C{Spatial-Temporal Masking ~75%}
+    C -->|Visible Joints| D[Transformer Encoder]
+    C -->|Masked Joints| E[Drop]
+    D --> F[Encoded Skeleton Features]
+    F --> G[Concat with Mask Tokens & Pos Embeddings]
+    G --> H[Lightweight Transformer Decoder]
+    H --> I[Predicted 3D Coordinates]
+    I --> J((MSE Loss on Masked Joints))
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð°ÑÑŒ Ð½Ð° ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹: NTU RGB+D 60 Ð¸ NTU RGB+D 120. (ÐÐµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð½Ð° AQA-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…).
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Single-stream Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€, Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training**|**Top-1 Acc (X-sub)**|**Top-1 Acc (X-view/set)**|
+|---|---|---|---|---|
+|CrosSCLR (ST-GCN)|NTU-60|SSL (Contrastive)|86.2%|92.5%|
+|AimCLR (ST-GCN)|NTU-60|SSL (Contrastive)|86.9%|92.8%|
+|**SkeletonMAE (STTFormer)**|NTU-60|SSL (Masked)|**86.6%**|**92.9%**|
+|**SkeletonMAE (STTFormer)**|NTU-120|SSL (Masked)|**76.8%**|**79.1%**|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Accuracy). ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð˜Ð¡ÐšÐ›Ð®Ð§Ð˜Ð¢Ð•Ð›Ð¬ÐÐž Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐÐ¯ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Edge. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð³Ð´Ðµ MAE Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ñ„Ð»Ð¾Ð¿Ñ, Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 25 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² $\times$ 3 ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ $\times$ 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+    
+    - _ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:_ ÐžÐ±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… 3-10 M.
+        
+    - _GFLOPs:_ ÐœÐµÐ½ÐµÐµ 1-3 GFLOPs.
+        
+    - _Latency:_ Ð¡Ð²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÑÐ½ÐµÑ‚ >30 FPS Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ñ€Ðµ.
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Edge-Ñ€Ð°Ð·Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ, Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+    
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP
+
+- **One-class AQA (Ð˜Ð”Ð•ÐÐ›Ð¬ÐÐž):** Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ _Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸_ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ SkeletonMAE Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. ÐÐ° ÑÑ‚Ð°Ð¿Ðµ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¸Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ñ… Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ. **Ð§ÐµÐ¼ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ MSE (Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸), Ñ‚ÐµÐ¼ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸** Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ðµ.
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** ÐÐ¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°Ñ…), Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¾Ð½ ÑÐ°Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÐµÐ±Ðµ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ "Student"-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹.
+    
+- **Periodicity-awareness:** ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð¼.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Kinematic Priors):** ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‹Ñ€Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ $(x,y,z)$. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ "Ð¾Ñ‚Ð»ÐµÑ‚ÐµÑ‚ÑŒ" Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°Ñ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð»Ð¾ÑÑ-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑŽ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ Ð·Ð° Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (Bone Length Loss) Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸.
+    
+2. **Ð ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸:** SkeletonMAE Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ. _Ð ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ Ð—Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ $P_t$, Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ $\Delta P_t = P_{t+1} - P_t$), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ (ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð¾ Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ðµ MAMP).
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™**. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð±Ð°Ð·Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¾Ð² Ðº Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Edge-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¶Ð¸Ð·Ð½ÐµÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð¾Ð².
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **MAMP (Masked Motion Predictors)** â€” ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ SkeletonMAE, Ð³Ð´Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+        
+    - **CrosSCLR** â€” Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+        
+    - **AimCLR** â€” ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+        
+
+Ð¥Ð¾Ñ‡ÐµÑˆÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ Ð¼Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð»Ð¸ **MAMP** Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»Ð¸, ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð½Ð¸ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning.md
new file mode 100644
index 0000000..0db1893
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning.md	
@@ -0,0 +1,124 @@
+
+Ð’Ð¾Ñ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ **CVRL**, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸Ð´ÐµÐ¹ SimCLR Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+YAML
+
+```
+1. ÐœÐ•Ð¢ÐÐ”ÐÐÐÐ«Ð•
+title: "Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning"
+title_ru: "ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾"
+authors: [Qian, Meng, Gong, Yang, Wang, Belongie, Cui]
+year: 2021
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "https://arxiv.org/abs/2008.03800"
+tags: [contrastive, ssl, video_representation, 3d_cnn, spatiotemporal, augmentations]
+relevance_to_smartrep: 3 # Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð½Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾ Ð´Ð»Ñ Edge Ð¸ ÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹.
+direction: "ðŸ…°" # Self-supervised motion
+```
+
+---
+
+### 2. CORE CONTRIBUTION (TL;DR)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ **Contrastive Learning** Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ SimCLR. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸ÑŽ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½_Ð¾_Ð³Ð¾ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ "Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹" Ð±ÐµÑ€ÑƒÑ‚ÑÑ Ð´Ð²Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ð¾Ð¼, Ðº ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ), Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑˆÑƒÐ¼ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ñ‹.
+
+---
+
+### 3. ÐÐ Ð¥Ð˜Ð¢Ð•ÐšÐ¢Ð£Ð Ð Ð˜ ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ”
+
+- **ÐœÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð˜Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð²Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° Ñ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ÑÑ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð¸Ð¼Ð¸. Ðš ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Color Jitter, Random Crop Ð¸ Ð´Ñ€. Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸). ÐšÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 3D-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñƒ (MLP). Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” ÑÐ±Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð´Ð²ÑƒÑ… ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ‚Ð¾Ð»ÐºÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¾Ñ‚ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°.
+    
+- **Backbone:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ **3D CNN**, Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 3D ResNet-50 (SlowOnly). ÐžÐ±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ _Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾_, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 3D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸ ($N \times C \times T \times H \times W$), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+    
+- **ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ InfoNCE (NT-Xent). Ð”Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² $i$ Ð¸ $j$ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾:
+    
+    $$L_{total} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_j)/\tau)}{\sum_{k=1}^{2N} \mathbb{1}_{[k \neq i]} \exp(\text{sim}(z_i, z_k)/\tau)}$$
+    
+    Ð“Ð´Ðµ $z$ â€” Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ MLP-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹, $\text{sim}(\cdot)$ â€” ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾, $\tau$ â€” Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð°.
+    
+    _Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹/Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»:_ ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ â€” ÑÑ‚Ð¾ _Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ_ Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð°), Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð»Ð¾ÑÑÐ° Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ¶Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑŽ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€ Ð² ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+    
+- **Ð”Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:**
+    
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    A[Input Video] --> B1[Clip 1: frames t to t+k]
+    A --> B2[Clip 2: frames t+m to t+m+k]
+    B1 --> C1[Spatial Augmentations]
+    B2 --> C2[Spatial Augmentations]
+    C1 --> D1[3D ResNet Encoder f]
+    C2 --> D2[3D ResNet Encoder f]
+    D1 --> E1[MLP Head g]
+    D2 --> E2[MLP Head g]
+    E1 -->|z_i| F((InfoNCE Loss))
+    E2 -->|z_j| F
+```
+
+---
+
+### 4. Ð­ÐšÐ¡ÐŸÐ•Ð Ð˜ÐœÐ•ÐÐ¢Ð« (AQA & Motion)
+
+- **Datasets:** Ð¢ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹: Kinetics-400 (K400), Kinetics-600, UCF-101, HMDB-51.
+    
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹:** [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð» SOTA Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ð±Ð¾Ð¹Ð´Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð²Ñ€Ð¾Ð´Ðµ VideoMoCo, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (1% Ð¸ 10% ÑÑ€Ð»Ñ‹ÐºÐ¾Ð²).
+    
+
+|**ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (Backbone)**|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Pre-training**|**Top-1 Acc (Linear Eval)**|
+|---|---|---|---|
+|VideoMoCo (R3D-50)|K400|SSL (Contrastive)|32.7%|
+|MoCo v2 3D (R3D-50)|K400|SSL (Contrastive)|61.0%|
+|**CVRL (3D ResNet-50)**|K400|SSL (Contrastive)|**66.1%**|
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ (Accuracy). ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (AQA) Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ.
+    
+
+---
+
+### 5. EDGE FEASIBILITY (ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+- **Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:**
+    
+    - _ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:_ ~31.8 M (Ð´Ð»Ñ 3D ResNet-50).
+        
+    - _GFLOPs:_ ÐžÐºÐ¾Ð»Ð¾ 40-50 GFLOPs Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð¸Ð¿ (32 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°).
+        
+    - _Latency:_ ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž.
+        
+- **ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ/Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ:** ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž. [ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ 3D CNN â€” ÑÑ‚Ð¾ "ÑÐ¼ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€" Ð´Ð»Ñ Edge-Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐœÐ¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ NPU Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÑÑŽÑ‚ 2D-ÑÐ²ÐµÑ€Ñ‚ÐºÐ¸, Ð½Ð¾ 3D-Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÐºÐ°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² CPU-fallbacks, Ð²Ñ‹Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÐ² Ð¸ Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ FPS Ð´Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+
+---
+
+### 6. Ð Ð•Ð›Ð•Ð’ÐÐÐ¢ÐÐžÐ¡Ð¢Ð¬ Ð”Ð›Ð¯ SMARTREP (ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°Ð¼)
+
+- **One-class AQA:** _ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾._ ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÑÑ ÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð¸Ñ‚ÑÑ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ _Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸_ (Ð½ÐµÑ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸) Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼. Ð’ AQA Ð½Ð°Ð¼, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‡ÑƒÑ‚ÐºÐ¾ Ñ€ÐµÐ°Ð³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð° Ð½Ð° "ÑÐ²Ð°Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ" ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑƒÑŽ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñƒ. CVRL Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ñ‚ÑŒ "Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹" Ð¸ "Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹" Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€ "Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ: Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´".
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»:** _Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹._ ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ ÐºÐ°Ðº Teacher Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð· ÑÑ‹Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ð¹ Student-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð½.
+    
+- **Periodicity-awareness:** _ÐÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾._ Ð¡ÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+
+---
+
+### 7. GAP Ð”Ð›Ð¯ ÐÐÐ¡ (ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+1. **Ð˜Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ð­ÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Invariant vs Equivariant):** ÐšÐ°Ðº ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ, CVRL ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ _Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ_ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ·ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð³ÑÐ¿: Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ SSL-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, TCLR Ð¸Ð»Ð¸ Masked Modeling), ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ²Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ ÑˆÐºÐ°Ð»Ñƒ Ð¸ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ).
+    
+2. **ÐÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð²ÐµÑ‰Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ (Streaming):** 3D CNN Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð³Ð¾ "ÐºÑƒÐ±Ð°" ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð². Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ CVRL Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 2D CNN $\rightarrow$ 1D TCN Ð¸Ð»Ð¸ SSM), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ feedback ÐºÐ°Ð´Ñ€-Ð·Ð°-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð¼ (real-time).
+    
+
+---
+
+### 8. Ð’Ð«Ð’ÐžÐ” Ð”Ð›Ð¯ Ð›Ð˜Ð¢ÐžÐ‘Ð—ÐžÐ Ð
+
+- **Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚:** **Ð¡Ð Ð•Ð”ÐÐ˜Ð™**. Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ (Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ SimCLR Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), Ð½Ð¾ ÐµÐµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ (3D CNN) Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ AQA Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÐºÐ°Ñ….
+    
+- **Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+    
+    - **TCLR** (Temporal Contrastive Learning) â€” Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ AQA).
+        
+    - **VideoMoCo** â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°, Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð°ÑÑÑ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð¾Ð±Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ÑÐºÐ°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TCLR Temporal Contrastive Learning for Video Representation.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TCLR Temporal Contrastive Learning for Video Representation.md
new file mode 100644
index 0000000..1eaff64
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TCLR Temporal Contrastive Learning for Video Representation.md	
@@ -0,0 +1,284 @@
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¾Ð¹:
+
+1. **`paper_type` ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð¼.** TCLR â€” Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ SSL backbone Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, downstream-ÑÐ²Ð°Ð» ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ (Top-1, Recall@K). AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº Ð½ÐµÑ‚ â†’ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ B Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼.
+2. **ÐœÐ¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð½Ðµ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CrosSCLR ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-CNN, Ð° Ð½Ðµ ST-GCN. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ Ð½Ð° Â«backbone reusabilityÂ»: Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ _Ð½Ðµ_ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ input'Ñƒ SmartRep, Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ (Ñ‚Ñ€Ð¸ loss'Ð°) Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽ ÑÐ²Ð½Ð¾.
+3. **Direction = ðŸ…² ÐºÐ°Ðº default, Ð½Ð¾ Ñ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ spillover Ð² ðŸ…°.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CrosSCLR, TCLR ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ fine-grained discrimination Ð½Ð° confused-class pairs (74.8% vs 44.9% Ñƒ baseline IC) Ð¸ Ð½Ð° Diving-48. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð´ÑƒÑ…Ñƒ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÐ¹ skeleton/video CL Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹. Ð¯ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+4. **Periodicity-ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ â€” Ð´Ð²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹.** Local-Local loss Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹. ÐÐ° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°) ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÑÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ðº Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ñƒ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾. Ð¯ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽ ÑÑ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÑÐ²Ð½Ð¾ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ gap.
+5. **Edge â€” Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ fallback.** Ð”Ð»Ñ R3D-18 Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (13.5M), Ð±ÐµÐ· GFLOPs/Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸/ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback: medium Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case.
+
+---
+
+```yaml
+---
+title: "TCLR: Temporal Contrastive Learning for Video Representation"
+title_ru: "TCLR: Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾"
+short_name: "TCLR"
+authors: [Dave I., Gupta R., Rizve M.N., Shah M.]
+year: 2022
+venue: "Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Elsevier"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "https://doi.org/10.1016/j.cviu.2022.103406"
+arxiv: "https://arxiv.org/abs/2101.07974"
+code: "https://github.com/DAVEISHAN/TCLR"
+paper_type: "ssl_backbone"
+synthesis_subtype: null
+tags: [ssl, contrastive, instance_discrimination, video_modality, cnn, fine_grained_classification]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"   # primary, Ñ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ spillover Ð² ðŸ…° â€” Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² TL;DR
+status: "reviewed"
+---
+```
+
+# TCLR (Dave et al., CVIU 2022) â€” Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+## 2. Core Contribution (TL;DR)
+
+TCLR â€” ÑÑ‚Ð¾ contrastive SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ instance-discrimination (InfoNCE Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð¼Ð¸: **Local-Local** (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‰Ð¸ÐµÑÑ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¹) Ð¸ **Global-Local** (ÑÑ€ÐµÐ·Ñ‹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Â«Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾Â» ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… Â«Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…Â» ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ñ…). Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² â€” **ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ _Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ_ (Ð° Ð½Ðµ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ)** Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð°Ð½ÑÐ°; CVRL [Qian et al., CVPR 2021] Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Ð¾ÑÐ»Ð°Ð±Ð»ÑÐ» Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· weighted sampling, TaCo [Bai et al.] â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐ» pretext-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸, Ð° TCLR Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾. **Direction Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ â€” ðŸ…² (SSL pretraining backbone)** ÐºÐ°Ðº primary, Ð½Ð¾ Ñ **Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ spillover Ð² ðŸ…°**: ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ temporal-aware contrastive Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ _Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²ÑƒÑŽ_ fine-grained Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (Diving-48 +6.3% vs IC; 8 highly confused class pairs â€” 74.8% vs 44.9% Ñƒ IC). Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¾Ðµ Ð´Ð»Ñ SSL-Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ SSL Â«ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚Â» Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹; Ð·Ð´ÐµÑÑŒ, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ vs Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ butt-winkÂ».
+
+## 3. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**SSL-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°.** Ð¢Ñ€Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°: instance-level (InfoNCE Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) + within-instance (LL Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼) + within-clip (GL Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ð¼ feature map). Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ InfoNCE-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ Ñ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð².
+
+**Backbone.** Ð¢Ñ€Ð¸ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð° 3D-CNN, Ð²ÑÐµ Ñ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ 16 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ã— 112Ã—112:
+
+- **R3D-18** (3D-ResNet-18): 13.5M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²;
+- **R(2+1)D-18**: 14.4M;
+- **C3D**: 27.7M.
+
+Ð’ conv5 Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ stride Ð½Ð° 1 Ð¸ dilation Ð½Ð° 2, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ temporal receptive field, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ feature map Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ 4 (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿ÐµÐ½ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼ÑÐ¹Ñ‚-ÑÐ»Ð¾Ñ): 4 Ã— 512.
+
+**Projection head.** MLP: Linear(512, 512) â†’ ReLU â†’ Linear(512, 128) â†’ L2-norm. Ð­Ð¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³ 128-D Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð²; backbone Ð¸ MLP **Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÐ¼Ñ‹** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð¼Ð¸.
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.** Ð’ÑÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-ÐºÐ¾Ð½ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð²ÑÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°):
+
+- _Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ:_ random resized crop (scale âˆ¼ U(0.6, 1.0)), random horizontal flip (p=0.5), **random erase** (p=0.5);
+- _Ð’Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´:_ random contrast / hue / saturation / brightness, random grayscale, channel drop;
+- Ð’ ablation: gaussian blur (+0.8% top-1), shear & rotate (+0.3%) â€” Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ñ‹.
+
+âš  **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** random crop Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ scale Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ñ‚ÐµÐ»Ð° (Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð². Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° â€” **ÑÐ°Ð¼Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Local-Local loss** (ÑÐ¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ), Ð½Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð² LaTeX.**
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ instance contrastive (Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾): $$ \mathcal{L}_{\text{IC}}^{i} = -\log \frac{h(G_i, G_i')}{\sum_{j=1}^{N_B} \big[\mathbb{1}_{[j \neq i]} h(G_i, G_j) + h(G_i, G_j')\big]} $$ Ð³Ð´Ðµ $h(u, v) = \exp\left(u^\top v / (|u||v|\theta)\right)$, $\theta = 0.1$ â€” Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð°.
+
+Local-Local (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ÑÑ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸): $$ \mathcal{L}_{\text{LL}}^{i} = -\sum_{p=1}^{N_{\text{clips}}} \log \frac{h(G_{i,p}, G_{i,p}')}{\sum_{q=1}^{N_{\text{clips}}} \big[\mathbb{1}_{[q \neq p]} h(G_{i,p}, G_{i,q}) + h(G_{i,p}, G_{i,q}')\big]} $$
+
+**Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» LL:** Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° $p$ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð² â€” ÐµÐ³Ð¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ, Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ â€” _Ð²ÑÐµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾_. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹. **Ð—Ð´ÐµÑÑŒ Ð¶Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð°Ð½ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸** (ÑÐ¼. Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 6).
+
+Global-Local (Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°, Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ global Ð¸ local Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸): $$ \mathcal{L}_{\text{GL}_k}^{i} = \log \frac{h(L_{i,k}, G_{i,k})}{\sum_{q=1}^{N_{\text{clips}}} h(L_{i,k}, G_{i,q})} + \log \frac{h(G_{i,k}, L_{i,k})}{\sum_{q=1}^{N_{\text{clips}}} h(G_{i,k}, L_{i,q})} $$ $$ \mathcal{L}_{\text{GL}}^{i} = -\sum_{k=1}^{N_{\text{clips}}} \mathcal{L}_{\text{GL}_k}^{i} $$
+
+Ð³Ð´Ðµ $L_{i,k}$ â€” Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ (Ð´Ð¾ temporal pooling) Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ðº $k$-Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð° feature map _Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾_ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°, Ð° $G_{i,k}$ â€” Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ðº _Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾_ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° $k$. Ð¡Ð¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾-Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ð¹ (anchor Ñ Ð¾Ð±ÐµÐ¸Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½). **Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»:** ÑÑ€ÐµÐ·Ñ‹ feature map Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ $k$ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Â«Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÂ» Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð² Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ $k$.
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð»Ð¾ÑÑ: $$ \mathcal{L} = \sum_{i=1}^{N_B} \big(\mathcal{L}_{\text{IC}}^{i} + \mathcal{L}_{\text{LL}}^{i} + \mathcal{L}_{\text{GL}}^{i}\big) $$
+
+Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… â€” Ð±ÐµÐ· Ð²ÐµÑÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (Ñ€Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´).
+
+**Ð”Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ / warm-up.** Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð»Ð¾ÑÑÐ° Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°; Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ CrosSCLR, **Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð²ÑƒÑ…ÑÑ‚Ð°Ð¿Ð½Ð¾Ð³Ð¾ warm-up**. Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ linear LR warm-up Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 10 ÑÐ¿Ð¾Ñ… (Ð¾Ñ‚ 1e-5 Ð´Ð¾ 1e-3).
+
+**Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹.** Adam (Î²â‚=0.9, Î²â‚‚=0.999), LR 1e-3 Ñ decay Ð¿Ð¾ plateau, batch 40 (Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ MoCo/SimCLR â€” Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸ÑŽ memory bank). 400 ÑÐ¿Ð¾Ñ… Ð½Ð° UCF101, 100 ÑÐ¿Ð¾Ñ… Ð½Ð° Kinetics-400. $N_{\text{clips}} = 4$ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° 1 Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ (skip rate 1 Ð´Ð»Ñ local, 4 Ð´Ð»Ñ global; Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 64 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ â€” Ð¿Ð¾ 16). Ð¢ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° 0.1 Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð²; ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð° temporal-Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð² **Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð½Ðµ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ** Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ IC (Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° 25%+).
+
+**Diagram.**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    V[Video V_i ~64 frames] --> SC[Sample 1 global clip + 4 local clips]
+    SC --> CG[Global Clip 16f, skip 4]
+    SC --> CA[Local Clip A 16f, skip 1]
+    SC --> CB[Local Clip B 16f, skip 1]
+    SC --> CC[Local Clip C 16f, skip 1]
+    SC --> CD[Local Clip D 16f, skip 1]
+
+    CA --> Aug1[Temporally consistent aug] --> E1[3D-CNN R3D-18]
+    CB --> Aug2[Temporally consistent aug] --> E2[3D-CNN R3D-18]
+    CC --> Aug3[Temporally consistent aug] --> E3[3D-CNN R3D-18]
+    CD --> Aug4[Temporally consistent aug] --> E4[3D-CNN R3D-18]
+    CG --> Aug5[Temporally consistent aug] --> E5[3D-CNN R3D-18]
+
+    E1 -. global feat .-> G[Pooled G_i,k 128-D]
+    E2 -. global feat .-> G
+    E3 -. global feat .-> G
+    E4 -. global feat .-> G
+    E5 -. local feats per timestep .-> L[L_i,k 128-D x 4]
+
+    G --> P[MLP Projector]
+    L --> P
+
+    P --> LIC[L_IC: clips of OTHER videos as negatives]
+    P --> LLL[L_LL: clips of SAME video as negatives]
+    P --> LGL[L_GL: G_i,k vs L_i,k same timestep = positive]
+
+    LIC --> Total[L = L_IC + L_LL + L_GL]
+    LLL --> Total
+    LGL --> Total
+```
+
+## 4. SSL-ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+
+**Pretraining datasets.**
+
+- UCF101 (~13 320 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 101 ÐºÐ»Ð°ÑÑ) â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹;
+- Kinetics-400 (~222 454 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 400 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²) â€” Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°;
+- HMDB51 (~7 000 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 51 ÐºÐ»Ð°ÑÑ) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ downstream-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸.
+
+**Downstream protocols.**
+
+- **Action recognition** (linear eval + finetune) Ð½Ð° UCF101 Ð¸ HMDB51;
+- **Nearest-Neighbor video retrieval** Ð½Ð° UCF101 Ð¸ HMDB51 (Ð±ÐµÐ· supervised finetuning);
+- **Limited-label finetuning** (1%, 5%, 10%, 20%, 50%, 100% Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº);
+- **Fine-grained action recognition Ð½Ð° Diving-48** (ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ takeoff/flight/entry â€” Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹) â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ SSL-Ñ€ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ·ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ downstream:** Top-1 / Top-5 accuracy Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Recall@1/5/10/20 Ð´Ð»Ñ retrieval. **AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº (Spearman, AUROC, error breakdown) Ð½ÐµÑ‚ â€” Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ SSL-backbone ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.**
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ (R3D-18, UCF101 pretrain).**
+
+|Setup|UCF101 (split-1) finetune|HMDB51 finetune|NN-Retrieval R@1 (UCF)|
+|---|---|---|---|
+|Random init|62.39|26.95|8.21|
+|L_IC only (instance contrastive baseline)|71.31|38.32|40.76|
+|L_IC + L_LL|77.70 (+6%)|49.77 (+11%)|51.10 (+10%)|
+|L_IC + L_GL|76.30 (+5%)|47.87 (+10%)|47.32 (+7%)|
+|**TCLR (full)**|**82.40 (+11%)**|**52.80 (+14%)**|**56.17 (+15%)**|
+
+Ð¡ R(2+1)D-18 + Kinetics-400 pretrain â†’ UCF: 88.2%; HMDB: 60.0%.
+
+**Diving-48 (fine-grained):**
+
+|Pretrain|Top-1|
+|---|---|
+|Random init|13.4|
+|MiniKinetics supervised|18.0|
+|L_IC (instance contrastive)|15.8|
+|CVRL [Qian et al.]|17.6|
+|**TCLR**|**22.9**|
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ. ÐÐ° fine-grained Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ TCLR Ð¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¸ instance contrastive, Ð¸ Ð´Ð°Ð¶Ðµ supervised pretraining Ð½Ð° MiniKinetics. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚ temporal-distinctiveness Ð² SSL Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡, Ð³Ð´Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° _Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ_ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ / Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¾Ð¹Â».
+
+**Confused class pairs (UCF101).** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ 8 Ð¿Ð°Ñ€ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² (CricketShot/Bowling, FrontCrawl/BreastStroke, PlayingFlute/Violin, PullUps/JumpingJack â€” Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ, Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹):
+
+|Setup|Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ recall Ð¿Ð¾ 8 confused ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼|
+|---|---|
+|Scratch (no pretrain)|42.5%|
+|L_IC pretrain|44.9%|
+|**TCLR pretrain**|**74.8%**|
+
+Ð¡ÐºÐ°Ñ‡Ð¾Ðº +30 Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼, Ð½Ðµ Â«Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÂ».
+
+**Label efficiency (1% Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð½Ð° UCF101):** TCLR 26.9% vs MemDPC ~16% vs random 6.1%. ÐÐ° 10% Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº TCLR Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ñ 100% Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº.
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹.** t-SNE Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Section J supplementary): TCLR-ÐºÐ»Ð°ÑÑ‚ÐµÑ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ IC, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (ApplyEyeMakeup, ApplyLipstick, BlowDryHair). Cosine similarity Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð°: Ð´Ð»Ñ random init â‰ˆ0.7â€“0.8, Ð´Ð»Ñ IC pretrain â‰ˆ0.9â€“0.98 (Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ IC ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ!), Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ TCLR â€” â‰ˆ -0.1 Ã· 0.04 (Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸). Ð¢Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ TCLR Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹.
+
+**Ablation Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼.** L_LL Ð¸ L_GL Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ (+6% Ð¸ +5% Ð½Ð°Ð´ L_IC ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾), Ð½Ð¾ **Ð¸Ñ… ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹** â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +11% (Ñ‚.Ðµ. ÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ð´ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ). Ð‘ÐµÐ· L_IC Ð¾Ð´Ð½Ð¸ temporal-Ð»Ð¾ÑÑÑ‹ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ð¹ linear eval (23.4%), Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ finetune (74.3%) â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð½Ð¸ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**Ablation Ð¿Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼.**
+
+- $N_T = 4$ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, $N_T = 2$ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ âˆ’3.31%; $N_T \geq 8$ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð¸Ð·-Ð·Ð° GPU memory.
+- Embedding size: 128 â†’ 256 â†’ 512 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.21%, +0.72% â€” Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ð¾.
+- Skip rate: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… skip rate Ð´Ð»Ñ anchor Ð¸ positive Ð² L_IC Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ âˆ’2.3%; Ñ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ skip rate Ð² L_GL Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ âˆ’2.6%.
+- Temperature: Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 0.1/0.1; Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ° temporal < instance ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°.
+
+## 5. Edge Feasibility (Ð´Ð»Ñ SmartRep)
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (M)|13.5 (R3D-18), 14.4 (R(2+1)D-18), 27.7 (C3D)|
+|GFLOPs|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Edge / mobile deployment|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+|Memory bank Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ (Ð½ÐµÑ‚ memory bank Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ; batch-only InfoNCE)|
+|EMA encoder / momentum copy|ÐÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ|
+|MLP projector Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|ÐÐµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ pretraining loss)|
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fallback (â‰¥4 ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž):** **medium** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ use case. R3D-18 â€” ÑÑ‚Ð¾ full 3D-ÐºÐ¾Ð½Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð¸ 16Ã—112Ã—112; Ð½Ð° mobile-Jetson ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Orin Nano ÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð½Ð° ~30 FPS, Ð½Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ (CoreML / NNAPI) â€” ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ. **Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð· SSL-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (memory bank, EMA, projector) Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ R3D-18 backbone. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ batch=40 (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ 256+ Ñƒ MoCo/SimCLR) â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ pretraining'Ð° Ñƒ Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ 24GB GPU Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] R(2+1)D-18 Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½ÐµÐµ R3D-18 Ð´Ð»Ñ edge: Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðº Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÑƒÑŽ latency Ð½Ð° mobile NPU Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ TCLR Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ baseline'Ð° â€” ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ R(2+1)D-18 + K400 pretrain (88.2% Ð½Ð° UCF, 60.0% Ð½Ð° HMDB â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚).
+
+## 6. Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep (ÐºÐ°Ðº pretraining-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚)
+
+**Backbone reusability.** âŒ **ÐÐ°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÐÐ• ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼** Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ input'Ð¾Ð¼ SmartRep (33 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ COCO/MoveNet). TCLR â€” ÑÑ‚Ð¾ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ (16Ã—3Ã—112Ã—112), backbone â€” full 3D-CNN. ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ _Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ_ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ; **Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð° Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð»Ð¾ÑÑÐ¾Ð²** (L_LL, L_GL Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ST-GCN / Transformer Ð½Ð°Ð´ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð¼). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ñ Â«Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ pretrainingÂ» Ð½Ð° Â«Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸Â».
+
+**Pretraining recipe transferability.** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹:
+
+- Batch 40 Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð±ÐµÐ· memory bank â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°;
+- Temperature 0.1 Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ sweet spot;
+- $N_{\text{clips}} = 4$ â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾;
+- ÐÐ´Ð°Ð¼ Ñ warm-up + plateau decay â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚;
+- ÐÐµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ: `conv5 stride=1 + dilation=2` â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ R3D-18; Ð´Ð»Ñ ST-GCN Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ temporal blocks.
+
+**Domain gap Ðº ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ñƒ.** ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹. UCF101 â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚, Kinetics â€” Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ. Ð˜Ð· ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð° Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½ÐµÐµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ PullUps (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² UCF101) Ð¸ ApplyEyeMakeup (ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹). Diving-48 Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ Ð´ÑƒÑ…Ñƒ (Ñ„Ð¸Ð³ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚, fine-grained), Ð½Ð¾ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ â€” Ð³Ð¾Ð»Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº Ð¿Ñ€Ñ‹Ð³Ð°ÐµÑ‚, Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ fitness-pretrain (Fit3D + FLAG3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ domain adaptation Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… TCLR-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+**Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð°Ð¼Ð¸.** âœ… **Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ.** Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ TCLR Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ CrosSCLR Ð² Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³Ð¸ _Ð½Ðµ ÑÐºÐ»ÐµÐ¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚_ fine-grained Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… TCLR-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð²ÐµÑÐ¸Ñ‚ÑŒ:
+
+- One-class anomaly head (KNN distance Ð´Ð¾ centroid ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð²);
+- Per-frame regression head Ð½Ð° joint angle deviations;
+- Per-rep classification head Ð½Ð° named errors (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ fine-tuning).
+
+Ð Ð¸ÑÐº ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ one-class pretraining (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹): Ð·Ð´ÐµÑÑŒ L_LL ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ ÑÐ²Ð¾ÑŽ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑŽ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð²ÑÑ‘ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹), Ð° L_IC Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÑƒ (Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ + Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹.
+
+**LUPI-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** âš  **Ð¡Ð»Ð°Ð±Ð°Ñ.** TCLR â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ (Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ RGB). ÐÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° teacherâ†”student Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ global-local loss ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ðº Ðº LUPI: Â«Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹Â» global encoder Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Â«Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÑƒÂ» local encoder Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ: Teacher = full-video Ñ IMU, Student = Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ñ‹; Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ teacher'Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸ student'Ð° Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ñ….
+
+**Periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.** âŒ **Ð¡ÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ. Local-Local loss Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾:
+
+- Ð‘ÐµÑ€Ñ‘Ñ‚ 4 Ð½ÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ **Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð² ÑÐ¼Ð±ÐµÐ´Ð´Ð¸Ð½Ð³-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ**;
+- ÐÐ° Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ UCF-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (LongJump = Ð±ÐµÐ³ + Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶Ð¾Ðº: Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸) ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾;
+- ÐÐ° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°) ÑÑ‚Ð¾ **Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ**, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð¼ ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Â«Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Â».
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° (ÐºÐ°Ðº Ñƒ CrosSCLR Ñ reflection-padding), Ð° **Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð°Ñ**: ÑÐ°Ð¼Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¸ Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ñ€ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ transfer Ð½Ð° Ð½Ð°Ñˆ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ L_LL.
+
+**Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼.** âœ… **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ, Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.** Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÐ²Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ TCLR Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… SSL-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð². Confused-class result (74.8 vs 44.9 Ñƒ IC Ð½Ð° 8 fine-grained Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ…) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾. Cosine similarity Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð° Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ° Ðº Ð½ÑƒÐ»ÑŽ (â‰ˆ Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹) â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ _Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ_ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÑƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: TCLR-ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ pelvic tilt'Ð° Ð¸Ð»Ð¸ valgus knee'Ð°, Ð° Ð½Ðµ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ‚ Ð²ÐµÑÑŒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Â«Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Â».
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¡Ð¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ âœ… (fine-grained Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) Ð¸ âŒ (periodicity-ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚) Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: TCLR Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½Ð°Ð¼ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ (Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº), Ð¸ Ñ€Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ (Ð½ÐµÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²). Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ´Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Â«Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Â» â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð°, Ð³ÑÐ¿ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ð²Ñ‹ÐºÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð»Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾.
+
+## 7. Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ (Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ SmartRep)
+
+1. **L_LL Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ phase-aware refactor.** Ð¢ÐµÐºÑƒÑ‰Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° L_LL Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð° ÐºÐ°Ðº Â«5 Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²Â» Ð¸ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÑ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¼Ð¸. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: Â«Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ _Ñ„Ð°Ð·Ñ‹_ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° â€” Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹, Ð° _Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²_ â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹Â». **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ phase-aware Local-Local loss**, Ð³Ð´Ðµ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð³ ÐºÐ»Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¸Ð´Ñ‘Ñ‚ ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¿Ð¾ rep-index (rep-aware boundary detection), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ rep'Ð°; ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ TCLR Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ rep-ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸.
+    
+2. **Skeleton-only Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ L_LL Ð¸ L_GL.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ temporal contrastive losses Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð´Ð»Ñ 3D-CNN Ð½Ð°Ð´ RGB. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ edge-pipeline Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ST-GCN Ð¸Ð»Ð¸ Transformer Ð½Ð°Ð´ 33-Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð¼. **Ð“ÑÐ¿: Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ L_LL + L_GL Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ST-GCN (CrosSCLR-style backbone)** Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Fit3D + FLAG3D + Ð½Ð°Ñˆ Ð±Ð°Ñ€Ð±ÐµÐ»Ð»-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚; Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð»Ð¸ fine-grained discrimination effect (Diving-48 ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚) Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½.
+    
+3. **ÐÐµÑ‚ edge-Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð².** R3D-18 13.5M â€” ÑÑ‚Ð¾ medium Ð´Ð»Ñ mobile, Ð½Ð¾ GFLOPs/latency Ð½Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ‹. **Ð“ÑÐ¿: TCLR-style pretraining Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ST-GCN (~1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) + INT8-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ + Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð½Ð° Jetson Orin Nano Ð¸ iPhone Neural Engine.** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÑÑ‚ Ð½Ð°Ð¼ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ edge-Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ñƒ TCLR, Ð½Ð¸ Ñƒ CrosSCLR.
+    
+4. **ÐÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð»ÐµÐ³Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (LUPI).** Global-Local loss Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ backbone Ð¸ Ð´Ð²Ðµ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ (full clip vs slices). **Ð“ÑÐ¿: Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ L_GL Ð´Ð¾ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ teacher-student**, Ð³Ð´Ðµ teacher Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ RGB+IMU+barbell-tracker (Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð° Ð² Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°), Ð° student â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ (Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ). Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÑ€ÐµÐ·Ñ‹ teacher'Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº pseudo-supervision Ð´Ð»Ñ student'Ð° Ð½Ð° Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸.
+    
+
+## 8. Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** TCLR â€” ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾ Ð´ÑƒÑ…Ñƒ SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ð¸Ð· Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: Ð¾Ð½Ð° ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ contrastive SSL Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ _ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ_ (Ð° Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ) Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²ÑƒÑŽ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€Ð¸Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Â«Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÑƒÑŽÂ» Ð¸ Â«Ð¿Ð»Ð¾Ñ…ÑƒÑŽÂ» Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**ÐœÐµÑÑ‚Ð¾ Ð² SmartRep-pipeline:** Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ pretraining'Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, **Ð½Ðµ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ backbone**. ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ð¸ L_LL Ð¸ L_GL Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÑÑ‚ÑÑ; Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (3D-CNN Ð½Ð°Ð´ RGB) â€” Ð½ÐµÑ‚. Ð­Ñ‚Ð°Ð¿: **pretraining** ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ backbone Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑˆÐ°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ + **Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ loss'Ð°** (phase-aware Local-Local).
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+- ðŸ…² (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ / few-shot): **Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹** â€” methodology, label efficiency results (TCLR @ 10% labels â‰ˆ baseline @ 100%) Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹;
+- ðŸ…° (error detection): **ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹** â€” fine-grained class discrimination capability Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð´ÐµÑÑ‚ÑŒÑÑ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ TCLR-style ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸; Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸Ð· Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… SSL-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹, Ð³Ð´Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾ÑÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½ ÑÐ²Ð½Ð¾;
+- ðŸ…± (biomech pose): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹** â€” pose Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ, Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ… Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:**
+
+- **CVRL** (Qian et al., CVPR 2021) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ðµ Â«Ð½Ðµ enforce'Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»Ð¸ÑˆÐ½ÑŽÑŽ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ»; TCLR Ð½Ð° Ð½Ñ‘Ð¼ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ. ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°.
+- **STCLR** (Sparse TCLR, 2025) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Â«adjacent clips of same action stageÂ» Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· sparse sampling; ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ, Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÐ¶Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ñƒ Ð½Ð°Ñˆ phase-aware refactor.
+- **CoCLR** (Han et al., NeurIPS 2020) â€” multi-modal positive mining (RGB â†” optical flow); Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· LUPI-ÑÑ…ÐµÐ¼Ñ‹.
+- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) â€” masked-modeling Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°; Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Â«ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð»Ð¸ masked?Â».
+- **Diving-48 paper** (Li et al., ECCV 2018) â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ fine-grained action eval; Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ fitness-fine-grained Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°.
+
+---
+
+### ÐœÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð° B Ð½Ð° TCLR
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾**:
+
+- Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 Ð±ÐµÐ· AQA-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº â€” ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð»Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Spearman/AUROC. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð½ÑŒÑˆÐµ Ð½Ð°Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð» AQA-Ð½Ð°Ñ€Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð².
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¼ÐµÐ»ÐºÐ¸Ð¼ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Â» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 6 Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð»Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»ÑŽÑ TCLR (Diving-48 + confused pairs). Ð‘ÐµÐ· ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ»ÑÑ Ð±Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Â«ÐµÑ‰Ñ‘ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ contrastiveÂ».
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«periodicity-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 6 Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‰Ð¸Ð»Ð¾ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð» Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ ÑÐµÐ»ÐµÐºÑ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Â«âœ… Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ / âŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Â».
+- ÐŸÐ¾Ð»Ðµ Â«backbone reusabilityÂ» ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð¾ ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ð¹ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€: ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ RGB-only, Ð° Ð½Ðµ skeleton, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð²ÑÑŽ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+Ð§Ñ‚Ð¾ **Ñ‚Ñ€ÐµÑ‰Ð¸Ñ‚** Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ:
+
+- **Edge fallback ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð», Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾.** R3D-18 â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Â«mediumÂ» Ð¸ Â«heavyÂ»; Ñ„Ð¾Ð»Ð±ÑÐº-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ (`lightweight / medium / heavy / unknown`) Ð¿Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¾ÑÑŒ â€” `mobile_friendly: true/false/unknown` Ñ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ðº (full 3D vs (2+1)D vs depthwise).
+- **`paper_type: ssl_backbone` Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»ÑÑ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹.** TCLR â€” ÑÑ‚Ð¾ SSL backbone, Ð½Ð¾ Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ fine-grained downstream effect, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ñ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð¸ Ñ AQA-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð¾Ð¹. Ð¡Ñ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `paper_type` Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð¾ÑÑ‚. Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ðµ `secondary_relevance: [aqa | pose | synthesis]` â€” opt-in ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ spillover Ð² ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ.
+- **Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4 Â«ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹Â» Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»Ñ‘Ð½ Ð¾Ñ‚ ablation.** Ð’ TCLR'Ðµ cosine similarity Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼ÑÑ‚ÐµÐ¿Ð°Ð¼Ð¸ (Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒ 1, off-diagonal â‰ˆ -0.1 Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ TCLR vs â‰ˆ 0.9 Ð´Ð»Ñ IC) â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÑÑ‡ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4 ÐºÐ°Ðº Â«t-SNE / attention mapsÂ». ÐŸÐ¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ **Â«ÐŸÑ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ objective Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³ ÑÐ²Ð¾ÐµÐ¹ Ñ†ÐµÐ»Ð¸Â»** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Periodicity-Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 6 ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.** TCLR Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð», Ñ‡Ñ‚Ð¾ _ÑÐ°Ð¼Ð° ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð²/Ð½ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð²_ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â€” Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ‚ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹. Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ: Â«Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð»Ð¸ _Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð˜Ð›Ð˜ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð¸Ð²Ð¾Ð²_ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ?Â».
+
+Ð•ÑÐ»Ð¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐµÐ½ â€” Ð¼Ð¾Ð³Ñƒ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ Ð¶Ðµ:
+
+- (Ð°) Ð²Ð½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²ÐºÐ¸ Ð² ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ B (Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ `secondary_relevance`, Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ periodicity-Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ, Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ Â«Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð° objectiveÂ»);
+- (Ð±) Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð½Ð° FLEX (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ D, synthesis), Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð² ÑˆÐ»Ð¸Ñ„Ð¾Ð²ÐºÑƒ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TransRAC Encoding Multi-Scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TransRAC Encoding Multi-Scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md
new file mode 100644
index 0000000..c94c59e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/TransRAC Encoding Multi-Scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting.md	
@@ -0,0 +1,263 @@
+```yaml
+
+## title: "TransRAC: Encoding Multi-Scale Temporal Correlation with Transformers for Repetitive Action Counting" title_ru: "TransRAC: ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ multi-scale Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹" short_name: "TransRAC" authors: [Hu H., Dong S., Zhao Y., Lian D., Li Z., Gao S.] year: 2022 venue: "CVPR (Oral)" venue_tier: "A*" doi: "https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Hu_TransRAC_Encoding_Multi-Scale_Temporal_Correlation_With_Transformers_for_Repetitive_Action_CVPR_2022_paper.pdf" arxiv: "https://arxiv.org/abs/2204.01018" code: "https://github.com/SvipRepetitionCounting/TransRAC" project_page: "https://svip-lab.github.io/dataset/RepCount_dataset.html" paper_type: "task_utility" task_subtype: "rep_counting" direct_ancestor: "RepNet" tags: [rep_counting, density_map, video_modality, transformer, multi_scale_processing, period_estimation] relevance_to_smartrep: 4 direction: "ðŸ…° (preprocessing/utility)" pipeline_role: "dataset_construction_tool, distillation_teacher, reference_baseline" status: "reviewed"
+
+````
+
+
+# TransRAC (Hu et al., CVPR 2022 Oral) â€” Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+## 2. Core Contribution (TL;DR) + Delta over Ancestor
+
+TransRAC â€” supervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ **per-frame density map** $D \in \mathbb{R}^{64}$ (Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¾ÐºÑ€ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 0..1, ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ð¼ = Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ count). Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° â€” **rep counting Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸ÑÐ¼Ð¸** (interruption, Ð½ÐµÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ñ‹), Ð³Ð´Ðµ RepNet Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼: (i) **Video Swin Transformer tiny** ÐºÐ°Ðº backbone (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ RepNet'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ResNet-50); (ii) **multi-scale processing** Ð½Ð° Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ½Ð°Ñ… (single-frame, 4-frame, 8-frame); (iii) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° RepNet'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ euclidean TSM Ð½Ð° **self-attention correlation matrix**; (iv) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° RepNet'Ð¾Ð²ÑÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° Ð½Ð° **density map regression** Ñ MSE-loss Ð½Ð° Ð³Ð°ÑƒÑÑÐ¸Ð°Ð½-ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ground truth. Direction Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” **ðŸ…° (preprocessing/utility)**, ÐºÐ°Ðº Ñƒ RepNet: TransRAC Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ per-rep Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ downstream AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ°Ð¼ error detection. Pipeline role â€” **dataset_construction_tool + distillation_teacher + reference_baseline** (ÐÐ• deployment-ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚; ÑÐ¼. Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 5).
+
+**Delta over RepNet** (3 ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° + Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚):
+1. **Correlation matrix:** ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° TSM â†’ self-attention (QÂ·Káµ€); dot-product attention Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ $-\|x_i - x_j\|^2$. Ð­Ð¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.12 MAE / +0.07 OBO Ð½Ð° RepCount-A (ÑÐ¼. ablation).
+2. **Output head:** softmax classifier Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² $\{2, ..., N/2\}$ â†’ density map regressor (per-frame Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ). Density map *Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚* Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²; RepNet Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð» Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ñ‹. Ð­Ð¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.30 MAE Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¶Ðµ ResNet-50 backbone.
+3. **Multi-scale:** single-scale RepNet â†’ 3 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… backbone-Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½Ð° Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÐºÐ½Ð°Ñ…. Ð­Ð¼Ð¿Ð¸Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.10 MAE Ð½Ð°Ð´ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼ single-scale (Scale-4).
+4. **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ RepCount-A:** Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ñ 1 451 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 19 280 fine-grained Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ† ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ†Ð¸ÐºÐ»Ð°, Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ 4â€“88 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ (vs Countix 0.2â€“10 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´), Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ action interruption Ð¸ inconsistent cycles. Ð­Ñ‚Ð¾ *Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹* Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (ÑÐ¼. Ð½Ð¸Ð¶Ðµ).
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð¦Ð¸Ñ„Ñ€Ñ‹ RepNet Ð² TransRAC-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ñ… (MAE 0.9950, OBO 0.0134 Ð½Ð° RepCount-A) â€” **ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ**. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ RepNet (release-note Ð¾Ñ‚ 2024-11-14, Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ TransRAC Ð¾Ñ‚ 2025-02-06) ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² TransRAC Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð°ÑÑŒ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ RepNet (FC-ÑÐ»Ð¾Ð¹ ÑƒÑ€ÐµÐ·Ð°Ð½ Ð´Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² â‰¤32), Ð±ÐµÐ· multi-speed evaluation. ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ RepNet Ñ multi-speed Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð½Ðµ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÐ´Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ TransRAC** (multi-scale + density map ablations ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹), Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ delta-ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## 3. Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚ Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+**Output spec:**
+- **Input shape:** 64 frames Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â‰¤2 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚ (Ñ zero-padding ÐµÑÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‡Ðµ). ÐšÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ 224Ã—224Ã—3 (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Video Swin tiny). Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð² 3 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… subsequence: $V_1$ (single frames), $V_4$ (sliding window 4 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°, step 2), $V_8$ (sliding window 8 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð², step 4). Ð’ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð¸ padded Ð´Ð¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 64.
+- **Output shape:** $D \in \mathbb{R}^{64}$ â€” per-frame density map (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÑÐºÐ°Ð»ÑÑ€ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€).
+- **Output range:** Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¾ÐºÑ€ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ [0, 1], Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð² â‰ˆ Gaussian-smoothed Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð² supplementary).
+- **Aggregation:** $\hat{c} = \sum_{i=1}^{64} D_i$ â€” Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°. ÐÐ¸ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð³Ð¾ NMS / threshold'Ð°.
+
+**Backbone:** Video Swin Transformer tiny (Liu et al., ICCV 2021), pretrained on Kinetics-400. **Frozen Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ** (Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð½ÐµÑ…Ð²Ð°Ñ‚ÐºÐ¸ GPU memory). Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ features: 7Ã—7Ã—tÃ—768, Ð³Ð´Ðµ t â€” Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð´Ð²ÑƒÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ temporal compression. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ 3D-ÐºÐ¾Ð½Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð¸ (3Ã—3Ã—3, 512 Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð², ReLU) Ð¸ Global 3D MaxPool Ð¿Ð¾ spatial dim â€” embedding 64Ã—512 Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ scale.
+
+**Multi-scale processing â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº Ð´Ð»Ñ edge.** Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Video Swin Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð². Ð’ ÐºÐ¾Ð´Ðµ backbone shared, Ð½Ð¾ forward Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð° Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ input subsequences â€” Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ **Ã—3 inference cost Ð¾Ñ‚ Video Swin'Ð°**.
+
+**Task-specific Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸:**
+- **Self-attention correlation:** $C_i = \text{softmax}\left(\frac{Q_i K_i^T}{\sqrt{d_k}}\right)$ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ scale $i \in \{1, 4, 8\}$. 4 attention heads, $d=512$. ÐÐµ 8 Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð², ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ design choice.
+- **Concatenation:** $C = \text{concat}(C_1, C_4, C_8)$ â†’ shape $[64, 64, M \times H] = [64, 64, 12]$ (M=3 scales Ã— H=4 heads).
+- **Density map predictor:** Conv 3Ã—3 (32 Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°) â†’ Transformer â†’ 2 FC (Ð¿Ð¾ 512) â†’ output 64-D density vector.
+
+**ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.** Ð¡Ð¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ÐºÐ¾Ð´Ðµ, Ð½Ðµ Ð² Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ. Ð˜Ð· Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Video Swin pipeline: temporal sampling, spatial random crop, horizontal flip. Camera motion augmentation (ÐºÐ°Ðº Ñƒ RepNet) **Ð½Ðµ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°ÐµÑ‚ÑÑ** â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° gym-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ñ Ñ‚Ñ€ÑÑÐºÐ¾Ð¹.
+
+**Loss-Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð² LaTeX.** Mean squared error Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ density map Ð¸ Gaussian-ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ground truth:
+$$
+\mathcal{L} = \frac{1}{64} \sum_{i=1}^{64} \big(D_i - G_i^{\text{gt}}\big)^2
+$$
+Ð³Ð´Ðµ $G_i^{\text{gt}} = \sum_k \mathcal{N}(i; \mu_k, \sigma^2)$ â€” ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð³Ð°ÑƒÑÑÐ¸Ð°Ð½ Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ $\mu_k$ Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑÑ… ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° (per-cycle boundary midpoint). $\sigma$ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð² supplementary.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] **Ð“ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ» density map'Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ.** Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ RepNet, Ð³Ð´Ðµ per-frame output â€” ÑÑ‚Ð¾ Â«Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð°Â», Ñƒ TransRAC per-frame output â€” ÑÑ‚Ð¾ Â«Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð±Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ðº Ðº Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Â». Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐ²Ð½ÑƒÑŽ **Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²** (peak detection Ð½Ð° $D$ â†’ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â†’ crop window Ð´Ð»Ñ AQA-Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ñ‹). Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°ÐµÑ‚: TransRAC ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ ÑÑ‚Ñ‹ÐºÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ per-rep error detection, Ñ‡ÐµÐ¼ RepNet (Ñƒ RepNet Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ post-processing Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ rep boundaries Ð¸Ð· per-frame period output'Ð°).
+
+**Inference protocol.** Single-pass forward (Ð½ÐµÑ‚ multi-speed ÐºÐ°Ðº Ñƒ RepNet), Ð½Ð¾ **Ã—3 multi-scale Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð½ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Video Swin** Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â‰¤2 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚.
+
+**Mermaid-Ð´Ð¸Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°.**
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    V[Video N=64 frames, 224x224] --> SW1[Sliding window step=1: V1]
+    V --> SW4[Sliding window step=2: V4 4-frame chunks]
+    V --> SW8[Sliding window step=4: V8 8-frame chunks]
+
+    SW1 --> SWIN1[Video Swin tiny FROZEN]
+    SW4 --> SWIN4[Video Swin tiny FROZEN]
+    SW8 --> SWIN8[Video Swin tiny FROZEN]
+
+    SWIN1 --> P1[3D Conv + Global MaxPool] --> X1[X1 64x512]
+    SWIN4 --> P4[3D Conv + Global MaxPool] --> X4[X4 64x512]
+    SWIN8 --> P8[3D Conv + Global MaxPool] --> X8[X8 64x512]
+
+    X1 --> SA1[Self-attn 4-heads] --> C1[C1 64x64x4]
+    X4 --> SA4[Self-attn 4-heads] --> C4[C4 64x64x4]
+    X8 --> SA8[Self-attn 4-heads] --> C8[C8 64x64x4]
+
+    C1 & C4 & C8 --> CAT[Concat -> 64x64x12]
+    CAT --> CONV[Conv 3x3 32 filters] --> TR[Transformer] --> FC[2 FC layers] --> D[Density map D 64-D]
+
+    D --> SUM[count = sum of D]
+````
+
+## 4. Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+
+**Training datasets.**
+
+- **RepCount-A** (1041 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸Ð· YouTube): squats, pull-ups, front-raises, rowing, pommel horse, soccer juggling. Ð”Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ 4â€“88 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ (ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ ~30s, vs Countix ~6s). ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð° (start, end), Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ count. **Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸.**
+- **RepCount-B** (410 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾): Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑˆÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð² Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¸/ÐšÐ¸Ñ‚Ð°Ðµ, Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ cross-domain.
+- **Total: 1 451 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 19 280 fine-grained Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð².**
+
+**Evaluation datasets.**
+
+- RepCount-A test split (in-domain)
+- RepCount-B (cross-domain â€” ÑˆÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¸Ð·.Ð·Ð°Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ)
+- UCFRep (cross-dataset, 526 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-action Ð¸Ð· UCF101)
+
+**Task-specific Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ rep counting):**
+
+- **MAE** $= \frac{1}{N}\sum_i \frac{|\hat{c}_i - c_i|}{c_i}$ â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°
+- **OBO** $= \frac{1}{N}\sum_i \mathbb{1}[|\hat{c}_i - c_i| \leq 1]$ â€” Ð´Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ¾Ð¼ Â±1
+
+**SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° (RepCount-A test, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° RepCount-A train):**
+
+|Method|MAE â†“|OBO â†‘|
+|---|---|---|
+|X3D|0.9105|0.1059|
+|TANet|0.6624|0.0993|
+|Video Swin-T (raw classifier)|0.5756|0.1324|
+|Huang et al. (action segmentation)|0.5267|0.1589|
+|RepNet (modified*)|0.9950|0.0134|
+|Zhang et al. (CVPR 2020)|0.8786|0.1554|
+|**TransRAC**|**0.4431**|**0.2913**|
+
+*RepNet Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½: FC-ÑÐ»Ð¾Ð¹ ÑƒÑ€ÐµÐ·Ð°Ð½ Ð´Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð² â‰¤32, Ð±ÐµÐ· multi-speed evaluation. Ð¡Ð¼. comment Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
+
+**Cross-dataset transfer (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° RepCount-A, Ñ‚ÐµÑÑ‚ Ð½Ð° RepCount-B Ð¸ UCFRep):**
+
+|Method|RepCount-B MAE / OBO|UCFRep MAE / OBO|
+|---|---|---|
+|RepNet (modified)|0.9994 / 0.0025|0.9985 / 0.009|
+|TransRAC|0.7839 / 0.091|0.6401 / 0.324|
+
+**Failure modes (ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸):**
+
+- âŒ Multi-person Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ + ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðº) â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿ÑƒÑ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- âŒ Imbalanced distribution (Ð²ÑÐµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð¸Ð½Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) â€” density map Ð½Ðµ ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ð¼Ð¸
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] ÐžÐ±Ð° failure mode'Ð° **Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ**: (i) Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚Ð°Ð¶Ðµ; (ii) Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑÑÐ¸Ñ â€” 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 30 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ + 1.5 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð´Ñ‹Ñ…Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ raw TransRAC Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚; Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð»Ð¸Ð±Ð¾ crop Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð° (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€), Ð»Ð¸Ð±Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ fine-tuning Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+**Ablations (Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ).**
+
+Correlation matrix (TSM vs self-attention):
+
+|Correlation|MAE â†“|OBO â†‘|
+|---|---|---|
+|TSM (RepNet style)|0.5678|0.2251|
+|Self-attention (TransRAC)|**0.4431**|**0.2913**|
+
+Density map vs classifier (Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ backbone'Ð°Ð¼Ð¸):
+
+|Method|MAE â†“|OBO â†‘|
+|---|---|---|
+|ResNet + CLS (â‰ˆ original RepNet)|0.9950|0.0134|
+|ResNet + DM|0.6905|0.0811|
+|Swin + CLS|0.7027|0.118|
+|Swin + DM|0.6781|0.138|
+|**Multi-scale Swin + DM (full TransRAC)**|**0.4431**|**0.2913**|
+
+**Density map alone â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ gain (+0.30 MAE Ð½Ð° ResNet backbone).** Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°, Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ backbone, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ lightweight ST-GCN.
+
+Multi-scale ablation:
+
+|Scale|MAE â†“|OBO â†‘|
+|---|---|---|
+|Scale-1 only|0.6595|0.1854|
+|Scale-4 only|0.5434|0.2649|
+|Scale-8 only|0.6657|0.192|
+|**Multi (1+4+8)**|**0.4431**|**0.2913**|
+
+Multi-scale Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ +0.10 Ð½Ð°Ð´ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼ single-scale (Scale-4). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ñ â€” single-scale Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Ð­Ñ‚Ð¾ **ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ edge-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°**: Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð² single-scale (Scale-4) Ñ density map output, Ð¼Ñ‹ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÐ¼ ~0.10 MAE, Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ã—3 backbone overhead. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ edge-Ñ†ÐµÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ trade-off Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹.
+
+## 5. Edge feasibility (deal-breakers)
+
+|Edge-killer|ÐŸÑ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚?|Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒ|
+|---|---|---|
+|Multi-speed inference|âŒ ÐÐµÑ‚|Single forward, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ RepNet|
+|Optimization loop Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ|âŒ ÐÐµÑ‚|Pure feedforward|
+|Sliding window over long video|âš  Ð§Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾|ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ 64 frames Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â‰¤2 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚; Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ sliding window aggregation, Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½|
+|Quadratic attention|âŒ ÐÐµÑ‚|$N=64$, attention $64 \times 64$ â€” ÐžÐš|
+|**Multi-scale processing Ã—3**|âœ… Ð”Ð|**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ killer.** Ã—3 forward pass Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Video Swin tiny|
+|**Heavy backbone (>10M params)**|âœ… Ð”Ð|Video Swin tiny â‰ˆ 28M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²|
+|Multi-stream fusion|âŒ ÐÐµÑ‚|ÐžÐ´Ð¸Ð½ stream (RGB), Ð½Ð¾ 3 scales|
+|Iterative refinement|âŒ ÐÐµÑ‚|Single pass|
+|Required intrinsics / calibration|âŒ ÐÐµÑ‚|Ð¡Ð²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°|
+
+**Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°:**
+
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€|Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ|
+|---|---|
+|ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M)|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž ÑÐ²Ð½Ð¾. ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°: Video Swin tiny â‰ˆ 28M + 3D conv (3Ã—3Ã—3Ã—512Ã—512) â‰ˆ 7M + Transformer â‰ˆ 1M + heads â‰ˆ 0.5M. **Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ â‰ˆ 36M** (backbone shared Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ scales).|
+|GFLOPs|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž. Video Swin tiny Ð½Ð° 32 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° 224Ã—224 â‰ˆ 88 GFLOPs; Ã—3 multi-scale â‰ˆ 260+ GFLOPs Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|
+|Latency + Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|ÐÐ• Ð£ÐšÐÐ—ÐÐÐž. ÐÐ° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ GPU (RTX 3090) â‰ˆ ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð¼Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾; Ð½Ð° mobile NPU â€” ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹|
+|Inference cost multiplier|**Ã—3** (multi-scale)|
+|Real-time Ð½Ð° mobile?|**ÐÐµÑ‚.** Video Swin Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ mobile + Ã—3 multi-scale Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼|
+|ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ / Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ|ÐÐ• ÐžÐ‘Ð¡Ð£Ð–Ð”ÐÐ•Ð¢Ð¡Ð¯|
+
+**ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚: heavy â†’ prohibitive** Ð´Ð»Ñ real-time mobile deployment Ð² SmartRep. Video Swin tiny + Ã—3 multi-scale ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ edge-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ (Jetson Orin Nano / iPhone Neural Engine Ð½Ð° ~30 FPS). Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ offline-Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° (Ð´ÐµÑÑÑ‚ÐºÐ¸ ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ latency Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ post-set feedback), Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð] Frozen backbone Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ â€” Ð¸Ð·-Ð·Ð° GPU memory) â€” ÑÑ‚Ð¾ **Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð¾ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°**: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑ‘ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ðµ ÑÐ¼Ð¾Ð³Ð»Ð¸ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÑ‘ end-to-end. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ density map head, Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ student'Ð° Ñ end-to-end fine-tuning.
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+## 6. Ð Ð¾Ð»ÑŒ Ð² SmartRep-pipeline (Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»)
+
+### deployment_candidate
+
+âŒ **ÐšÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚.** Multi-scale + Video Swin tiny + frozen backbone = prohibitive Ð´Ð»Ñ real-time mobile. Ð”Ð°Ð¶Ðµ offline-Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°; Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ â€” ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐÐµ deployment.
+
+### distillation_teacher
+
+âœ… **Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚.** Density map regression â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ target Ð´Ð»Ñ distillation: Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ per-frame ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð», ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ MSE Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ teacher_density Ð¸ student_density. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° student'Ð°:
+
+- Backbone: ST-GCN/4 Ð½Ð°Ð´ skeleton input (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Video Swin Ð½Ð°Ð´ RGB)
+- Single-scale (Scale-4 only â€” Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÐ¼ 0.10 MAE, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ Ã—3 inference cost reduction)
+- Density map regressor (Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ head, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ end-to-end)
+- ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ correlation matrices ÐºÐ°Ðº auxiliary loss
+
+Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ: TransRAC Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ teacher density map Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾; ST-GCN-based student ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ density map Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸Ð· skeleton.
+
+### dataset_construction_tool
+
+âœ…âœ… **Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ.** RepCount-A â€” **Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ dataset Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¼ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸**: 1041 YouTube-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ fine-grained per-cycle Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹:
+
+- squats, pull-ups, front-raises â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… 5 Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- rowing â€” Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¾ Ðº bent-over row
+- bench press â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð² ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐµ (ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ÑÐ½ÑƒÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð² Section 5.3)
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ **Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ rep counter'Ð°. Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾: TransRAC release Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ model checkpoint Ð½Ð° OneDrive/BaiduDisk â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð´Ð»Ñ silver-standard rep boundaries.
+
+âš  ÐÐ¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½ÑŽÐ°Ð½Ñ: RepCount-A part-A â€” YouTube-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ camera angle variation; Ð½Ð°Ñˆ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ side-view ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°. Domain gap ÐµÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð¾Ð½ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ Countix (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑ-Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½).
+
+### preprocessing_step
+
+âœ… **Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼, Ð½Ð¾ Ð² Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ðµ.** ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾: density map peaks â†’ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â†’ crop window Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° â†’ per-rep AQA head. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ student (ÑÐ¼. distillation_teacher), Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ raw TransRAC ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð» Ð´Ð»Ñ real-time.
+
+### reference_baseline
+
+âœ… **Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹.** Ð›ÑŽÐ±Ð°Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ rep counter Ð² SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ TransRAC ÐºÐ°Ðº SOTA Ð½Ð° RepCount-A Ð¸ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ð°Ñˆ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² edge-friendly Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ.
+
+**Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¹: dataset_construction_tool (primary) + distillation_teacher (secondary) + reference_baseline (Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸).**
+
+## 7. Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ (Ð½Ð¸ÑˆÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹ SmartRep)
+
+1. **RGB-only, Ð½ÐµÑ‚ skeleton-Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°.** TransRAC, ÐºÐ°Ðº Ð¸ RepNet, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° RGB. Density map regression ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº skeleton trajectories, Ð½Ð¾ Ð½Ð¸ÐºÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð». **Ð“ÑÐ¿: Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ TransRAC head Ð½Ð° skeleton input** â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Video Swin tiny Ð½Ð° ST-GCN/4, ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ correlation matrix Ð½Ð° skeleton embeddings, density map head Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¶Ðµ. Edge Ð²Ñ‹Ð³Ð¾Ð´Ð°: 36M â†’ ~1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²; ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑŽ/Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ðµ â€” Ð²Ñ‹ÑˆÐµ. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°.
+    
+2. **Multi-scale Ã—3 ÑƒÐ±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ edge real-time.** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Scale-4 single Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ MAE 0.5434 vs multi-scale 0.4431 â€” overhead Ð² 3Ã— Ñ€Ð°Ð´Ð¸ 0.10 MAE. Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ trade-off â€” single-scale. **Ð“ÑÐ¿: Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ single-scale Scale-4 + density map + skeleton input Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ MAE â‰¤ 0.5 Ð¿Ñ€Ð¸ â‰¤1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ…** â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÑƒÐµÐ¼Ð¾ ÐºÐ°Ðº edge-friendly rep counter.
+    
+3. **Failure modes Ð½Ð° multi-person Ð¸ imbalanced distribution â€” Ð½Ð°Ñˆ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹.** Ð¢Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ + Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ â€” Ð¾Ð±Ð° Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð² gym-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚. **Ð“ÑÐ¿: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ person-aware crop preprocessing (Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ð° Ð¸ crop Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ð½ÐµÐ³Ð¾) + temporal segmentation step (Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ density map regression).** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð´Ð²Ð° Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… failure mode'Ð° Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ.
+    
+4. **Density map output Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ quality assessment.** TransRAC Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾. Ð­Ñ‚Ð¾ **Ð½Ð°ÑˆÐ° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ° SmartRep**. **Ð“ÑÐ¿: extend density map head Ñ per-rep quality score** â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ density value Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ `quality_score âˆˆ [0, 1]` Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¸ÐºÐ°. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ head'Ñƒ (2 FC) Ðº Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ self-attention correlation features. Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° RepCount-A (Ð´Ð»Ñ density) + Ð½Ð°Ñˆ fitness-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (Ð´Ð»Ñ quality) Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ multi-task SmartRep model.
+    
+5. **Camera motion augmentation Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ RepNet.** Ð’ RepNet ÑÑ‚Ð¾ Ð±Ñ‹Ð»Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‘ MAE Ð¿Ð°Ð´Ð°Ð» Ñ 0.10 Ð´Ð¾ 0.72). TransRAC ÑƒÐ¼Ð¾Ð»ÐºÐ°ÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚. **Ð“ÑÐ¿: Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ TransRAC Ðº gym camera artifacts** (motion blur, exposure shift, JPEG compression). Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ camera motion augmentation Ð² Ð½Ð°Ñˆ pretraining.
+    
+
+## 8. Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð°
+
+**ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚: Ð’Ð«Ð¡ÐžÐšÐ˜Ð™.** ÐÐµ ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ (multi-scale + Video Swin Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹ edge-killer'Ð°Ð¼Ð¸), Ð° ÐºÐ°Ðº **Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ pipeline**: (i) RepCount-A â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹; (ii) released checkpoint â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸; (iii) density map output â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ skeleton-based rep counter'Ð°; (iv) reference baseline Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**Pipeline role:**
+
+- **Primary:** dataset_construction_tool â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ RepCount-A Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ counter'Ð°; Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ released TransRAC checkpoint Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ silver-standard rep boundaries.
+- **Secondary:** distillation_teacher â€” Video Swin â†’ ST-GCN/4 student Ñ density map output, MSE distillation Ð½Ð° per-frame density values.
+- **Tertiary:** reference_baseline â€” Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ rep counter'Ð°.
+
+**ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+
+- ðŸ…° (error detection): **ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, ÐºÐ°Ðº preprocessing.** Density map output â€” ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ input Ð´Ð»Ñ per-rep AQA head; Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‘ Ð½ÐµÑ‚ per-rep granularity. Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ RepNet, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ TransRAC Ð²Ñ‹Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ output (peaks Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¾Ð²).
+- ðŸ…± (biomech pose): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹.**
+- ðŸ…² (SSL adaptation): **Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹** (Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ supervised, Ð½Ðµ learning representation).
+
+**Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð°:**
+
+- **IVAC-P2L** (Yao et al., 2024) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ descendant TransRAC Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ irregular repetition prior. Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ density map paradigm Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸ cross-dataset transfer.
+- **MultiCounter** (Liu et al., 2024) â€” multi-instance rep counter, Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ multi-person failure mode TransRAC. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ gym ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ + Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚).
+- **FCA-RAC** (2024) â€” ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ TransRAC Ñ focal context attention. ÐœÐ¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹Ð¼ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ backbone'Ð¾Ð¼.
+- **CountLLM** (2024) â€” LLM-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº rep counting; ÑÐºÐ·Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð·Ñ€ÐµÐ»Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **PersonalPT** (Ferreira et al., 2021) â€” skeleton-based RAC Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· DTW/GMM; ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð½Ðµ skeleton rep counter, Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚ Ðº Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ skeleton-TransRAC Ð½Ð¸ÑˆÐ¸.
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diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-training.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-training.md
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+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAE Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-training.md	
@@ -0,0 +1,132 @@
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+## title: "VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-training" title_ru: "VideoMAE: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾" authors: [Tong, Song, Wang, Wang] year: 2022 venue: "NeurIPS" venue_tier: "A*" doi: "2203.12602" tags: [ssl, masked_modeling, edge] relevance_to_smartrep: 3 direction: "ðŸ…°"
+
+# VideoMAE: ÐœÐ°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
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+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ MAE (Masked Autoencoders) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°Ñ ÑÐºÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (90â€“95%) Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ð°ÐºÐ°Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð° SOTA-Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹). Ð¢Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ SSL, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð· Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ñ‚ÐµÐ¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑÑ" Ð¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ‹Ð¼ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ð¾Ð»ÑÑ†Ð¸ÑÐ¼, Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÑƒÑŽ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°ÑÑÐ¸Ð²Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Extremely High Masking Ratio:** Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ (90%+ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² 75% Ñƒ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ "Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ ÑƒÑ‚ÐµÑ‡ÐºÑƒ" Ð¸Ð· ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- **Tube Masking Strategy:** Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ "Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº" (Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ… Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ, Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»Ð¸ Ð¸Ð· ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+    
+- **Data Efficiency:** Ð”Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ VideoMAE Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ñ… (Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð².
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+VideoMAE Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Encoder-Decoder. Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ (ViT) Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ (Ð½ÐµÐ¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ) Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ 90% Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº.
+
+### ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÐ¹ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð² Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÑ…:
+
+$$L = \frac{1}{\Omega} \sum_{i \in \mathcal{M}} \| \mathcal{I}_i - \hat{\mathcal{I}}_i \|^2$$
+
+Ð“Ð´Ðµ:
+
+- $\mathcal{M}$ â€” Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÐ¾Ð² Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹.
+    
+- $\Omega$ â€” Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹.
+    
+- $\mathcal{I}_i$ â€” Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡.
+    
+- $\hat{\mathcal{I}}_i$ â€” Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°.
+    
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+Code snippet
+
+```
+graph LR
+    Input[Video Frames] --> Patch[3D Patch Partition]
+    Patch --> Mask[90% Tube Masking]
+    Mask --> Visible[Visible Patches Only]
+    Visible --> Encoder[ViT Encoder]
+    Encoder --> Latent[Latent Representation]
+    Latent --> DecoderJoin[Add Mask Tokens]
+    DecoderJoin --> Decoder[Lightweight Decoder]
+    Decoder --> Reconstruction[Reconstructed Pixels]
+    Reconstruction --> Loss[MSE Loss on Masked Areas]
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (ViT-B)**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|~240k Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Top-1 Acc|81.5%|
+|Something-Something V2|~169k Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Top-1 Acc|70.8%|
+|UCF101|~13k Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Top-1 Acc|96.1%|
+|HMDB51|~7k Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾|Top-1 Acc|73.3%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+VideoMAE Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, VideoSwin Ð¸Ð»Ð¸ TimeSformer), Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ‹ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐÐ° SSv2 (Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð° ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð², Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°Ñ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ "Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº" Ð·Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°:** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ViT-Base/Large Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+    
+- **ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ÐšÐ°Ðº Ð¸ Ð²ÑÐµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+    
+- **Pixel-level loss:** MSE Ð½Ð° Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑÑ… Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¸, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ AQA (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°).
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **One-class AQA [4/5]:** Ð˜Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° Ð½Ð° "Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ñ…" Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑÑ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ($L_{MSE}$) Ð½Ð° Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚ÐºÐ°Ñ… Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÑÐ¸-Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¸ (Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸).
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» [2/5]:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° RGB. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ: Teacher Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²ÑÐµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸, Student ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+    
+- **Periodicity-awareness [2/5]:** ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ, Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+VideoMAE â€” ÑÑ‚Ð¾ "Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ñ‹Ð¹" Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚. Ð’ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ **Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° ÑÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸** (Pose-based SSL), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (5 GFLOPs). Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ **Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´ real-time Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ**; Ð¾Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ‡ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+
+_ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ SmartRep:_ ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ SOFIA+Mamba) Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ MAE Ð½Ð° 1D-ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[MAE]] â€” Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+    
+- [[VideoMAEv2]] â€” Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð¾Ð² Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+    
+- [[SkeletonMAE]] â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ðº Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼.
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [github.com/MCG-NJU/VideoMAE](https://github.com/MCG-NJU/VideoMAE)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ° Ð´Ð»Ñ ViT-S, B, L, H.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{tong2022videomae,
+  title={VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-training},
+  author={Tong, Zhan and Song, Yibing and Wang, Jue and Wang, Limin},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2022}
+}
+```
+
+---
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð]: Ð”Ð»Ñ SmartRep Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð¾Ð± ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸. Ð•ÑÐ»Ð¸ Ð¼Ñ‹ Ð±ÑƒÐ´ÐµÐ¼ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ SSL Ð½Ð° Ð±Ð¾Ñ€Ñ‚Ñƒ Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ¹Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Student, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ 90% Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑˆÐµÑ‚" ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ðµ Ð²Ñ‹ÑƒÑ‡Ð¸Ð² Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ViT-B Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð»Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð° Ð² 5 GFLOPs, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð² Mamba-ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸.
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Video Pre-training.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Video Pre-training.md
new file mode 100644
index 0000000..cdc7a21
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/VideoMAEv2 Scalable Masked Autoencoders for Video Pre-training.md	
@@ -0,0 +1,129 @@
+
+
+---
+
+## title: "VideoMAEv2: Scalable Masked Autoencoders for Video Pre-training" title_ru: "VideoMAEv2: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾" authors: [Wang, Chen, He, Wu, Ji, Qiao] year: 2023 venue: "CVPR" venue_tier: "A*" doi: "2303.08338" tags: [ssl, masked_modeling, edge] relevance_to_smartrep: 2 direction: "ðŸ…°"
+
+# VideoMAEv2: ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+VideoMAEv2 Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð² (Ð´Ð¾ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð²Ð²Ð¾Ð´Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÑŽ "Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸" (dual masking) Ð´Ð»Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð°Ñ… Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð’ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ðµ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¸ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ñ… "foundation models" Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½ÑÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ½ÑŒ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ²ÐµÑ€Ñ…Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (ViT-g) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÐµÐ½Ð¾ Ð¸Ð·-Ð·Ð° ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ¼Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (VideoMAE v1) ÑƒÐ¶Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ 90% Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð¾ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ð° Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²ÑˆÐ¸ÐµÑÑ 10% Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÑÑ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð² "Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¼" Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Dual Masking:** ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð°, Ð½Ð¾ Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ (masking operators), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ Ð²Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð¾Ð¼.
+    
+- **Progressive Training:** Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹/Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ðº Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼.
+    
+- **Giant Foundation Model:** ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°, ÑƒÑÐ¿ÐµÑˆÐ½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ð²ÑˆÐ°Ñ ViT-g (1B Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð½ÑƒÐ² Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… SOTA.
+    
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Masked Autoencoder, Ð³Ð´Ðµ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ Ð¼Ð°Ð»ÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ v2 â€” Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð² Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ.
+
+### ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ MSE Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð½Ð¾ Ñ Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:
+
+$$L = \frac{1}{|\mathcal{M}|} \sum_{i \in \mathcal{M}} \| \mathcal{I}_i - \text{Dec}(\text{Enc}(\mathcal{I}_{\text{vis}}))_i \|^2$$
+
+Ð“Ð´Ðµ:
+
+- $\mathcal{I}_{\text{vis}}$ â€” Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ 10% Ð¾Ñ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾).
+    
+- $\mathcal{M}$ â€” Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÑ‹ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹.
+    
+- $\text{Dec}, \text{Enc}$ â€” Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¸ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+    
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+Code snippet
+
+```
+graph TD
+    V[Video Input] --> P[3D Patch Partition]
+    P --> DM[Dual Masking Strategy 90%]
+    DM --> Enc[Giant ViT Encoder - ViT-g]
+    Enc --> Latent[Latent Space]
+    Latent --> Dec[Lightweight Decoder]
+    Dec --> Rec[Reconstruction of Masked Patches]
+    Rec --> Loss[MSE Loss]
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑÐ¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Kinetics-700, Something-Something v2, Ð¸ Ð´Ñ€.).
+
+|**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**|**Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ (Params)**|**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°**|**Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚**|
+|---|---|---|---|
+|Kinetics-400|1B (ViT-g)|Top-1 Acc|91.3%|
+|SSv2|1B (ViT-g)|Top-1 Acc|77.0%|
+|UCF101|1B (ViT-g)|Top-1 Acc|99.1%|
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+VideoMAEv2 ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ñ€Ð´Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ñ v1 Ð½Ð° 3-5% Ð·Ð° ÑÑ‡ÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°. ÐžÐ´Ð½Ð°ÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐºÑÐ¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ðº Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ñƒ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- **Extreme Compute:** ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ GPU (A100/H100).
+    
+- **Inference Latency:** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ViT-L/g Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ edge-Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸.
+    
+- **Data Hungry:** ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SSL, Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð° 1B Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ñ‹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+    
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **One-class AQA [2/5]:** ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ð´Ð°, Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°. ÐœÑ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° v2 ÐºÐ°Ðº "Teacher" Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð½Ð°ÑˆÑƒ SOFIA+Mamba.
+    
+- **LUPI-Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» [5/5]:** Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ **Teacher** Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ðµ. VideoMAEv2 ViT-g Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¾ÑÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+    
+- **Periodicity-awareness [1/5]:** ÐÐ° Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°Ñ… ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ° Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¼Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+    
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+VideoMAEv2 Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ "Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² = Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚". ÐÐ°Ñˆ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ SmartRep Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ "Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°".
+
+**Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Gap:** Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð² ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ° Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· ViT-g Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ real-time (Ð½Ð° Ð±Ð¾Ñ€Ñ‚Ñƒ Snapdragon/Jetson).
+
+_ÐÐ¸ÑˆÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹:_ Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ VideoMAEv2 Ð² Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ SSM (Mamba) backbone Ñ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ Ð² Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[VideoMAE]] (v1) â€” Ð±Ð°Ð·Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°.
+    
+- [[MAMP]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº masked motion pretraining.
+    
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: [github.com/OpenGVLab/VideoMAEv2](https://github.com/OpenGVLab/VideoMAEv2)
+    
+- Pretrained: Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ° Ð¾Ñ‚ ViT-B Ð´Ð¾ ViT-g.
+    
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+Code snippet
+
+```
+@inproceedings{wang2023videomaev2,
+  title={VideoMAEv2: Scalable Masked Autoencoders for Video Pre-training},
+  author={Wang, Limin and Chen, Bingkun and He, Jiagang and Wu, Zhan Tong and Ji, Jue and Qiao, Yu},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2023}
+}
+```
+
+---
+
+[ÐšÐžÐœÐœÐ•ÐÐ¢ÐÐ Ð˜Ð™ Ð Ð•Ð¦Ð•ÐÐ—Ð•ÐÐ¢Ð]: Ð”Ð»Ñ SmartRep ÑÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº "Ð—Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°" Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð². ÐŸÐ¾ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÑƒ Ð¼Ñ‹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼ **LUPI**, Ð¼Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ VideoMAEv2 Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Teacher (Ð½Ð°Ñ€ÑÐ´Ñƒ Ñ DINOv2), Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Student (SOFIA) ÑƒÑ‡Ð¸Ð»ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ v2 Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð½Ð° edge Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ (GFLOPs Ð·Ð°ÑˆÐºÐ°Ð»Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð·Ð° ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸).
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/_index.md
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index 0000000..7515504
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/4_self_supervised_motion/_index.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+# 4_self_supervised_motion â€” SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· [ðŸ…°]
+
+## Scope
+Self-supervised Ð¸ unsupervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑÑ….
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **masked_modeling** â€” MAE-ÑÐµÐ¼ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·
+- **contrastive** â€” contrastive learning temporal
+- **periodicity** â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²
+- **one_class_anomaly** â€” anomaly detection ÐºÐ°Ðº AQA Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸
+
+## Must-read
+
+### Masked modeling
+- **VideoMAE** (Tong et al., NeurIPS 2022) â€” 90% masking ratio Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **VideoMAEv2** (Wang et al., CVPR 2023) â€” Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð°Ñ€Ð´Ñ‹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+- **MAE-ST** (Feichtenhofer et al., NeurIPS 2022) â€” spatiotemporal MAE.
+- **MaskFeat** (Wei et al., CVPR 2022) â€” feature prediction pretraining.
+- **SkeletonMAE** (Wu et al., ICME 2023) â€” masked autoencoder Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+- **MAMP** (Mao et al., ICCV 2023) â€” masked motion pretraining.
+
+### Contrastive
+- **SimCLR** (Chen et al., ICML 2020) â€” foundation.
+- **CVRL** (Qian et al., CVPR 2021) â€” contrastive video.
+- **Skeleton Contrastive** (Li et al., CVPR 2021).
+- **TCLR** (Dave et al., CVIU 2022) â€” temporal contrastive.
+- **AimCLR** (Guo et al., AAAI 2022) â€” skeleton contrastive Ñ augmentations.
+
+### Periodicity / cycle consistency
+- **RepNet** (Dwibedi et al., CVPR 2020) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° periodicity.
+- **TransRAC** (Hu et al., CVPR 2022).
+- **Context-aware Cycle Consistency** (Wang et al., ICCV 2021).
+
+### One-class / anomaly (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ AQA Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸)
+- **DeepSVDD** (Ruff et al., ICML 2018) â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ.
+- **PaDiM** (Defard et al., ICPR 2020) â€” Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ AD.
+- **PatchCore** (Roth et al., CVPR 2022) â€” SOTA Ð´Ð»Ñ industrial AD.
+- **TSAD-C** (Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð², Zhang et al., 2023).
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `self-supervised video representation` 2024-2025
+- `skeleton self-supervised learning`
+- `one-class action quality assessment`
+- `anomaly detection human motion`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep (ðŸ…°)
+- One-class AQA â€” **Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾**. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ AQA â€” supervised regression.
+- SSL Ð´Ð»Ñ motion, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° **edge** â€” Ð¼Ð°Ð»Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ (VideoMAE ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹).
+- ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ SSL pretraining + edge distillation + one-class AQA Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°.
+- Periodicity-aware anomaly detection (Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…) â€” Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚.
+
+## Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ (Ð´Ð»Ñ ðŸ…°)
+> ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (â‰¤5 GFLOPs, â‰¤30 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon) Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ self-supervised pretraining Ð¸ reconstruction-based anomaly score, Ñ AUROC â‰¥0.85 Ð½Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµ Fitness-AQA.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/ActionCLIP A New Paradigm for Video Action Recognition.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/ActionCLIP A New Paradigm for Video Action Recognition.md
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index 0000000..ccb2ef1
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/ActionCLIP A New Paradigm for Video Action Recognition.md	
@@ -0,0 +1,105 @@
+---
+title: "ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition"
+title_ru: "ActionCLIP: ÐÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾"
+authors: [Wang, Xing, Liu, Wang, Zhang, Gao]
+year: 2021
+venue: "arXiv"
+venue_tier: "preprint"
+doi: "2109.08472"
+tags: [video_understanding, clip, vision_language, few_shot, action_recognition, zero_shot]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# ActionCLIP: ÐÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ActionCLIP Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ CLIP Ð´Ð»Ñ video understanding: Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ temporal Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… CLIP visual encoder (shift module Ð¸Ð»Ð¸ transformer), Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· "Ð½Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñƒ" â€” multimodal learning Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼Ð¸ supervision (zero-shot, few-shot, full supervised). ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: CLIP-based video model Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ zero-shot Ð¸ few-shot Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð². Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ ("barbell Romanian deadlift"), Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð±ÐµÐ· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. CLIP Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ zero-shot Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **New framework:** "pre-train, prompt, fine-tune" Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ "pre-train, fine-tune" Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **Temporal model Ð½Ð°Ð´ CLIP:** shift module / temporal transformer Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ (Ð¸Ð»Ð¸ fine-tuned) CLIP visual encoder.
+- **Text-driven recognition:** Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº supervision signal â€” few-shot Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· prompt engineering.
+- **Three training protocols:** zero-shot (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚), few-shot (Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² + Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚), full supervision.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Visual encoder: $V = \text{TemporalModel}(\text{CLIP-ViT}(\{f_t\}))$, Ð³Ð´Ðµ $\{f_t\}$ â€” ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+Text encoder: $T = \text{CLIP-TextEncoder}(\text{prompt}(c))$, Ð³Ð´Ðµ $\text{prompt}(c)$ â€” Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° $c$.
+
+Similarity: $s = \cos(V, T)$.
+
+Three-way training:
+- **Zero-shot:** $T$ Ð¸Ð· CLIP, $V$ Ð¸Ð· frozen CLIP + temporal adapter
+- **Few-shot:** $T$ Ð¸Ð· learnable prompt (CoOp-style) Ð½Ð° K Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…
+- **Full supervised:** end-to-end fine-tuning
+
+Loss: InfoNCE / cross-entropy.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Video frames {f_t} â†’ CLIP visual encoder (frozen/fine-tuned) â†’ frame features
+                  â†’ Temporal module (shift/transformer) â†’ video feature V
+Text "a photo of [action]" â†’ CLIP text encoder â†’ T
+                                    â†“
+                cosine(V, T) â†’ zero-shot / few-shot classification
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (top-1) |
+|---|---|---|---|
+| Kinetics-400 | Action recognition | Accuracy | 83.8% (full supervision) |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 76.5% (few-shot) |
+| UCF101 | Zero-shot | Accuracy | 58.3% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½ Ñ TimeSformer, Video Swin Ð¿Ñ€Ð¸ full supervision. ÐÐ° few-shot Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð±ÐµÐ· language prior.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- CLIP Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â€” temporal dynamics Ð² video Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹.
+- Zero-shot Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð´Ð»Ñ action categories, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ quality assessment.
+- Requires CLIP backbone (~400M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) â€” Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ edge.
+- ÐÐµÑ‚ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Language-guided exercise recognition ðŸ…±:** "barbell back squat with valgus knee" ÐºÐ°Ðº Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ â†’ zero-shot Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð±ÐµÐ· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð². Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÑƒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼.
+- **Few-shot Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· prompt:** 5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ + Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ â†’ ActionCLIP few-shot adaptation. Ð‘Ð¾Ð»ÐµÐµ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹Ñ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ðµ video matching.
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾) vs Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾) â€” Ð´Ð²Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸. ActionCLIP Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ, Ð½Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð²ÑƒÑŽ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+ActionCLIP Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB Ð¸ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð» Ð´Ð»Ñ edge. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Skeleton-ActionCLIP â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ActionCLIP-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹ (text description â†’ motion recognition) Ðº ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: text encoder CLIP + skeleton temporal encoder (MotionBERT-style) + quality regression head. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¼ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐµ.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[CoOp]] â€” prompt tuning ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ few-shot branch
+- [[MotionBERT]] â€” skeleton temporal encoder ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° CLIP-ViT Ð² visual branch
+- [[VideoMAE]] â€” SSL pretraining Ð´Ð»Ñ visual branch Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ CLIP
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/sallymmx/ActionCLIP
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ° ViT-B Ð¸ ViT-L
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{wang2021actionclip,
+  title={ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition},
+  author={Wang, Mengmeng and Xing, Jiazheng and Liu, Yong},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2109.08472},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/CoTTA Continual Test-Time Domain Adaptation.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/CoTTA Continual Test-Time Domain Adaptation.md
new file mode 100644
index 0000000..64e1158
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/CoTTA Continual Test-Time Domain Adaptation.md	
@@ -0,0 +1,101 @@
+---
+title: "Continual Test-Time Domain Adaptation"
+title_ru: "ÐÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° (CoTTA)"
+authors: [Wang, Fink, Van Gool, Dai]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2203.13591"
+tags: [test_time_adaptation, tta, continual_learning, forgetting, augmentation]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# CoTTA: ÐÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CoTTA Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ continual TTA: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ÑÑ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°Ð¼ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾. Ð’Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð²Ð° Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð°: augmentation-averaged predictions (ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº) Ð¸ stochastic restore (Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ $p$ Ð²Ð¾Ð·Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼). Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¼ÑÑ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ â€” Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ·Ð¾Ð½Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Tent Ð¸ EATA Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ shifted Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ. Ð’ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ: ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð·Ð°Ð²Ñ‚Ñ€Ð° â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼, Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ·Ð°Ð²Ñ‚Ñ€Ð° â€” Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Augmentation-averaged pseudo-labels:** ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÐµÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ $N_{aug}$ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº (ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑˆÑƒÐ¼ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ single-forward Tent).
+- **Stochastic restore:** Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ $p$ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ $\theta_i$ ÑÐ±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ $\theta_i^0$ â€” ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ "ÑÐºÐ¾Ñ€ÑŒ" Ðº source domain.
+- **Mean teacher:** EMA-Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ teacher Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ pseudo-labels, student Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Teacher $\theta^T$ (EMA Ð¾Ñ‚ student $\theta^S$). Pseudo-labels Ð¸Ð· teacher + Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:
+
+$$\hat{y} = \frac{1}{N_{aug}} \sum_{k=1}^{N_{aug}} f_{\theta^T}(aug_k(\mathbf{x}))$$
+
+Stochastic restore (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÐ°Ð³Ð°):
+
+$$\theta_i \leftarrow \begin{cases} \theta_i^0 & \text{Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ } p \\ \theta_i & \text{Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ} \end{cases}$$
+
+Loss: ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ student Ð½Ð° pseudo-labels teacher.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Test x â†’ augment N times â†’ Teacher (EMA) â†’ averaged pseudo-label Å·
+                         â†“
+         Student f_Î¸S â†’ prediction â†’ CE loss with Å· â†’ update Î¸S
+                         â†“
+         Stochastic restore: Î¸_i â† Î¸_iâ° with prob p
+                         â†“
+         EMA update: Î¸T â† Î±Â·Î¸T + (1-Î±)Â·Î¸S
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| CIFAR-10-C continual | Continual corruption | Error rate | 17.5% |
+| ImageNet-C continual | Continual corruption | Error rate | 51.1% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+SOTA Ð´Ð»Ñ continual TTA ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ñ. ÐÐ° single-step Tent Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ, Ð½Ð¾ CoTTA Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³Ð¾Ð².
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- $N_{aug}$ forward passes (ÐºÐ°Ðº MEMO) â€” Ð² $N_{aug}$ Ñ€Ð°Ð· Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ.
+- EMA teacher â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ (2Ã— memory).
+- Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ restore $p$ â€” Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€, Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ðº Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼ÐµÑÑÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ ðŸ…±:** Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾Ð»Ð³Ð¾Ð´Ð° â€” Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°, Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° (Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑ), Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ. CoTTA-ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð±ÐµÐ· forgetting Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð².
+- **Mean teacher ÐºÐ°Ðº quality estimator:** EMA teacher Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, Ñ‡ÐµÐ¼ quickly adapted student â€” Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ ÐºÐ°Ðº "ÐºÐ¾Ð½ÑÐµÑ€Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ" Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°, student â€” ÐºÐ°Ðº "Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð°Ñ".
+- **Stochastic restore ÐºÐ°Ðº regularization:** Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ SmartRep â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (overfitting Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CoTTA Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ regression Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ (AQA score) Ð¸ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** CoTTA-AQA â€” mean teacher Ð´Ð»Ñ quality score Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ classification label, stochastic restore Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ñ€ÐµÐ¹Ñ„ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ðµ "Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ñ‹ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ" Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Tent]] â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ TTA
+- [[EATA]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº continual TTA
+- [[SHOT]] â€” offline Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· source data
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/qinenergy/cotta
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2022continual,
+  title={Continual Test-Time Domain Adaptation},
+  author={Wang, Qin and Fink, Olga and Van Gool, Luc and Dai, Dengxin},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Compound Prototype Matching for Few-Shot Action Recognition (CPM).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Compound Prototype Matching for Few-Shot Action Recognition (CPM).md
new file mode 100644
index 0000000..723deea
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Compound Prototype Matching for Few-Shot Action Recognition (CPM).md	
@@ -0,0 +1,105 @@
+---
+title: "Compound Prototype Matching for Few-Shot Action Recognition"
+title_ru: "Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (CPM)"
+authors: [Huang, Zhang, Zhao, Yao]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1007/978-3-031-20083-0_26"
+tags: [few_shot, action_recognition, cross_attention, prototype, pose, temporal]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# CPM: Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ few-shot action recognition
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CPM ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð², Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ðµ (ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸) Ð¸ appearance (RGB-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· cross-attention, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´Ð°. Dual-channel prototype Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð°Ð´), Ð¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð°ÑÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ²Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð½Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². Ð”Ð»Ñ SmartRep â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ pose-stream Ð² few-shot pipeline Ð½Ð°Ñ€ÑÐ´Ñƒ Ñ RGB.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ few-shot action recognition Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ RGB-Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ðµ. Ð”Ð»Ñ fine-grained Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ vs Ð²Ð°Ð»ÑŒÐ³ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾) Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½ÐµÑÑ‘Ñ‚ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½ÑƒÑŽ Ð¸Ð· Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Compound prototype:** Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° = ÐºÐ¾Ð½ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ñ pose-embedding Ð¸ appearance-embedding.
+- **Cross-modal attention:** Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð¹ Ð¸ appearance Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· cross-attention ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¹ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸).
+- **Pose-guided matching:** Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ query Ð¸ support Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐ¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ pose similarity.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pose stream: Ð¸Ð· RGB Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ 2D keypoints (HRNet), Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Graph Convolutional Network ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ pose embedding $\mathbf{p}$.
+
+Appearance stream: CNN/ViT ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ appearance embedding $\mathbf{a}$.
+
+Compound prototype ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° $k$:
+
+$$\mathbf{c}_k = \text{CrossAttn}(\mathbf{p}_k, \mathbf{a}_k)$$
+
+Similarity query-support:
+
+$$\text{sim}(q, c_k) = \lambda_p \cdot d_p(\mathbf{p}_q, \mathbf{p}_k) + \lambda_a \cdot d_a(\mathbf{a}_q, \mathbf{a}_k)$$
+
+Loss â€” ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Video frames â†’ CNN/ViT â†’ Appearance embedding a
+             â†’ HRNet  â†’ 2D keypoints â†’ GCN â†’ Pose embedding p
+                                         â†“
+              CrossAttention(p, a) â†’ Compound prototype c_k
+                                         â†“
+              Weighted dist: Î»_pÂ·pose_dist + Î»_aÂ·app_dist â†’ Classification
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| NTU RGB+D | Action recognition | Accuracy | 88.4% |
+| Kinetics-100 | Action recognition | Accuracy | 95.8% |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 74.2% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð¡Ð¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ñ TRX, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° NTU RGB+D (+2%) Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. ÐÐ° Kinetics (Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ pose-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹) Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ° pose estimator (HRNet) â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ overhead.
+- 2D keypoints Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñƒ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼.
+- Fusion Ð²ÐµÑÐ° $\lambda_p, \lambda_a$ â€” Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ°.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Pose-first few-shot ðŸ…±:** Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² few-shot ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð° Ð½Ðµ Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ. CPM Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ pose-stream ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ fine-grained action matching.
+- **Ð›ÐµÐ³Ñ‡Ðµ Ñ‡ÐµÐ¼ RGB-only:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ appearance stream Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pose-stream, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ â€” skeleton-only CPM. ÐÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð³Ð´Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð½ÐµÑÑ‘Ñ‚ Ð²ÑÑŽ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ, ÑÑ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ RGB.
+- **Edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** BlazePose Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ HRNet â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð°, ÑƒÐ¶Ðµ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð² pipeline SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CPM Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ 2D pose, Ð½Ðµ 3D, Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** 3D skeleton-only CPM â€” pose embedding Ð¸Ð· 3D ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (MoveNet â†’ lifting â†’ 3D), Ð±ÐµÐ· appearance stream, Ñ per-joint deviation head ÐºÐ°Ðº output. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ, Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ÐµÐµ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ CPM.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[TRX]] â€” appearance-only reference Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- [[HyRSM]] â€” intra-class Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+- [[ViTPose]] â€” Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ pose estimator ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° HRNet Ð² pipeline
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{huang2022compound,
+  title={Compound Prototype Matching for Few-Shot Action Recognition},
+  author={Huang, Kun and Zhang, Shiyu and Zhao, Guangyi and Yao, Mingkui},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Conditional Context Optimization for Few-Shot Classification (CoCoOp).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Conditional Context Optimization for Few-Shot Classification (CoCoOp).md
new file mode 100644
index 0000000..04a7863
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Conditional Context Optimization for Few-Shot Classification (CoCoOp).md	
@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+title: "Conditional Context Optimization for Few-Shot Classification and Domain Generalization"
+title_ru: "Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (CoCoOp)"
+authors: [Zhou, Yang, Loy, Liu]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2203.05557"
+tags: [prompt_tuning, vision_language, few_shot, domain_generalization, clip, conditional]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# CoCoOp: Ð£ÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CoCoOp ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ðº CoOp â€” Ð¿Ð»Ð¾Ñ…ÑƒÑŽ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° $\mathbf{v}$ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ instance-conditional context $\mathbf{v}(\mathbf{x})$, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÑÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ visual input. Ð›Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ MLP Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° $\Delta\mathbf{v}$ Ð¸Ð· visual features, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ðº Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ $\mathbf{v}$. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð³Ð¸Ð±ÐºÐ°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ CLIP Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+CoOp ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ prompt Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°. ÐŸÑ€Ð¸ domain shift (Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð», Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ, Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹) ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ prompt Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ â€” overfits Ðº base domain. CoCoOp Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· visual conditioning.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Instance-conditional context:** $\mathbf{v}(\mathbf{x}) = \mathbf{v} + \text{MLP}(f(\mathbf{x}))$ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ñƒ.
+- **Ð›Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ MLP:** 1-ÑÐ»Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+- **Base-to-new generalization:** ÑÐ²Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° base ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ… + Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ° Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° new ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ… (Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Text features: $w_c = \text{TextEncoder}([\mathbf{v}(\mathbf{x}), t_c])$
+
+Context shift: $\mathbf{v}(\mathbf{x}) = \mathbf{v} + \pi(f(\mathbf{x}))$, Ð³Ð´Ðµ $\pi$ â€” Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ MLP.
+
+Ð’ÑÑ‘ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ðº CoOp. ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹: $\{\mathbf{v}, \pi\}$.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Image x â†’ CLIP image encoder â†’ f(x)
+           â†“ (1-layer MLP Ï€)
+           Î”v(x) = Ï€(f(x))
+           â†“
+[v + Î”v(x), CLASS_token] â†’ CLIP text encoder â†’ w_c
+                                    â†“
+          cosine(f(x), w_c) â†’ softmax â†’ CE loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| ImageNet (baseâ†’new) | Generalization | Accuracy new | 70.7% (vs CoOp 63.2%) |
+| OxfordPets (baseâ†’new) | Generalization | Accuracy new | 95.2% (vs CoOp 93.7%) |
+| EuroSAT (baseâ†’new) | Generalization | Accuracy new | 73.5% (vs CoOp 64.4%) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ CoOp Ð½Ð° baseâ†’new generalization (+7% Ð½Ð° ImageNet). ÐÐ° base classes Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ CoOp (trade-off specialization vs generalization).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð§ÑƒÑ‚ÑŒ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡ÐµÐ¼ CoOp.
+- MLP Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ inference overhead.
+- ÐšÐ°Ðº Ð¸ CoOp, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ CLIP backbone.
+- Ð’ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° motion/skeleton Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Personalization + generalization ðŸ…±:** Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ (personalization) Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (generalization). CoCoOp Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ trade-off.
+- **Per-rep conditioning:** context shift $\Delta\mathbf{v}$ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ visual features ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° â€” prompt Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** ÐºÐ°Ðº Ð¸ CoOp, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ CLIP backbone.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CoCoOp Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° temporally extended sequences (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Video-CoCoOp â€” temporal visual features (mean-pooled video embedding) ÐºÐ°Ðº conditioning signal Ð´Ð»Ñ context shift. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ prompt'Ñƒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº "ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€" Ð° Ð½Ðµ "ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ°Ð´Ñ€".
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[CoOp]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº Ð±ÐµÐ· instance conditioning
+- [[VPT]] â€” visual prompt tuning ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°
+- [[Action-CLIP]] â€” video backbone Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/KaiyangZhou/CoOp (Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾)
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ°
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{zhou2022conditional,
+  title={Conditional Context Optimization for Few-Shot Classification and Domain Generalization},
+  author={Zhou, Kaiyang and Yang, Jingkang and Loy, Chen Change and Liu, Ziwei},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/EATA Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/EATA Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting.md
new file mode 100644
index 0000000..8c46cbe
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/EATA Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting"
+title_ru: "Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (EATA)"
+authors: [Niu, Wu, Zhang, Chen, Zhao, Tan]
+year: 2022
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2204.02610"
+tags: [test_time_adaptation, tta, fisher_regularization, forgetting, efficiency]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# EATA: Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+EATA Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð´Ð²Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Tent: ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚) Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸). Ð’Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Fisher-regularization Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ sample selection â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° "Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ…" Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… Ñ ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÐµÐ¹. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Tent Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¿Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ continual TTA: Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ catastrophic forgetting â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚" Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½. ÐšÑ€Ð¾Ð¼Ðµ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð±ÐµÑÐ¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ð° Ð¸Ð»Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ = Ð½ÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð½ÐµÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ = ÑˆÑƒÐ¼).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Sample selection:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÐµÐ¹ $E_0 \le H(p) \le E_1$ â€” Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ), Ð½Ðµ ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð½ÐµÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (Ð½Ðµ ÑˆÑƒÐ¼).
+- **Fisher regularization:** $\mathcal{L}_{reg} = \sum_i F_i (\theta_i - \theta_i^0)^2$ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¾Ñ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ $\theta^0$, Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾ Fisher information $F_i$ â€” Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ.
+- **Efficient Fisher estimation:** diagonal Fisher Ð°Ð¿Ð¿Ñ€Ð¾ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… unlabeled Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… Ð±ÐµÐ· full dataset.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ loss:
+
+$$\mathcal{L}_{EATA} = \underbrace{-\sum_{x \in \mathcal{B}_{sel}} H(p(y|x))}_{\text{entropy min (ÐºÐ°Ðº Tent)}} + \lambda \underbrace{\sum_i F_i(\theta_i - \theta_i^0)^2}_{\text{Fisher regularization}}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\mathcal{B}_{sel}$ â€” Ð¾Ñ‚Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° (Ð¿Ð¾ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¹Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ñƒ).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Test batch x â†’ compute entropy H(p(y|x))
+                    â†“
+             Filter: Eâ‚€ â‰¤ H â‰¤ Eâ‚ â†’ selected B_sel
+                    â†“
+             Tent entropy loss + Fisher regularization â†’ update BN params
+                    â†“
+             Diagonal Fisher F_i approximated on B_sel
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| ImageNet-C | Corruption robustness | Error rate | 50.1% |
+| DomainNet | Continual DA | Accuracy | 62.3% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Tent Ð¿Ñ€Ð¸ long-run adaptation: Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 1000+ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ EATA ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½, Tent Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚. ÐÐ° single-adaptation (1â€“5 Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹) Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ð° Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Fisher information Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… N Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…) â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ warm-up Ð¿ÐµÑ€Ð¸Ð¾Ð´.
+- ÐŸÐ¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸ $E_0, E_1$ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+- Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡ÐµÐ¼ Tent.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð”Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ðŸ…±:** Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÑÑÑ†Ð°Ð¼Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð½Ð¾, Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹. EATA â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ TTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ continual adaptation.
+- **Session-level adaptation:** ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑÑÐ¸Ñ = Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; Fisher regularization Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ðµ ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚ pre-trained distribution.
+- **ÐžÑ‚Ð±Ð¾Ñ€ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²:** Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° sample selection Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° Ðº Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ÑÑ Ð½Ð° "Ð¿Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ…" Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ… (ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ), Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ²Ð¸Ð´Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Fisher estimation Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ compute. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** lightweight Fisher proxy Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Fisher Ð¿Ð¾ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼, Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Fisher Ð¿Ð¾ joint-angle variance across sessions (Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ€Ð° "Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸" Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°). Ð­Ñ‚Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ SmartRep.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Tent]] â€” Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ EATA ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚
+- [[CoTTA]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº continual TTA
+- [[SHOT]] â€” offline DA ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ²
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/mr-eatingtime/eata
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{niu2022efficient,
+  title={Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting},
+  author={Niu, Shuaicheng and Wu, Jiaxiang and Zhang, Yifan and Chen, Yaofo and Zhao, Peilin and Tan, Mingkui},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment (OTAM).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment (OTAM).md
new file mode 100644
index 0000000..074dfe8
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment (OTAM).md	
@@ -0,0 +1,105 @@
+---
+title: "Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment"
+title_ru: "ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (OTAM)"
+authors: [Cao, Ji, Zhang, Cao, Yang]
+year: 2020
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR42600.2020.00576"
+tags: [few_shot, action_recognition, temporal_alignment, dtw, video]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# OTAM: ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+OTAM (Ordered Temporal Alignment Module) Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ few-shot ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÌÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ query-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¼ support-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ DTW. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð², ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿, OTAM ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· Ð´Ð»Ñ SmartRep: 5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº support set â†’ OTAM-Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° â†’ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾/Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°".
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Few-shot action recognition ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ few-shot image classification: Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… embedding'Ð¾Ð² (ÐºÐ°Ðº Ð² ProtoNet) Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº. Ð”Ð²Ð° Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒÑÑ ÐºÐ°Ðº "Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ".
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ordered Temporal Alignment:** Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ DTW-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ end-to-end.
+- **ÐšÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ similarity:** Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ = ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- **Ð­Ð¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾:** N-way K-shot, Ð³Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ "shot" â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ $\phi$ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ñ‹Ðµ embedding'Ð¸. Ð”Ð»Ñ query $Q = \{q_t\}$ Ð¸ support $S = \{s_t\}$ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° $M_{ij} = \cos(q_i, s_j)$.
+
+ÐšÑƒÐ¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ DTW-Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ):
+
+$$D(i, j) = M_{ij} + \min\bigl(D(i-1, j),\, D(i-1, j-1),\, D(i, j-1)\bigr)$$
+
+ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ $= D(T_Q, T_S)$ (Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð¼ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¼ ÑƒÐ³Ð»Ñƒ). ÐŸÐ¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ: Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "Ð²Ð¿ÐµÑ€Ñ‘Ð´" Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+
+Loss â€” ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ñ softmax Ð¿Ð¾ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°Ð¼ Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¼ support-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð¼.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Query video  â†’ frame encoder Ï† â†’ {qâ‚,...,qT}
+Support video â†’ frame encoder Ï† â†’ {sâ‚,...,sT'}
+                                    â†“
+              Similarity matrix Máµ¢â±¼ = cos(qáµ¢, sâ±¼)
+                                    â†“
+              Ordered DTW alignment â†’ alignment score
+                                    â†“
+              Softmax over support classes â†’ Classification loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| Kinetics-100 | Action recognition | Accuracy | 85.8% |
+| SSv2-100 | Action recognition | Accuracy | 52.3% |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 64.7% |
+| UCF101 | Action recognition | Accuracy | 88.9% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SOTA Ð´Ð»Ñ few-shot video. ÐÐ° SSv2 (Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°) Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð² Ð¾Ñ‚ ProtoNet-based baseline Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ (~+5%). ÐÐ° Kinetics (Ð³Ð´Ðµ spatial cues Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚) Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð² ÑÐºÑ€Ð¾Ð¼Ð½ÐµÐµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- DTW-alignment ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð´Ñ€ÑÐ´) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³.
+- ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ backbone (ResNet/CNN) â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+- ÐÐµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑÑƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ.
+- Backbone (ResNet-50) Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ ðŸ…±:** ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ â€” ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ "Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²?".
+- **One-class AQA extension:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ð² support set Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹, OTAM-Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ query Ð´Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ support = Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ score (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ = Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ°).
+- **Skeleton adaptation:** Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ RGB backbone Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ encoder (ST-GCN / Mamba Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼) â€” ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ OTAM alignment head. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+OTAM Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ RGB, Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¶Ð¸Ð¼?"). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Skeleton-OTAM â€” OTAM-Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ñ… + head, Ð²Ñ‹Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÑƒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°, Ð½Ð¾ Ð¸ per-joint deviation score (Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð¸Ð»ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð° Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[TRX]] â€” ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³: cross-transformer Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ DTW
+- [[ProtoNet]] â€” baseline, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ OTAM Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…
+- [[HumanMAC]] â€” Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/tobyperrett/few-shot-action-recognition
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{cao2020few,
+  title={Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment},
+  author={Cao, Kaidi and Ji, Jingwei and Cao, Zhangjie and Chang, Chien-Yi and Niebles, Juan Carlos},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-Shot Action Recognition (HyRSM).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-Shot Action Recognition (HyRSM).md
new file mode 100644
index 0000000..34e2daf
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-Shot Action Recognition (HyRSM).md	
@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+title: "Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-Shot Action Recognition"
+title_ru: "Ð¡Ð¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð² Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ²ÑÐ·ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (HyRSM)"
+authors: [Wang, Zhou, Tang, Hua, Zhao, Wu]
+year: 2022
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR52688.2022.01017"
+tags: [few_shot, action_recognition, set_matching, hybrid_relations, video, temporal]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# HyRSM: Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð² Ð´Ð»Ñ few-shot action recognition
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+HyRSM Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ðº support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐ¾Ð±Ð¾Ð¹) Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ°Ðº query ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼Ð¸) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ relation module. Ð”Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Bidirectional Mean Hausdorff Metric â€” Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ TRX Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ support class.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+TRX ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ query Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¼ support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾, Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°ÐºÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ K Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, 5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ â€” Ð½Ðµ 5 Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð° 5 ÑÐºÐ·ÐµÐ¼Ð¿Ð»ÑÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð°; Ð¸Ñ… ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð½ÐµÑÑ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ‡ÐµÐ¼ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Intra-class relation:** attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ K support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+- **Inter-class relation:** query Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ support-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ (Ð½Ðµ independently) â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ "ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚" Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼Ð¸.
+- **Bidirectional Mean Hausdorff Metric (BMHM):** $d(A, B) = \frac{1}{2}\left[\frac{1}{|A|}\sum_a \min_b d(a,b) + \frac{1}{|B|}\sum_b \min_a d(a,b)\right]$ â€” ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð¾Ð².
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+1. Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ embedding'Ð¸ Ð²ÑÐµÑ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+2. **Intra-class module:** self-attention Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ K support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° â†’ Ð¾Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ embedding'Ð¸.
+3. **Inter-class module:** cross-attention query â†” Ð²ÑÐµ support-ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ â†’ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð½Ð¾-Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ð¹ query.
+4. **BMHM:** Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ query-Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¼ support-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð¼.
+
+Loss â€” ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Support K videos (class k) â†’ Encoder â†’ Intra-class attention â†’ enriched support
+Query video               â†’ Encoder â†’ Inter-class attention  â†’ context-aware query
+                                           â†“
+                     Bidirectional Mean Hausdorff Metric
+                                           â†“
+                     Distance to each support class â†’ Classification
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| Kinetics-100 | Action recognition | Accuracy | 97.0% |
+| SSv2-100 | Action recognition | Accuracy | 62.0% |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 76.0% |
+| UCF101 | Action recognition | Accuracy | 97.7% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÑ‘Ð» TRX Ð½Ð° SSv2 (+2.9%) â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð². Intra-class relation Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ Ð² ablation.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ TRX Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¾Ð³Ð¾ attention (intra + inter).
+- BMHM Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²ÑÐµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹ â€” Ð½ÐµÑ‚ weighting ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Kâ‰¥2 support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ intra-class attention; Ð¿Ñ€Ð¸ K=1 fallback Ðº Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ñƒ matching.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **K=5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ðŸ…±:** Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ HyRSM-ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: 5 Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (intra-class ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) â†’ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+- **Intra-class consistency ÐºÐ°Ðº quality signal:** ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ intra-class attention â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾, ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ñ‹ Ð½ÐµÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð´ÐµÐ»Ð°Ð» Ð½ÐµÐ¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾).
+- **BMHM ÐºÐ°Ðº anomaly score:** Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Hausdorff query Ð´Ð¾ support-Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð° = Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+HyRSM Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° RGB, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Joint-level HyRSM â€” intra-class attention Ð¿Ð¾ 33 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹, BMHM Ð½Ð° ÑƒÐ³Ð»Ð°Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ RGB-embedding'Ð¾Ð². ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ: "Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¸ Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð¸Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° XÂ°".
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[TRX]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº Ð±ÐµÐ· intra-class module
+- [[OTAM]] â€” Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ DTW-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´
+- [[MoLo]] â€” ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐµ Ð¿Ð¾ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ motion augmentation
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/alibaba-mmai-research/HyRSM
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ°
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2022hybrid,
+  title={Hybrid Relation Guided Set Matching for Few-Shot Action Recognition},
+  author={Wang, Xiang and Zhou, Shiwei and Tang, Zhiwu and Hua, Xian-Sheng and Zhao, Changchuan and Wu, Siliang},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Learning to Prompt for Vision-Language Models (CoOp).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Learning to Prompt for Vision-Language Models (CoOp).md
new file mode 100644
index 0000000..4ff954e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Learning to Prompt for Vision-Language Models (CoOp).md	
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: "Learning to Prompt for Vision-Language Models"
+title_ru: "ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (CoOp)"
+authors: [Zhou, Yang, Loy, Liu]
+year: 2022
+venue: "IJCV"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "2109.01134"
+tags: [prompt_tuning, vision_language, few_shot, clip, adaptation]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# CoOp: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CoOp Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… prompt'Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ CLIP Ð¸Ð· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ("a photo of a [CLASS]") Ð² Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹: Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° $\mathbf{v} = [v_1, v_2, ..., v_M]$ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð² ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿ÑƒÑÐº Ð½Ð° Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¼ labelled set. ÐÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (1â€“16 shots) Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ hand-crafted prompts. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ CLIP Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ motion-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ðº backbone, CoOp â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ¿Ñ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ prompt.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+CLIP Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ vision-language Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ hand-crafted Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… prompt'Ð¾Ð²: "a photo of a [squat]". Ð’Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚, Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ±Ð¾Ñ€ Ð²Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð½ÐµÐ½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶ÐµÐ½. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ prompt'Ð° Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Learnable context vectors:** $[v_1, ..., v_M, \text{CLASS}]$ â€” M ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² â€” Ð²ÐµÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ð² embedding-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ downstream Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ.
+- **Two positions:** unified context (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²) vs class-specific context (Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°).
+- **Frozen CLIP:** backbone CLIP Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ $\mathbf{v}$ â€” ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ð¾ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+CLIP text encoder: $w_c = \text{TextEncoder}([v_1, ..., v_M, t_c])$, Ð³Ð´Ðµ $t_c$ â€” Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° $c$.
+
+Classification Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· cosine similarity:
+
+$$p(y=c|\mathbf{x}) = \frac{\exp(\cos(f(\mathbf{x}), w_c)/\tau)}{\sum_{c'} \exp(\cos(f(\mathbf{x}), w_{c'})/\tau)}$$
+
+Loss â€” ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ð½Ð° $K$-shot Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…. ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ $\{v_1, ..., v_M\}$ âˆˆ $\mathbb{R}^{M \times d}$.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+K-shot images â†’ frozen CLIP image encoder â†’ image features f(x)
+Learnable [vâ‚,...,vM,CLASS] â†’ frozen CLIP text encoder â†’ text features w_c
+                                    â†“
+                cosine similarity â†’ softmax â†’ CE loss â†’ update v only
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (16-shot) |
+|---|---|---|---|
+| ImageNet | Classification | Accuracy | 71.5% (vs 67.0% zero-shot CLIP) |
+| OxfordPets | Fine-grained | Accuracy | 93.7% |
+| EuroSAT | Satellite | Accuracy | 92.2% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
++4â€“7% Ðº zero-shot CLIP Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ 16 shot. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ linear probe Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¸ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ð° fine-grained Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ language prior.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¥ÑƒÐ¶Ðµ zero-shot CLIP Ð¿Ñ€Ð¸ domain generalization (overfits Ðº base classes â€” Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð² CoCoOp).
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ CLIP backbone â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+- Learnable vectors Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ â€” Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð²Ð°Ð¼.
+- Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ/motion Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ CLIP.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Action-CLIP Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ðŸ…±:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ð² SmartRep Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Action-CLIP ÐºÐ°Ðº backbone Ð´Ð»Ñ video understanding, CoOp â€” Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ few-shot Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚ÐµÑ€: 5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ prompt â†’ CLIP "Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚" Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ðµ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÑƒÐ±Ð¸Ð½ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´".
+- **Exercise vocabulary:** Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ("correct barbell back squat: knees tracking toes, depth below parallel") â€” Ð½Ð°Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ prompt. CoOp Ð½Ð°Ð¹Ð´Ñ‘Ñ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÑƒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+- **ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** CLIP Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…, Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… â€” Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ domain gap Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CoOp Ð´Ð»Ñ video/pose Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Motion-CoOp â€” learnable prompt Ð´Ð»Ñ video-language Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Action-CLIP Ð¸Ð»Ð¸ InternVideo) Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ðº fitness domain Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 5 Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ CoOp-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ñ‹ Ðº motion quality assessment â€” Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð¾ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[CoCoOp]] â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ CoOp Ñ conditional context Ð´Ð»Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- [[VPT]] â€” visual prompt tuning ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°
+- [[Action-CLIP]] â€” CLIP Ð´Ð»Ñ video ÐºÐ°Ðº backbone
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/KaiyangZhou/CoOp
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ learned prompts
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{zhou2022coop,
+  title={Learning to Prompt for Vision-Language Models},
+  author={Zhou, Kaiyang and Yang, Jingkang and Loy, Chen Change and Liu, Ziwei},
+  journal={International Journal of Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/MEMO Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/MEMO Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation.md
new file mode 100644
index 0000000..60d3868
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/MEMO Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation.md	
@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+title: "MEMO: Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation"
+title_ru: "MEMO: Ð£ÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ"
+authors: [Zhang, Levine, Finn]
+year: 2022
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2110.09506"
+tags: [test_time_adaptation, tta, augmentation, entropy, single_sample]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# MEMO: ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñƒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MEMO Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ðº ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼Ñƒ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñƒ Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð°, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ñ€Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ ÑÐ±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Tent Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° single sample. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð±ÐµÐ· Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Tent Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² â€” Ð¿Ñ€Ð¸ online Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚, ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°) ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ TTA-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Marginal entropy minimization:** Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ $K$ Ñ€Ð°Ð·, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð¼Ð°Ñ€Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑŽ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ $H(\mathbb{E}_{aug}[p(y|aug(x))])$.
+- **Per-example adaptation:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ $x$; Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ.
+- **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ðº implicit ensemble:** Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ prior Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, Ñ‡Ñ‚Ð¾ "Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ".
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° $\mathbf{x}$, Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ $\{aug_k\}_{k=1}^K$:
+
+$$\mathcal{L}_{MEMO} = H\left(\frac{1}{K}\sum_{k=1}^K p(y \mid aug_k(\mathbf{x}))\right)$$
+
+ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ð¸Ð»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ BN/LayerNorm). ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ (reset).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Single test x â†’ augment K times â†’ {augâ‚(x), ..., augK(x)}
+                                          â†“
+               Model f_Î¸ â†’ {pâ‚, ..., pK}
+                                          â†“
+               Marginal entropy H(mean(páµ¢)) â†’ update Î¸ â†’ predict
+                                          â†“
+               Reset Î¸ to original (for next sample)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| ImageNet-C | Corruption robustness | Error rate | 54.2% (vs Tent 56.0%) |
+| ImageNet-R | Distribution shift | Accuracy | 52.1% |
+| CIFAR-10-C | Corruption robustness | Error rate | 21.8% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Tent Ð½Ð° single-sample Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ (Tent Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ batch=1). Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Tent Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð°Ñ… Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐ³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° forward passes (K Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- $K$ forward passes Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ â€” Ð² $K$ Ñ€Ð°Ð· Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ $K=32$â€“$64$).
+- Ð¡Ð±Ñ€Ð¾Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° â€” Ð½Ðµ Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¿Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸.
+- ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°Ñ€Ð°Ð½ÐµÐµ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹; Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+- ÐÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ distribution shift.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Single-rep adaptation ðŸ…±:** Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ "Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€" â€” MEMO Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹. ÐŸÑ€Ð¸ K=8 Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ (case-flips, temporal jitter, speed variation) ÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ð° mobile.
+- **ÐÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·:** ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ flip Ð¿Ð¾ Ð¾ÑÐ¸, Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ temporal jitter (Â±2 ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°), Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+- **Per-user inference:** Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ, Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ â€” MEMO Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+K forward passes Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ K Ð´Ð¾ 4â€“8 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· exercise-specific Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð½Ðµ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ ImageNet-Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ: small joint angle perturbations, speed jitter) â€” Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐµ K Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ domain-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ prior.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Tent]] â€” Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°
+- [[EATA]] â€” ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ TTA Ñ Ð¾Ñ‚Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²
+- [[MAML]] â€” meta-learning ÐºÐ°Ðº Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ per-example adaptation
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/zhangmarvin/memo
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{zhang2022memo,
+  title={MEMO: Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation},
+  author={Zhang, Marvin and Levine, Sergey and Finn, Chelsea},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Matching Networks for One Shot Learning.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Matching Networks for One Shot Learning.md
new file mode 100644
index 0000000..bf0884a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Matching Networks for One Shot Learning.md	
@@ -0,0 +1,101 @@
+---
+title: "Matching Networks for One Shot Learning"
+title_ru: "Ð¡ÐµÑ‚Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼"
+authors: [Vinyals, Blundell, Lillicrap, Kavukcuoglu, Wierstra]
+year: 2016
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1606.04080"
+tags: [few_shot, meta_learning, attention, metric_learning, memory]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# Ð¡ÐµÑ‚Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Matching Networks Ð²Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð°: query-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº support set, Ð²ÐµÑÐ° Ð·Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ attention (ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð² embedding-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ). ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ProtoNet â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ full context embedding Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· bidirectional LSTM: embedding ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð²ÑÐµÐ¼ support set. Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°: Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ "Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ð¹ Ñ‚Ð°Ðº, ÐºÐ°Ðº Ð±ÑƒÐ´ÐµÑˆÑŒ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ" (ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ).
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÑŽÑ‚ Ð² one-shot: Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº "Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ" Ð±ÐµÐ· Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Attention as classifier:** $\hat{y} = \sum_{i=1}^{k} a(\mathbf{x}, \mathbf{x}_i)\, y_i$, Ð³Ð´Ðµ $a$ â€” softmax Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ñƒ.
+- **Full Context Embedding (FCE):** embedding Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð²ÑÐµÐ¼ support set Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· bidirectional LSTM â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ support set ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚.
+- **Episodic training:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ð° N-way K-shot ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ test-time ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Attention kernel:
+
+$$a(\mathbf{x}, \mathbf{x}_i) = \frac{\exp\left(\cos(f(\mathbf{x}),\, g(\mathbf{x}_i))\right)}{\sum_j \exp\left(\cos(f(\mathbf{x}),\, g(\mathbf{x}_j))\right)}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $f$ â€” encoder query, $g$ â€” encoder support (Ñ FCE â€” LSTM Ð¿Ð¾ support set).
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ:
+
+$$\hat{y} = \sum_i a(\mathbf{x}, \mathbf{x}_i)\cdot y_i$$
+
+Loss â€” ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ. ÐŸÑ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ FCE: embedding $g(\mathbf{x}_i)$ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ support â€” Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð¸Ð· 5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ "ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸".
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Support set S â†’ g-encoder (bidirLSTM / FCE) â†’ g(xáµ¢)
+Query x       â†’ f-encoder                    â†’ f(x)
+                                               â†“
+                           cosine attention a(x, xáµ¢)
+                                               â†“
+                           Å· = Î£ a(x,xáµ¢)Â·yáµ¢ â†’ Cross-entropy Loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| miniImageNet | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 55.31% (Ð±ÐµÐ· FCE) / 60.0% (FCE) |
+| Omniglot | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 98.9% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SOTA Ð´Ð»Ñ one-shot. ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ProtoNet Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÑ‘Ð» Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¸ ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ. FCE Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ñˆ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ProtoNet.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- FCE Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· LSTM ÑƒÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ; bidirectional LSTM Ð½Ð°Ð´ support set â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ°.
+- Ð’Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ attention Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÑ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+- ÐšÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð° Ð½Ð° Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… (Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¾ Ð² ProtoNet).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° ðŸ…±:** Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Matching Networks Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð° "Related Work" Ð¿Ð¾ few-shot Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… SmartRep.
+- **Attention-Ð¸Ð´ÐµÑ:** Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ attention Ðº support set (ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼) Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” query-Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· attention.
+- **ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð½ÐµÐ²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ â€” ProtoNet Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Matching Networks Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸, Ð½Ðµ Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ°:** temporal Matching Network â€” ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ support set = Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (1 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ), attention ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ embedding'Ð°Ð¼ (DTW-attention).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[ProtoNet]] â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð½Ð°ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðº
+- [[OTAM]] â€” Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ matching Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{vinyals2016matching,
+  title={Matching Networks for One Shot Learning},
+  author={Vinyals, Oriol and Blundell, Charles and Lillicrap, Timothy and Kavukcuoglu, Koray and Wierstra, Daan},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2016}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.md
new file mode 100644
index 0000000..5ede485
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks"
+title_ru: "ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (MAML)"
+authors: [Finn, Abbeel, Levine]
+year: 2017
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1703.03400"
+tags: [few_shot, meta_learning, gradient_based, adaptation]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# MAML: ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MAML Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑÐ° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð·Ð° 1â€“5 ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¿ÑƒÑÐºÐ° Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð². ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾-Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼: Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, â€” CNN, RNN, policy network. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ gradient-based meta-learning, Ð·Ð°Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð²ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ retraining.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ "Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸". Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð»Ð° Ð½Ðµ Ð·Ð° ÑÐ¾Ñ‚Ð½Ð¸ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ð° Ð·Ð° ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ñ‹ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² SGD (Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Bi-level Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ» Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ $\theta$, Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ $\tau_i$.
+- **Universality:** Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (supervised, reinforcement, regression).
+- **Second-order gradients:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ (MAML-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° â€” FOMAML).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð°Ð½Ð¾ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ $\{\tau_i\}$, Ñƒ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ â€” Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹ support set $\mathcal{D}_i$ Ð¸ query set $\mathcal{D}'_i$.
+
+**Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ» (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ):**
+
+$$\theta'_i = \theta - \alpha \nabla_\theta \mathcal{L}_{\tau_i}(f_\theta, \mathcal{D}_i)$$
+
+**Ð’Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ» (Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ):**
+
+$$\theta \leftarrow \theta - \beta \nabla_\theta \sum_{\tau_i} \mathcal{L}_{\tau_i}(f_{\theta'_i}, \mathcal{D}'_i)$$
+
+ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ» ÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ $\theta'_i$, Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ» â€” ÑÑ‚Ð¾ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Meta-params Î¸
+    â”‚
+    â”œâ”€â”€ Task Ï„â‚: support Dâ‚ â†’ inner SGD â†’ Î¸'â‚ â†’ loss on D'â‚ â”€â”
+    â”œâ”€â”€ Task Ï„â‚‚: support Dâ‚‚ â†’ inner SGD â†’ Î¸'â‚‚ â†’ loss on D'â‚‚ â”€â”€â”¤â†’ meta-gradient â†’ update Î¸
+    â””â”€â”€ Task Ï„_n: ...                                          â”€â”˜
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| miniImageNet | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 63.1% |
+| Omniglot | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 98.9% |
+| MuJoCo locomotion | RL | Reward | SOTA Ð´Ð»Ñ ÑÐ²Ð¾ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° miniImageNet ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ñ ProtoNet, Ð½Ð¾ Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÑŽ Ð¸ RL. FOMAML (Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°) Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ð»Ð¸ÑˆÑŒ ~0.1% accuracy Ð¿Ñ€Ð¸ 10Ã— ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹: Ð¿Ð¾ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ â‰ˆ Ð² 2â€“4 Ñ€Ð°Ð·Ð° Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- Ð§ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼ (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ñ… ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² $k$, $\alpha$, $\beta$).
+- ÐÐ° Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ñ‚Ñ€ÑŽÐºÐ¸ (gradient clipping, careful init).
+- ÐÐµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (ViT-L) Ð±ÐµÐ· ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…±:** MAML-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð° 5â€“10 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹: Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â†’ 5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â†’ fine-tune Ð·Ð° 1 Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñƒ.
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ:** Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ (Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ñ€Ñ‹Ñ‡Ð°Ð³Ð¾Ð², ROM) ÐºÐ°Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº domain shift â†’ MAML-adapt Ð·Ð° 3â€“5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+- **FOMAML Ð´Ð»Ñ edge:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ overhead Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+MAML Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð²ÑÐµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð½Ñ‹, Ð½ÐµÑ‚ prior Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ. **ÐÐ¸ÑˆÐ°:** Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ â€” Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (squat, hinge) ÐºÐ°Ðº "Ð¼ÐµÑ‚Ð°-ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹", ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº "Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹" â€” Ñ‚Ð¾Ð³Ð´Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ MAML Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Reptile]] â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ
+- [[ProtoNet]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°: Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- [[TENT]] â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ BN-ÑÐ»Ð¾Ð¸, Ð½Ðµ Ð²ÐµÑÐ°
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/cbfinn/maml
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{finn2017model,
+  title={Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks},
+  author={Finn, Chelsea and Abbeel, Pieter and Levine, Sergey},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2017}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Motion-Augmented Long-Short Contrastive Learning for Few-Shot Action Recognition (MoLo).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Motion-Augmented Long-Short Contrastive Learning for Few-Shot Action Recognition (MoLo).md
new file mode 100644
index 0000000..b69c3b1
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Motion-Augmented Long-Short Contrastive Learning for Few-Shot Action Recognition (MoLo).md	
@@ -0,0 +1,108 @@
+---
+title: "Motion-Augmented Long-Short Contrastive Learning for Few-Shot Action Recognition"
+title_ru: "ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸/ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (MoLo)"
+authors: [Wang, Zhou, Tang, Li, Hua]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR52729.2023.00563"
+tags: [few_shot, action_recognition, motion, contrastive, long_short, video]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# MoLo: ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ few-shot action recognition
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MoLo ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ motion-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² few-shot action recognition: optical flow Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² ÐºÐ°Ðº motion signal Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð¼, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ appearance Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· long-short temporal contrastive learning. Long-short ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚: "Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¹" Ð²Ð¸Ð´ â€” Ð²ÑÑ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (appearance), "ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹" â€” Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ motion-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ (dynamics). ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº SmartRep: Ð² ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° (ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ, ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð°) Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ few-shot action recognition (TRX, HyRSM) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ appearance features, ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð”Ð²Ð° Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´ÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ðµ Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐµ â€” ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸, ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑŽ, Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¼Ð°ÑÑ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Motion augmentation:** ÐºÑ€Ð¾Ð¼Ðµ RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ motion signal (optical flow Ð¸Ð»Ð¸ frame difference).
+- **Long-short ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚:** ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑÑ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ "long view" (Ð²ÑÑ‘ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, appearance) Ð¸ "short view" (Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ motion-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡, dynamics).
+- **Motion-guided matching:** Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° â€” appearance + motion.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ backbone:
+- **Long view** $v_l$: temporal average pooling Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð².
+- **Short view** $v_s^t$: motion-Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $t$ (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¾ÑÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ flow).
+
+ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ loss (NCE-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ):
+
+$$\mathcal{L}_{LS} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(v_l, v_s^+)/\tau)}{\sum_{v_s^-} \exp(\text{sim}(v_l, v_s^-)/\tau)}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $v_s^+$ â€” short view Ð¸Ð· Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, $v_s^-$ â€” Ð¸Ð· Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾/ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð².
+
+Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ few-shot matching: appearance-Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ñ + motion-Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ñ, Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Video frames â†’ Backbone â†’ Long view v_l (appearance)
+              â†“
+Frame diffs â†’ Motion encoder â†’ Short views v_s (dynamics)
+                                    â†“
+              Long-Short contrastive loss L_LS
+                                    â†“
+Few-shot matching: dist(query, support) = Î±Â·appearance + Î²Â·motion
+                                    â†“
+Classification loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| Kinetics-100 | Action recognition | Accuracy | 97.7% |
+| SSv2-100 | Action recognition | Accuracy | 66.0% |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 78.1% |
+| UCF101 | Action recognition | Accuracy | 97.8% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+SOTA Ð½Ð° SSv2-100 (+4% vs HyRSM) â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾, Ñ‚.Ðº. SSv2 â€” Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ motion-oriented Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚. ÐÐ° Kinetics Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ (appearance Ñ‚Ð°Ð¼ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Optical flow â€” Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹; frame difference â€” Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð»Ðµ, Ð½Ð¾ ÑˆÑƒÐ¼Ð½ÐµÐµ.
+- Two-stream architecture ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ inference cost Ð² ~2Ã—.
+- ÐÐµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
+- ÐÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð”Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° ÐºÐ°Ðº ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°Ðº ðŸ…±:** acceleration profile Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð° Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ â€” Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ðµ long-short motion ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÑƒÑŽ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ. MoLo Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚: motion-Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¹.
+- **Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** frame difference Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² = ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ optical flow, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° edge Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°.
+- **Contrastive SSL:** long-short ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ ÐºÐ°Ðº SSL pretext-Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Optical flow Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ Ð´Ð»Ñ edge. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Angular Velocity Motion Stream â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð¸Ð· ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚). Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ motion signal Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸Ð· BlazePose/MoveNet Ð¸ Ð² 10Ã— Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ°. Ð”Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð¸ Ð² MoLo, Ð½Ð¸ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… few-shot Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ….
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[HyRSM]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº Ð±ÐµÐ· motion augmentation
+- [[TRX]] â€” appearance-only baseline
+- [[VideoMAE]] â€” SSL pretraining, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ MoLo Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº init
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/alibaba-mmai-research/MoLo
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ°
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2023molo,
+  title={Motion-Augmented Long-Short Contrastive Learning for Few-Shot Action Recognition},
+  author={Wang, Xiang and Zhou, Shiwei and Tang, Zhiwu and Li, Yi and Hua, Xian-Sheng},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/On First-Order Meta-Learning Algorithms (Reptile).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/On First-Order Meta-Learning Algorithms (Reptile).md
new file mode 100644
index 0000000..b354b10
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/On First-Order Meta-Learning Algorithms (Reptile).md	
@@ -0,0 +1,101 @@
+---
+title: "On First-Order Meta-Learning Algorithms"
+title_ru: "Ðž Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° (Reptile)"
+authors: [Nichol, Achiam, Schulman]
+year: 2018
+venue: "arXiv"
+venue_tier: "preprint"
+doi: "1803.02999"
+tags: [few_shot, meta_learning, first_order, gradient_based]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# Reptile: ÐœÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Reptile â€” ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ°: Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸-Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² SGD, Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ð²ÑˆÐ¸Ñ…ÑÑ Ð²ÐµÑÐ¾Ð². Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ MAML Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ñƒ FOMAML Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+MAML Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð¹ â€” Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº. FOMAML Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ, Ð½Ð¾ ÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐ° Ñ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼:** sample task â†’ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² SGD â†’ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-params = Ð¼ÐµÑ‚Ð°-params + $\epsilon$Â·(task_params â€“ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-params).
+- **Ð¢ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·:** Reptile Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ dot product Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ (Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ñ… Â«ÑƒÐ³Ð¾Ð»Â»), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÑƒ initialization point, Ð¾Ñ‚ÐºÑƒÐ´Ð° Ð²ÑÐµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ.
+- **Praktichnost':** Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² ~10 ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð°, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐº Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ second-order gradients.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐœÐµÑ‚Ð°-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ $\phi$, Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ $\mathcal{L}_\tau$:
+
+```
+repeat:
+  sample task Ï„
+  Î¸ = Ï†  (ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹)
+  for k steps: Î¸ â† Î¸ - Î± âˆ‡_Î¸ L_Ï„(Î¸)  (SGD Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ)
+  Ï† â† Ï† + ÎµÂ·(Î¸ - Ï†)  (Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº Î¸)
+```
+
+ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ $\phi \leftarrow \phi + \varepsilon(\theta - \phi)$ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑˆÐ°Ð³ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñƒ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð° Ð¼Ð°ÑÑ Ð²ÑÐµÑ… "Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ…" Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼Ð¾Ð².
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Ï† (meta-params)
+  â”‚
+  â”œâ”€ copy â†’ Î¸
+  â”‚    â””â”€ k SGD steps on task Ï„ â†’ Î¸_adapted
+  â”‚
+  â””â”€ update: Ï† â† Ï† + ÎµÂ·(Î¸_adapted - Ï†)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| miniImageNet | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 65.99% (ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ MAML) |
+| Omniglot | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Accuracy | 99.4% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð¡Ð¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ñ FOMAML Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð§ÑƒÑ‚ÑŒ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ ProtoNet Ð½Ð° miniImageNet 5-shot, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° 1-shot. Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² production-ÐºÐ¾Ð´Ðµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ $\varepsilon$ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½: ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ â€” Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ â€” Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð°-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+- ÐÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ catastrophic forgetting Ð¿Ñ€Ð¸ continual adaptation.
+- ÐšÐ°Ðº Ð¸ MAML, Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÐµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ fine-tune Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ ðŸ…±:** Reptile Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ â€” Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² SGD Ð¿Ð¾ 5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· server round-trip.
+- **On-device personalization:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ (Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ñ€Ñ‹Ñ‡Ð°Ð³Ð¾Ð², Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ROM) Ð·Ð° 1 ÑÐµÑÑÐ¸ÑŽ = Reptile fine-tune.
+- **Ð˜Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ MAML, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ mobile SDK.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Reptile Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð¾ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” $\tau_1$=Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ $\tau_2$=Ð¶Ð¸Ð¼ Ð»Ñ‘Ð¶Ð° Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð½Ñ‹. **ÐÐ¸ÑˆÐ°:** Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸ÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” warm-start Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ "Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐ³Ð¾" ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¾Ñ‚ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[MAML]] â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº
+- [[TENT]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ BN-ÑÐ»Ð¾Ð¸, Ð±ÐµÐ· fine-tune Ð²ÐµÑÐ¾Ð²
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/openai/supervised-reptile
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{nichol2018reptile,
+  title={On First-Order Meta-Learning Algorithms},
+  author={Nichol, Alex and Achiam, Joshua and Schulman, John},
+  journal={arXiv preprint arXiv:1803.02999},
+  year={2018}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Prototypical Networks for Few-shot Learning.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Prototypical Networks for Few-shot Learning.md
new file mode 100644
index 0000000..2ae5c51
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Prototypical Networks for Few-shot Learning.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "Prototypical Networks for Few-shot Learning"
+title_ru: "ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²"
+authors: [Snell, Swersky, Zemel]
+year: 2017
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1703.05175"
+tags: [few_shot, meta_learning, metric_learning, embedding]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ProtoNet Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐ»ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð¼ â€” ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¼ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ embedding'Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸Ð· support set. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð´Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚, ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ baseline'Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ few-shot Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÑÐ¿ÑƒÑÑ‚Ñ ÑÐµÐ¼ÑŒ Ð»ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ) Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ Ð¿Ð¾ 1â€“5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°:** ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ embedding'Ð¾Ð² support-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+- **Ð•Ð²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ** Ð² embedding-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ ÐºÐ¾ÑÐ¸Ð½ÑƒÑÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð»Ñ few-shot Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Ð­Ð¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ…, Ð¸Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… test-time few-shot ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ (N-way K-shot ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ñ‹).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð­Ð½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ $f_\phi$ Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð² $\mathbb{R}^d$. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° $k$:
+
+$$\mathbf{c}_k = \frac{1}{|S_k|} \sum_{(\mathbf{x}_i, y_i) \in S_k} f_\phi(\mathbf{x}_i)$$
+
+Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ query-Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° $\mathbf{x}$ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑƒ $k$:
+
+$$p(y=k \mid \mathbf{x}) = \frac{\exp(-d(f_\phi(\mathbf{x}),\, \mathbf{c}_k))}{\sum_{k'} \exp(-d(f_\phi(\mathbf{x}),\, \mathbf{c}_{k'}))}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $d$ â€” ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ. Loss â€” ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ð½Ð° query set ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð°. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð½Ðµ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° (Ð² Ð¾Ñ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»Ðµ â€” 4-ÑÐ»Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ conv Ñ BN Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Support Set â†’ Encoder f_Ï† â†’ Mean per class â†’ Prototypes c_k
+Query x     â†’ Encoder f_Ï† â†’ Embedding â†’ Euclidean dist to c_k â†’ Softmax â†’ Loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| miniImageNet | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ | Accuracy | 65.77% |
+| Omniglot | ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð¼Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð² | Accuracy | 98.8% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÑ‘Ð» Matching Networks Ð½Ð° miniImageNet 5-shot Ð½Ð° ~2%. ÐžÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ baseline'Ð¾Ð¼ â€” Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ðµ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð° 5â€“10% Ð² Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ…, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²ÑƒÑŽ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹).
+- ÐÐµÑ‚ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÑ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¸Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- Ð•Ð²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð² Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+- Ð¤Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ query-Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð¯Ð´Ñ€Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…±:** Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° "Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð½Ð° 5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ… â†’ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ Ð´Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°" â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. Ð¡ÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ embedding Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ = Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **One-class Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ÐµÑÐ»Ð¸ support set ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹, Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° = Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ (Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° = Ð´Ð°Ð»ÐµÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°).
+- **Edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ encoder + ÐµÐ²ÐºÐ»Ð¸Ð´Ð¾Ð²Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ â€” ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾, <1 ms Ð½Ð° Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+ProtoNet Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ embedding-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ (GRU/Mamba ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚) â€” Â«ProtoNet Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÑ… Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²Â». Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð°Ñ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ ÑÐ¸Ð¼Ð²Ð¾Ð»Ð¾Ð² Omniglot, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÑƒÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Matching Networks]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº, attention Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾
+- [[MAML]] â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°: Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+- [[OTAM]] â€” ProtoNet-Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ + Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾, Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¹ (github.com/jakesnell/prototypical-networks)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{snell2017prototypical,
+  title={Prototypical Networks for Few-shot Learning},
+  author={Snell, Jake and Swersky, Kevin and Zemel, Richard},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2017}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/SHOT Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/SHOT Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation.md
new file mode 100644
index 0000000..3e83dd0
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/SHOT Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation.md	
@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+title: "Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation"
+title_ru: "Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ Ð½Ð°Ð¼ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼? ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ UDA (SHOT)"
+authors: [Liang, Hu, Feng]
+year: 2020
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2002.08546"
+tags: [domain_adaptation, source_free, information_maximization, test_time_adaptation]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# SHOT: ÐŸÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+SHOT Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ unsupervised domain adaptation Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ðº Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼: Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ (hypothesis), Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ feature extractor Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ (ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ + Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ). ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Tent: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ BN-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹, Ð° Ð²ÐµÑÑŒ feature extractor; Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ offline (Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ñƒ target dataset), Ð½Ðµ online. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ/ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ñƒ ÐºÐ°Ðº offline fine-tune Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð´ÐµÐ¿Ð»Ð¾ÐµÐ¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ UDA Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (privacy concern, Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€). Ð’ production ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ (Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ training Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ðº target domain Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð±ÐµÐ· source.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Frozen classifier:** Ð²ÐµÑÐ° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½ÐµÐ³Ð¾ FC-ÑÐ»Ð¾Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ â€” hypothesis Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð¼, ÐºÐ°Ðº ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ.
+- **Information Maximization (IM):** Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) + Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ñƒ target dataset (Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð½Ðµ ÑÑ…Ð»Ð¾Ð¿Ð½ÑƒÑ‚ÑŒÑÑ Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ).
+- **Pseudo-label refinement:** Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ IM â€” clustering-based pseudo labels Ð´Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ fine-tune.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Loss = Information Maximization:
+
+$$\mathcal{L}_{IM} = \underbrace{-\mathbb{E}_{\mathbf{x}} H(p(y|\mathbf{x}))}_{\text{ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ}} + \underbrace{H\left(\mathbb{E}_{\mathbf{x}} p(y|\mathbf{x})\right)}_{\text{Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ}}$$
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ñ‡Ð»ÐµÐ½: Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸ (ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ). Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð»ÐµÐ½: Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸ marginal distribution (Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ collapse).
+
+Ð˜Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ: IM-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â†’ pseudo-labels Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· K-means â†’ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ pseudo-labels â†’ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ.
+
+Ð—Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ $W_c$ â€” "hypothesis transfer". ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ feature extractor $f_\theta$.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Target data x_t â†’ Feature extractor f_Î¸ (trainable) â†’ features
+                â†’ Frozen classifier W_c              â†’ predictions p(y|x)
+                                                            â†“
+                L_IM = -E[H(p)] + H(E[p]) â†’ update f_Î¸ only
+                                                            â†“
+                K-means pseudo-labels â†’ refined training
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| Office-31 | Domain adaptation | Accuracy | 94.0% (avg) |
+| VisDA-C | Domain adaptation | Accuracy | 87.1% |
+| Office-Home | Domain adaptation | Accuracy | 71.8% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+SOTA Ð´Ð»Ñ source-free DA Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÑ‘Ð» Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼ Ðº source data Ð½Ð° Ñ€ÑÐ´Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡. ÐžÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ baseline.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐžÑ„Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼Ñƒ target dataset Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹.
+- K-means clustering Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- Ð—Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: ÐµÑÐ»Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ´Ð²Ð¸Ð½ÑƒÐ»Ð¸ÑÑŒ, Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð·ÐºÐ° Ð²Ñ€ÐµÐ´Ð¸Ñ‚.
+- Ð”Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ AQA (regression, Ð½Ðµ classification) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Privacy-compliant adaptation ðŸ…±:** Ð² mobile fitness app Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€. SHOT-ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ñ: Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ feature extractor Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° â€” ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÐ¼ GDPR / ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Personalization protocol:** offline Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ (5â€“10 ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â†’ SHOT fine-tune feature extractor).
+- **IM loss ÐºÐ°Ðº SSL pretext:** Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº unsupervised loss Ð´Ð»Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pose encoder Ðº ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ð°.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SHOT Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ classification. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** SHOT-AQA â€” source-free Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ regression head Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” reconstruction error ÐºÐ°Ðº diversity/confidence signal. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸) Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ visual domain shift.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[Tent]] â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ online TTA
+- [[EATA]] â€” ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ fisher regularization
+- [[MEMO]] â€” single-sample TTA Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· augmentation
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/tim-learn/SHOT
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{liang2020shot,
+  title={Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation},
+  author={Liang, Jian and Hu, Dapeng and Feng, Jiashi},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition (TRX).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition (TRX).md
new file mode 100644
index 0000000..e58a55b
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition (TRX).md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: "Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition"
+title_ru: "Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (TRX)"
+authors: [Perrett, Masullo, Burghardt, Mirmehdi, Damen]
+year: 2021
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1109/CVPR46437.2021.00054"
+tags: [few_shot, action_recognition, transformer, cross_attention, temporal, video]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# TRX: Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+TRX Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ cross-attention Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶ÐµÐ¹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² query-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² support-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°Ñ… Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ð° ÑƒÐ¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ "ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸", Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ð´Ñ€". Ð”Ð»Ñ SmartRep â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· multi-scale Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+OTAM Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ DTW Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ â€” Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð”Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¹ Ð² Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð¾Ð¹ vs Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ð° "ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ñ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $t$ Ð´Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° $t+k$".
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Tuple-level comparison:** Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ frame-level similarity â€” cross-attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑƒÐ¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ $\Omega$-ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶Ð°Ð¼Ð¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² (Î©=2 Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹, Î©=3 Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸).
+- **Multi-scale:** Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ $\Omega$ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð¾Ð¹.
+- **Learnable alignment:** cross-transformer ÑÐ°Ð¼ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð° Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¹ DTW.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ $\Omega$ Ð¸Ð· query-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¸ support-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÑÐµ $\Omega$-ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶Ð¸. Cross-transformer:
+
+$$\text{sim}(Q, S) = \sum_{\Omega} \sum_{\tau_q \in \mathcal{T}^\Omega_Q} \max_{\tau_s \in \mathcal{T}^\Omega_S} \text{CrossAttn}(\tau_q, \tau_s)$$
+
+Ð³Ð´Ðµ CrossAttn â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€: query â€” Ð¸Ð· $\tau_q$, key/value â€” Ð¸Ð· $\tau_s$.
+
+ÐžÐ±Ñ‰ÐµÐµ ÑÑ…Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ query Ñ support-ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð¼ = ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° Ð¿Ð¾ $\Omega$. Loss â€” ÑÐ¿Ð¸Ð·Ð¾Ð´Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Query video  â†’ frame encoder â†’ all Î©-tuples of frames
+Support video â†’ frame encoder â†’ all Î©-tuples of frames
+                                    â†“
+              Cross-transformer: query tuples â†” support tuples
+                                    â†“
+              Max-pooled similarity score per Î©
+                                    â†“
+              Sum over Î© â†’ class similarity â†’ Classification loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ (5-way 5-shot) |
+|---|---|---|---|
+| Kinetics-100 | Action recognition | Accuracy | 96.1% |
+| SSv2-100 | Action recognition | Accuracy | 59.1% |
+| HMDB51 | Action recognition | Accuracy | 75.6% |
+| UCF101 | Action recognition | Accuracy | 96.1% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð·Ð¾ÑˆÑ‘Ð» OTAM Ð½Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°Ñ…. ÐÐ° SSv2 (+7% vs OTAM) â€” Ð³Ð´Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÐ¸Ð»Ñ‘Ð½ Ð¿Ñ€Ð¸ Î©=3 (Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð§Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶ÐµÐ¹ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ….
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð²ÑÐµÑ… Ð¿Ð°Ñ€/Ñ‚Ñ€Ð¾ÐµÐº â†’ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ long-form inference (Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð´Ñ€ÑÐ´).
+- Backbone ResNet-50 / ViT â€” Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ edge.
+- ÐÐµÑ‚ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ "Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð·Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ?".
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð­Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ ðŸ…±:** multi-scale tuple comparison â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸: "Ñ„Ð°Ð·Ð° Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ" (3-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶) Ñƒ query vs Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°.
+- **Per-joint version:** ÐµÑÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ RGB-ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹ Ð½Ð° Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚, cross-transformer Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ RGB.
+- **Quality head:** Ðº Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ similarity Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ regression head: sim â†’ deviation score Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ binary class.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+TRX ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ "Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ", Ð½Ðµ "Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð¾". **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** TRX-QA (Quality Assessment) â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ðº cross-transformer Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ head, Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ per-joint Ð¸ per-phase Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ñ€Ñ‚ÐµÐ¶ÐµÐ¹. Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ Ð±Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ skeleton-TRX Ð´Ð»Ñ AQA).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[OTAM]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº, DTW Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ transformer
+- [[HyRSM]] â€” ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑˆÐ°Ð³, Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ
+- [[MotionBERT]] â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ backbone Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ Ñ TRX-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/tobyperrett/trx
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ°
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{perrett2021temporal,
+  title={Temporal-Relational CrossTransformers for Few-Shot Action Recognition},
+  author={Perrett, Toby and Masullo, Alessandro and Burghardt, Tilo and Mirmehdi, Majid and Damen, Dima},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Tent Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Tent Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization.md
new file mode 100644
index 0000000..525bfb4
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Tent Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization.md	
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: "Tent: Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization"
+title_ru: "Tent: ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸"
+authors: [Wang, Shelhamer, Liu, Olshausen, Darrell]
+year: 2021
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2006.10726"
+tags: [test_time_adaptation, tta, entropy_minimization, batch_normalization, domain_adaptation]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# Tent: ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Tent Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ðº Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñƒ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Batch Normalization (Î³, Î²) Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ…. ÐÐµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ forward + backward pass Ð¿Ð¾ BN-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ Ð¸Ð»Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ñƒ (Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ðµ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹) Ð±ÐµÐ· retraining.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ðµ, Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ distribution shift Ð½Ð° test time. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ domain adaptation Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð°. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð½Ð° Ð»ÐµÑ‚Ñƒ" Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Entropy ÐºÐ°Ðº unsupervised loss:** Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¾ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ = ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ = Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ. ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ $H(p(y|x))$ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ….
+- **BN-only optimization:** Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÐµÐ¼ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Î³ Ð¸ Î² ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² BatchNorm (<<1% Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ñ Ð²ÐµÑÐ° â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾, ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾.
+- **Online adaptation:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð±Ð»Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ (per batch), Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¿Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° Ðº Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ñƒ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð­Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ loss Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ðµ $\mathcal{B}$:
+
+$$\mathcal{L}_{tent} = H(p(y | \mathbf{x})) = -\sum_c p_c \log p_c$$
+
+ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ $\{\gamma_l, \beta_l\}$ Ð²ÑÐµÑ… BN-ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð²:
+
+$$\{\hat{\gamma}, \hat{\beta}\} = \arg\min_{\gamma, \beta} \mathbb{E}_{\mathbf{x} \in \mathcal{B}} H(f_{\gamma, \beta}(\mathbf{x}))$$
+
+Ð’ÐµÑÐ° $W$ Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹. BN statistics (mean, var) Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¼ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ðµ (ÐºÐ°Ðº Ð² TTN/AdaBN).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Test batch x â†’ Frozen weights W â†’ BN(x; Î³, Î²) â†’ predictions p(y|x)
+                                       â†‘
+              Entropy loss H(p) â†’ backward â†’ update (Î³, Î²) only
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|---|
+| CIFAR-10-C | Corruption robustness | Error rate | 24.2% (vs 43.5% without TTA) |
+| ImageNet-C | Corruption robustness | Error rate | 56.0% (vs 72.0% without TTA) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐ° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ TTA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. ÐŸÐ¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (EATA, CoTTA) ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð»Ð¸ Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ…, Ð½Ð¾ Tent Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ baseline'Ð¾Ð¼.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ BN-ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº LayerNorm-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ð¼ (ViT).
+- ÐŸÑ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡Ð° ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ñ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð° â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ batch â‰¥ 32 Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- Catastrophic forgetting Ð¿Ñ€Ð¸ continual TTA: Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚.
+- ÐÐµ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ distribution shift (Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑƒÑÑƒÐ³ÑƒÐ±Ð¸Ñ‚ÑŒ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ð° ðŸ…±:** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ â€” ÑÑ‚Ð¾ distribution shift Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ð·. Tent Ð½Ð° BN-ÑÐ»Ð¾ÑÑ… pose estimator Ð¸Ð»Ð¸ backbone AQA-head Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð»Ð° Ð·Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹.
+- **ÐÐ´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ:** Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ â€” ÐµÑ‰Ñ‘ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº shift. BN statistics Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± Ð¸ ÑÐ¼ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸ÑÐ¼.
+- **Edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ BN-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ overhead Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ Ð² TFLite / ONNX RT Ñ ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ BN.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Tent Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ BN, Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ ViT-Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ (ViTPose, EfficientFormer) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ LayerNorm. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ñ„Ñ„Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² LayerNorm Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ ÑÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸Ð¹Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ â€” Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Tent Ð´Ð»Ñ transformer-based pose estimators Ð½Ð° edge (Ð½Ðµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ pose/motion Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡).
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[EATA]] â€” ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Tent: fisher regularization Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² forgetting
+- [[SHOT]] â€” source-free domain adaptation (offline, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¶Ðµ)
+- [[CoTTA]] â€” continual TTA: Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ forgetting
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/DequanWang/tent
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2021tent,
+  title={Tent: Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization},
+  author={Wang, Dequan and Shelhamer, Evan and Liu, Shaoteng and Olshausen, Bruno and Darrell, Trevor},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Visual Prompt Tuning (VPT).md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Visual Prompt Tuning (VPT).md
new file mode 100644
index 0000000..bb29fc0
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/Visual Prompt Tuning (VPT).md	
@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+title: "Visual Prompt Tuning"
+title_ru: "Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ð¾Ðº (VPT)"
+authors: [Jia, Tang, Chen, Cardie, Belongie, Hariharan, Lim]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2203.12119"
+tags: [prompt_tuning, vision_transformer, few_shot, adaptation, vit, parameter_efficient]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…±"
+---
+
+# VPT: Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·Ð¾Ðº
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+VPT Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ learnable prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð½ÐµÐ¿Ð¾ÑÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ‚ÐºÑƒ ViT: Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ðº patch-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ transformer-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°, Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ fine-tuning. ÐŸÑ€Ð¸ <1% Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² VPT Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ fine-tuning Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ downstream Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² low-data Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚ÐµÑ€ ViTPose Ð¸Ð»Ð¸ MotionBERT Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· fine-tuning Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ fine-tuning ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… ViT-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ (5â€“10 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ) Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ Ðº overfitting. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ PEFT-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (adapter, LoRA) Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ NLP, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ visual transformers Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **VPT-Shallow:** prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ðµ ViT. ÐŸÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾, Ð´Ñ‘ÑˆÐµÐ²Ð¾.
+- **VPT-Deep:** prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ transformer-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµ â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ðµ, Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ.
+- **Frozen backbone:** Ð²ÑÐµ Ð²ÐµÑÐ° ViT Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ñ‹, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ + head.
+- **Low-data superiority:** Ð¿Ñ€Ð¸ â‰¤25 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑ VPT-Deep > full fine-tuning.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ViT: Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ $[\mathbf{x}_{cls}, \mathbf{e}_1, ..., \mathbf{e}_N]$.
+
+VPT-Deep Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ $M$ learnable Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ $l$:
+
+$$[\mathbf{x}_{cls}^l,\, \mathbf{P}^l,\, \mathbf{z}_1^l, ..., \mathbf{z}_N^l] = L_l([\mathbf{x}_{cls}^{l-1},\, \mathbf{P}^{l-1},\, \mathbf{z}_1^{l-1}, ..., \mathbf{z}_N^{l-1}])$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\mathbf{P}^l \in \mathbb{R}^{M \times d}$ â€” learnable prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ ÑÐ»Ð¾Ñ $l$.
+
+ÐÐ° output: $\mathbf{x}_{cls}^L$ â†’ classification head. ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹: $\{P^l\}_{l=1}^{L}$ + head. Backbone Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Image â†’ Patch embed â†’ [CLS, PÂ¹, patch tokens] â†’ Layer 1
+                                                        â†“
+                       [CLS', PÂ², patch tokens'] â†’ Layer 2 (PÂ² is learnable)
+                                                        â†“
+                       ...
+                                                        â†“
+                       CLS^L â†’ Head â†’ Classification
+(Only P^l and Head are trained; everything else frozen)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | VPT-Deep | Full fine-tune |
+|---|---|---|---|---|
+| VTAB-1k (avg 19 tasks) | Transfer learning | Accuracy | 78.5% | 73.4% |
+| FGVC (avg 5 tasks) | Fine-grained | Accuracy | 76.8% | 69.7% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+VPT-Deep Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ full fine-tuning Ð½Ð° 18 Ð¸Ð· 24 Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ VTAB-1k, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ <1% Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð². ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¸Ð³Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° structured tasks (Ð½Ðµ natural images) Ð¸ low-data.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- VPT-Deep Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ $L \times M$ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… forward computations â€” Ð½Ðµ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾.
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ $M$ (Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð²) Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ð¼ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº.
+- Ð”Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾/sequence Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ViT-backbone â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ðº CNN Ð¸Ð»Ð¸ ST-GCN.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ViTPose/MotionBERT Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ ðŸ…±:** ViTPose Ð¸ MotionBERT â€” ViT-based Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. VPT Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð·Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ (~100â€“1000 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð²ÐµÑÐ¾Ð² backbone.
+- **Edge deployment:** Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ backbone â†’ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ INT8 Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°Ð·; Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð² FP32 â†’ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Per-user prompts:** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ñ‹ prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ = Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ð¹ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+VPT Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ViT (Video ViT, ViTPose for sequences) Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Temporal VPT â€” prompt-Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ temporal dimension Ð² video transformer: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ "ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ", Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ â€” "Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ". Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ multi-axis adaptation (user Ã— exercise) Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð·Ñ€Ñ‹Ð²Ð° Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð².
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[CoOp]] â€” prompt tuning Ð² language space ÐºÐ°Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³
+- [[ViTPose]] â€” ViT-backbone Ð´Ð»Ñ pose estimation, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ VPT
+- [[MotionBERT]] â€” ViT Ð´Ð»Ñ motion representation, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ VPT
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/KMnP/vpt
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð»Ñ motion
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{jia2022visual,
+  title={Visual Prompt Tuning},
+  author={Jia, Menglin and Tang, Luming and Chen, Bor-Chun and Cardie, Claire and Belongie, Serge and Hariharan, Bharath and Lim, Ser-Nam},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..9cd160a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/5_few_shot_adaptation/_index.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+# 5_few_shot_adaptation â€” few-shot, meta-learning, TTA [ðŸ…±]
+
+## Scope
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ / Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑÐ¼ Ð¿Ð¾ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐµ (3-5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²).
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **meta_learning** â€” classical meta-learning (MAML, ProtoNet, Reptile)
+- **few_shot_action** â€” few-shot action recognition (TRX, OTAM)
+- **test_time_adapt** â€” TTA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (TENT, MEMO, SHOT)
+- **prompt_tuning** â€” prompt/adapter-based adaptation (CoOp, VPT)
+
+## Must-read
+
+### Meta-learning Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ðµ
+- **ProtoNet** (Snell et al., NeurIPS 2017) â€” prototypical networks.
+- **MAML** (Finn et al., ICML 2017) â€” model-agnostic meta-learning.
+- **Reptile** (Nichol et al., 2018) â€” first-order meta-learning.
+- **Matching Networks** (Vinyals et al., NeurIPS 2016).
+
+### Few-shot action recognition
+- **OTAM** (Cao et al., CVPR 2020) â€” ordered temporal alignment.
+- **TRX** (Perrett et al., CVPR 2021) â€” temporal-relational cross-transformers.
+- **HyRSM** (Wang et al., CVPR 2022) â€” hybrid relation module.
+- **MoLo** (Wang et al., CVPR 2023) â€” motion-based long-short memory.
+- **CPM** (Huang et al., ECCV 2022) â€” cross-attention for pose matching.
+
+### Test-time adaptation
+- **TENT** (Wang et al., ICLR 2021) â€” entropy minimization at test time.
+- **SHOT** (Liang et al., ICML 2020) â€” source hypothesis transfer.
+- **MEMO** (Zhang et al., NeurIPS 2022) â€” marginal entropy Ð´Ð»Ñ augmented.
+- **EATA** (Niu et al., ICML 2022) â€” efficient TTA.
+- **CoTTA** (Wang et al., CVPR 2022) â€” continual TTA.
+
+### Prompt / adapter tuning
+- **CoOp** (Zhou et al., IJCV 2022) â€” context optimization Ð´Ð»Ñ CLIP.
+- **CoCoOp** (Zhou et al., CVPR 2022) â€” conditional context optimization.
+- **VPT** (Jia et al., ECCV 2022) â€” visual prompt tuning.
+- **Action-CLIP** (Wang et al., arXiv 2021) â€” video-language alignment.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `few-shot action recognition` 2023-2025
+- `test-time adaptation video`
+- `prompt tuning action`
+- `meta learning pose`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep (ðŸ…±)
+- Few-shot adaptation Ð´Ð»Ñ **Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹** â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚.
+- ÐšÐ°Ðº Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ðº **Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ** (Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ + ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ) Ñ 1 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ.
+- Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ few-shot action Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ð° Kinetics/SSv2, **Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° fine-grained motion quality** Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ….
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ prompt-tuning + pose encoders â€” Ð½ÐµÐ¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°.
+
+## Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ (Ð´Ð»Ñ ðŸ…±)
+> ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð·Ð° â‰¤5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ F1 â‰¥0.75, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (â‰¤30 Ð¼Ñ latency), Ð±ÐµÐ· retraining Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation.md
new file mode 100644
index 0000000..d8e1e61
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation.md	
@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+title: "A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation"
+title_ru: "ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²"
+authors: [Heo, Lee, Yun, Kim, Yang, Choi]
+year: 2019
+venue: "AAAI"
+venue_tier: "A"
+doi: "1904.01866"
+tags: [knowledge_distillation, feature_distillation, margin_relu, partial_l2, teacher_transform]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ feature distillation: Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ 4 ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° (teacher transform, student transform, distillation feature position, loss function) Ð¸ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ (FitNet Ñ L2 loss) Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½. ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚: margin ReLU Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ°Ðº teacher transform (Ð¾Ñ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÑƒÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸), partial L2 loss (ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ student Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ teacher margin), Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ReLU. Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ FitNet Ð½Ð° ~1â€“2% Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+FitNets ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ teacher "ÐºÐ°Ðº ÐµÑÑ‚ÑŒ", Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½Ñ‹. ÐÑƒÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ReLU) â€” Ð½ÐµÐ·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹, ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾. L2 ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð½Ð°ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð¾Ð±Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹ â€” Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, ÐµÑÐ»Ð¸ student "Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ" Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¼-Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Teacher transform (margin ReLU):** $T'_{ij} = \max(0, T_{ij})$ â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº target. ÐÑƒÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ = Ð½ÐµÑ‚ signal.
+- **Partial L2 loss:** ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐµÑÐ»Ð¸ $S_{ij} < T'_{ij}$ â€” student Ð½Ðµ Ð½Ð°ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ teacher, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð·Ð° Ð½ÐµÐ´Ð¾Ð±Ð¾Ñ€.
+- **Pre-ReLU position:** Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ReLU Ð½ÐµÑÑƒÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (bipolar).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+$$\mathcal{L}_{OFD} = \sum_{ij} \max(0,\, T'_{ij} - S_{ij})^2$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $T'_{ij} = \max(0, T_{ij})$ (margin ReLU Ð½Ð° teacher features), $S_{ij}$ â€” student features.
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ training loss:
+
+$$\mathcal{L} = \mathcal{L}_{task} + \beta \cdot \mathcal{L}_{OFD}$$
+
+ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ: Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ residual block, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ReLU Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Teacher | Student | FitNet | OFD (this) |
+|---|---|---|---|---|
+| CIFAR-100 | WRN-40-2 | WRN-16-2 | 73.58% | 75.24% |
+| ImageNet | ResNet-50 | MobileNet | 68.9% | 71.1% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
++1.5â€“2% vs FitNet Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ… feature distillation Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ CRD (2020).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ image classification â€” Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ regression Ð¸Ð»Ð¸ temporal Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡.
+- Partial L2 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ "student Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ teacher" â€” Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰ÐµÐµ prior.
+- ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ°.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Pose estimation distillation ðŸ…²:** DistilPose (CVPR 2023) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ…Ð¾Ð¶ÑƒÑŽ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÑƒ â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‡Ð° pose heatmap features Ñ Ð¼Ð°ÑÐºÐ¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ Ð½ÐµÐ¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÐµÐ¹. OFD = Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°.
+- **AQA distillation:** partial L2 â€” Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸: student-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ðµ "Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ teacher" Ð½Ðµ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÐµÑ‚ÑÑ, Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ â€” ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+- **Skeleton encoder distillation:** teacher motion features (positive = Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð² ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹) â†’ student skeleton encoder Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OFD.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+OFD Ð´Ð»Ñ temporal Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Temporal OFD â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ margin ReLU + partial L2 Ðº temporal attention maps: teacher Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ€ÑÐ´, Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ (non-zero attention); student ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ encoder ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹, Ð½Ðµ ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ÑƒÑÑÑŒ Ð·Ð° "Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ" Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ….
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/ArkSeal/overhaul-distillation
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{heo2019comprehensive,
+  title={A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation},
+  author={Heo, Byeongho and Lee, Minsik and Yun, Sangdoo and Kim, Jin Young and Yang, Jisung and Choi, Jin Young},
+  journal={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2019}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/AWQ Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/AWQ Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration.md
new file mode 100644
index 0000000..e606cff
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/AWQ Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration.md	
@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+title: "AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration"
+title_ru: "AWQ: Ð’Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¶Ð°Ñ‚Ð¸Ñ Ð¸ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ LLM"
+authors: [Lin, Tang, Tang, Yang, Dang, Han]
+year: 2023
+venue: "MLSys"
+venue_tier: "A"
+doi: "2306.00978"
+tags: [quantization, ptq, int4, activation_aware, llm, weight_only]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# AWQ: ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+AWQ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð½Ðµ Ð²ÑÐµ Ð²ÐµÑÐ° Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: Ð²ÐµÑÐ°, ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ "ÑÐ°Ð»Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼" ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼ (Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸), ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ â€” Ð¸Ñ… ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² INT4 Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ. AWQ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ, Ð½Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑÑ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐµÑ‚Ð¸ (compensating scaling). Ð˜Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ LLM, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ðº Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ video/motion.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+INT4 Weight-only ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÐ´Ð¾Ð±Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ LLM (Ð²ÐµÑÐ° Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸), Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²ÑÐµÑ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ. "Ð“Ð¾Ñ€ÑÑ‡Ð¸Ðµ" ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ (Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‰Ð°Ñ‚ÑŒ â€” Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Activation-aware saliency:** ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ $|\mathbf{x}|$ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ â€” Ð¸Ñ… Ð²ÐµÑÐ° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Per-channel scaling:** Ð´Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑÐ° $\mathbf{w}_c$ Ð½Ð° $s_c > 1$ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ $\mathbf{x}$ Ð½Ð° $1/s_c$ Ð² runtime â€” Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð².
+- **Grid search Ð´Ð»Ñ $s_c$:** Ð±ÐµÐ· gradient, Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð‘ÐµÐ· scaling: Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ $\mathcal{E} = \|\mathbf{Q}(\mathbf{w}) \cdot \mathbf{x} - \mathbf{w} \cdot \mathbf{x}\|$.
+
+Ð¡ per-channel scaling:
+
+$$\mathcal{E}(s) = \|\mathbf{Q}(s \cdot \mathbf{w}) \cdot \frac{\mathbf{x}}{s} - \mathbf{w} \cdot \mathbf{x}\|$$
+
+ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ $s_c^* = \arg\min_s \mathcal{E}(s)$, Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ grid search Ð¿Ð¾ $s \in \{|\mathbf{x}|^{\alpha}\}$ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… $\alpha$.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | FP16 | W4 GPTQ | W4 AWQ |
+|---|---|---|---|---|
+| LLaMA-7B | Perplexity (WikiText-2) | 5.68 | 6.09 | 5.78 |
+| LLaMA-65B | Perplexity | 3.53 | 3.84 | 3.60 |
+| OPT-6.7B | Perplexity | 10.86 | 11.33 | 11.02 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ GPTQ Ð¿Ñ€Ð¸ W4 Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ LLM. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾Ñˆ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (7B), Ð³Ð´Ðµ GPTQ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ LLM weight-only quantization â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº CNN Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¾.
+- W4 Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² (activation Ð² FP16/INT8) â€” Ð½Ðµ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ activation memory.
+- ÐÐµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ temporal models Ð¸ skeleton architectures.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ backbone'Ñ‹ ðŸ…²:** ViTPose, MotionBERT, TinyViT â€” Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ, ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ "Ð³Ð¾Ñ€ÑÑ‡Ð¸Ðµ" ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹. AWQ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ (Ð·Ð°Ñ‰Ð¸Ñ‚Ð° ÑÐ°Ð»Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· scaling) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼.
+- **Memory-efficient deployment:** W4A8 ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² 4Ã— â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+- **LLM-Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹ Ðº CV:** AWQ Ð²Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð» transfer Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¾Ð² LLM-ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ðº CV Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼ â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ SmartRep paper.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+AWQ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° CV Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… Ð´Ð»Ñ pose/motion Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** AWQ-Skeleton â€” Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ activation-aware scaling Ðº skeleton temporal encoder: "Ð³Ð¾Ñ€ÑÑ‡Ð¸Ðµ" ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð² MotionBERT / Mamba = ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµÐ¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸. PTQ Ð±ÐµÐ· retraining Ð´Ð»Ñ on-device inference.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/mit-han-lab/llm-awq
+- Pretrained: quantized LLaMA Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{lin2023awq,
+  title={AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration},
+  author={Lin, Ji and Tang, Jiaming and Tang, Haotian and Yang, Shang and Dang, Xingyu and Han, Song},
+  booktitle={Proceedings of Machine Learning and Systems},
+  year={2024}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/BRECQ Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/BRECQ Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction.md
new file mode 100644
index 0000000..5a52e3e
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/BRECQ Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction.md	
@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+title: "BRECQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction"
+title_ru: "BRECQ: Ð‘Ð»Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ post-training ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸"
+authors: [Li, Guo, Wu, Tian, Liang, Sun, Liu]
+year: 2021
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2102.05426"
+tags: [quantization, ptq, post_training, int4, block_reconstruction, no_retraining]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# BRECQ: Post-training ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð»Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸ÑŽ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+BRECQ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ retraining: Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²ÐµÑÐ° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° (residual block) Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾, Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð° Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ FP32 Ð½Ð° Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¼ calibration set (~1024 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²). Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº (Hessian) Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ round. Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ INT4 Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ <1% Top-1 Ð±ÐµÐ· GPU-Ð´Ð½ÐµÐ¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+QAT (LSQ) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ full retraining Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ fine-tuning. Ð”Ð»Ñ production deployment Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ "ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐ¹ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ" (PTQ) Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ INT4/INT8. Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ PTQ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ INT4.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Block-level reconstruction:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑÐ° Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ð»ÑÑ Ð¾Ñ‚ FP32 Ð½Ð° calibration data.
+- **Second-order approximation:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Hessian Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ rounding ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÑÐ° (ADAROUND-inspired).
+- **Inter-layer dependency:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² (vs Ð¿Ð¾ÑÐ»Ð¾Ð¹Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð»Ñ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ° Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ $\mathbf{w}$, FP32 Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ $\mathbf{z}$, quantized Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ $\hat{\mathbf{z}}$:
+
+$$\arg\min_{\hat{\mathbf{w}}} \mathbb{E}_{\mathbf{x}} \|\hat{\mathbf{z}} - \mathbf{z}\|_F^2$$
+
+Ð’ÐµÑÐ° Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· gradient descent Ð½Ð° calibration data (Ð½Ðµ Ð½Ð° train). Rounding Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· STE.
+
+Second-order: $\Delta \mathcal{L} \approx \mathbf{g}^T \Delta\mathbf{w} + \frac{1}{2}\Delta\mathbf{w}^T H \Delta\mathbf{w}$ â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² Ñ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¼ Hessian (Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾) vs Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ (ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | FP32 | W4A8 BRECQ | W4A4 BRECQ |
+|---|---|---|---|---|
+| ResNet-18 | ImageNet | 71.1% | 70.3% | 64.8% |
+| MobileNetV2 | ImageNet | 71.9% | 70.5% | 60.9% |
+| ViT-S | ImageNet | 79.8% | 79.0% | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+W4A8: Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ADAROUND Ð¸ ZeroQ. W4A4: Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ PTQ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ Ð½Ð° MobileNetV2. ViT Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° â€” Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Calibration set Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ (Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ ~1024 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð², Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚).
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° â€” Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ forward pass.
+- W4A4 Ð²ÑÑ‘ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŽ Ð½Ð° Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÑ… (MobileNetV2).
+- Hessian-Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | W8A8 PTQ | W4A8 BRECQ |
+|---|---|---|
+| Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ | 0.25Ã— FP32 | 0.125Ã— FP32 |
+| ÐšÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ | <0.5% | <1.5% |
+| Calibration data | ~1024 | ~1024 |
+| Full retraining | ÐÐµÑ‚ | ÐÐµÑ‚ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** excellent Ð´Ð»Ñ "Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ð½Ð° QAT". W4A8 â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ edge Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ retraining.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Deployment Ð±ÐµÐ· retraining ðŸ…²:** Ð² production ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ full QAT Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. BRECQ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ skeleton AQA model Ð·Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‹, Ð° Ð½Ðµ Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸.
+- **ViT Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ°:** BRECQ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ ViT (Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ViTPose, MotionBERT) â€” PTQ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… backbone'Ð¾Ð².
+- **Few-shot + quantization:** Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ MAML/Reptile fine-tune Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ â€” BRECQ PTQ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐºÐ¿Ð¾Ð¸Ð½Ñ‚Ð° Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+BRECQ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð½Ð° temporal models Ð¸ skeleton-based Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** BRECQ Ð´Ð»Ñ skeleton temporal encoder â€” PTQ skeleton GNN/Mamba Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ anomaly detection AUROC. Calibration set = 1024 Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐ°.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/yhhhli/BRECQ
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{li2021brecq,
+  title={BRECQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction},
+  author={Li, Yuhang and Guo, Ruihao and Wu, Dong and Tian, Guanzhong and Liang, Tianfei and Sun, Xiaopeng and Liu, Jie},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/DistilPose Tokenized Pose Regression with Heatmap Distillation.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/DistilPose Tokenized Pose Regression with Heatmap Distillation.md
new file mode 100644
index 0000000..9013ce6
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/DistilPose Tokenized Pose Regression with Heatmap Distillation.md	
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+title: "DistilPose: Tokenized Pose Regression with Heatmap Distillation"
+title_ru: "DistilPose: Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÐµÐ¹ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ñ€Ñ‚"
+authors: [Ye, Su, Li, Chen, Wang]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2303.02455"
+tags: [knowledge_distillation, pose_estimation, heatmap, token_distillation, edge, lightweight]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# DistilPose: Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+DistilPose Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ heatmap-based pose estimator (ViTPose-L) Ð² Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ regression-based student Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Token-Distil Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… heatmap Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ keypoint-level token embeddings, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÐµÐµ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ. DistilPose-S Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 71.6% AP Ð½Ð° COCO Ð¿Ñ€Ð¸ 5.1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ ViTPose-S (75.8M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²). ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº SmartRep: lightweight pose estimator Ð´Ð»Ñ edge Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· ViTPose.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¢ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ pose estimators (ViTPose-L, HRNet-W48) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ edge. Ð›Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ (BlazePose, EfficientPose) Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÑŽÑ‚ Ð² Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ lightweight pose estimator ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° heavy Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· distillation.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Token-Distil Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ:** Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ imitation Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ heatmap â€” Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ keypoint-specific token embeddings Ð¸Ð· teacher transformer. ÐœÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð²Ñ‹ÑˆÐµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- **Ð ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ student:** direct coordinate regression Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ heatmap â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° edge.
+- **Ð£Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ visibility**: teacher ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ keypoint ÐºÐ°Ðº soft weight Ð´Ð»Ñ distillation loss.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Teacher (ViTPose-L): heatmap-based â†’ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÐ¼ keypoint token embeddings $\{t_k^T\}$ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Token-Distil.
+
+Student: backbone (Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹) â†’ token features â†’ direct regression $\{(x_k, y_k, v_k)\}$.
+
+Token distillation loss:
+
+$$\mathcal{L}_{TD} = \sum_k v_k^T \cdot \|f_s(t_k^S) - t_k^T\|_2^2$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $v_k^T$ â€” teacher confidence ÐºÐ°Ðº weight. ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ loss: $\mathcal{L} = \mathcal{L}_{reg} + \lambda \mathcal{L}_{TD}$.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Image â†’ Teacher (ViTPose-L, frozen) â†’ keypoint tokens {t_k^T}
+      â†’ Student backbone (light)    â†’ keypoint tokens {t_k^S}
+                                           â†“
+        Token-Distil: L_TD = Î£ v_k^T ||f(t_k^S) - t_k^T||Â²
+                                           â†“
+        Student regression head â†’ (x_k, y_k, v_k) â†’ L_reg
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Params (M) | COCO AP | Latency (CPU) |
+|---|---|---|---|
+| DistilPose-S | 5.1 | 71.6% | ~15ms (est.) |
+| DistilPose-L | 14.3 | 74.4% | ~30ms (est.) |
+| ViTPose-S (teacher) | 25.6 | 75.8% | ~60ms (est.) |
+| BlazePose (heavy) | 26.0 | ~55% (COCO) | <10ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+DistilPose-S: 71.6% AP Ð¿Ñ€Ð¸ 5.1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… â€” 5Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ ViTPose-S Ð¿Ñ€Ð¸ ~4% Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ EfficientPose Ð¸ BlazePose Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð³Ð¾ teacher Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ â€” Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€.
+- Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ latency Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° ÑÐ²Ð½Ð¾ â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ.
+- Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ pose estimation, Ð½Ðµ temporal/motion information.
+- ÐÐµÑ‚ 3D Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D keypoints).
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | DistilPose-S | DistilPose-L |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 5.1 | 14.3 |
+| COCO AP | 71.6% | 74.4% |
+| TFLite ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ | Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ | Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ |
+| INT8 ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚: top deployment candidate Ð´Ð»Ñ pose estimation ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° SmartRep.** ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ BlazePose Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Pose estimator ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ ðŸ…²:** DistilPose-S â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑˆÐ°Ð³Ð° SmartRep pipeline (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ 2D keypoints) Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ BlazePose Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ðµ.
+- **Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð°:** Token-Distil Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ â€” ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ SmartRep AQA head: teacher AQA features â†’ student AQA tokens.
+- **3D lifting:** DistilPose-S (2D) + 3D lifting (PoseFormerV2, VideoMamba) = Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ 3D skeleton pipeline.
+- **Evaluation gap:** DistilPose Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ñ‘Ð½ Ð½Ð° fitness/exercise domain â€” SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+DistilPose â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D, Ð½ÐµÑ‚ fitness-domain evaluation, Ð½ÐµÑ‚ temporal Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** DistilPose-3D â€” Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 3D lifting head Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… DistilPose-S Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð¸Ð· MotionBERT; Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° fitness ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (squat, deadlift depth, ROM). Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ²Ð¾Ð·Ð½Ð¾Ð¹ lightweight 3D pose pipeline Ð´Ð»Ñ edge, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð¸ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[ViTPose]] â€” teacher model
+- [[BlazePose]] â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð² edge deployment
+- [[FitNets Hints for Thin Deep Nets]] â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑˆÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/yshMars/DistilPose
+- Pretrained: S Ð¸ L Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{ye2023distilpose,
+  title={DistilPose: Tokenized Pose Regression with Heatmap Distillation},
+  author={Ye, Suhang and Su, Jiahao and Li, Yuming and Chen, Jianing and Wang, Jianguo},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Distilling the Knowledge in a Neural Network (KD Hinton).md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Distilling the Knowledge in a Neural Network (KD Hinton).md
new file mode 100644
index 0000000..d40c310
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Distilling the Knowledge in a Neural Network (KD Hinton).md	
@@ -0,0 +1,92 @@
+---
+title: "Distilling the Knowledge in a Neural Network"
+title_ru: "Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐµÑ‚Ð¸ (Knowledge Distillation)"
+authors: [Hinton, Vinyals, Dean]
+year: 2015
+venue: "NIPS Deep Learning Workshop"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "1503.02531"
+tags: [knowledge_distillation, soft_labels, temperature_scaling, compression, teacher_student]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Knowledge Distillation: Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Knowledge Distillation Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÑƒÑŽ (student) ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¼ÑÐ³ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ (teacher) ÑÐµÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· temperature-scaled softmax: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ðµ $T$ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ teacher Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÑÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ð²Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ "Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð¸" ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² â€” "Ñ‚Ñ‘Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ". ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ loss: CE Ñ Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸ + KL Ñ teacher soft labels. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ model compression.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÐ¼ÐµÐµÑ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾Ðµ, Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÑ‚ Ð² Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… one-hot Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°Ñ… â€” Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼ Ð½ÐµÑÑ‘Ñ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. ÐœÐ°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°Ñ…, ÑÑ‚Ñƒ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Soft labels:** $p_i = \frac{\exp(z_i/T)}{\sum_j \exp(z_j/T)}$ â€” Ð¿Ñ€Ð¸ $T>1$ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÑÐ³Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ, Ð²ÑÐµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ð½ÐµÐ½ÑƒÐ»ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- **Ð¢Ñ‘Ð¼Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ:** Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€. "ÐºÐ¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±Ð°ÐºÑƒ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð½Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒ") â€” Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· one-hot.
+- **Distillation loss:** $\mathcal{L} = (1-\alpha)\mathcal{L}_{CE}(y, p_S) + \alpha T^2 \mathcal{L}_{KL}(p_T, p_S)$, Ð¼Ð½Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ $T^2$ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ soft softmax.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Teacher (Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð·Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ) â†’ soft logits $z_T$.
+
+Student Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°:
+
+$$\mathcal{L} = (1-\alpha) \text{CE}(\mathbf{y},\, \sigma(\mathbf{z}_S)) + \alpha T^2 \text{KL}\!\left(\sigma(\mathbf{z}_T/T),\, \sigma(\mathbf{z}_S/T)\right)$$
+
+$\alpha$ Ð¸ $T$ â€” Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ $T=4$â€“$10$, $\alpha=0.5$).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Training data + Teacher soft labels (frozen) â†’ Student
+                                      â†“
+           (1-Î±)Â·CE(true labels) + Î±Â·TÂ²Â·KL(teacher soft | student soft)
+                                      â†“
+                       Small, fast student model
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | Teacher | Student | Student w/ KD |
+|---|---|---|---|
+| MNIST | Large net | Small net | small net â‰ˆ large |
+| CIFAR-10 | ResNet-110 | ResNet-20 | +1.5% vs vanilla |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°. Ð’ÑÐµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (FitNet, CRD, RKD, SSKD) Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð±Ð°Ð·Ð¸Ñ. ÐÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñƒ, KD Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ $T$ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ logit-level distillation â€” Ð½Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ teacher Ð¸ student.
+- Temperature Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ñƒ.
+- Ð”Ð»Ñ regression Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ (AQA score) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Teacher-Student Ð´Ð»Ñ edge ðŸ…²:** ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° SmartRep: Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ teacher (MotionBERT / VideoMAE, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ) â†’ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ student (skeleton encoder Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ). KD Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ student'Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð°.
+- **AQA distillation:** Ð´Ð»Ñ regression Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ MSE Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ teacher Ð¸ student scores Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ KL â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ KD framework.
+- **LUPI Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** teacher Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, student â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚. KD Ð¾Ñ‚ video-teacher Ðº skeleton-student â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…±.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+KD Ð´Ð»Ñ motion quality regression (Ð½Ðµ classification) Ð¸ cross-modal (video â†’ skeleton) â€” Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Cross-modal KD: teacher = VideoMAE (RGB) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ student = skeleton encoder Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· logits (Ð½ÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°), Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· intermediate motion representations â€” novel distillation target Ð´Ð»Ñ AQA.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° 2015 Ð³Ð¾Ð´Ð°), Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÑ… frameworks
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{hinton2015distilling,
+  title={Distilling the Knowledge in a Neural Network},
+  author={Hinton, Geoffrey and Vinyals, Oriol and Dean, Jeff},
+  journal={arXiv preprint arXiv:1503.02531},
+  year={2015}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EdgeNeXt Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture for Mobile Vision Applications.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EdgeNeXt Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture for Mobile Vision Applications.md
new file mode 100644
index 0000000..e565d91
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EdgeNeXt Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture for Mobile Vision Applications.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "EdgeNeXt: Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture for Mobile Vision Applications"
+title_ru: "EdgeNeXt: Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ CNN-Transformer Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹"
+authors: [Maaz, Shaker, Cholakkal, Khan, Khan, Anwer, Felsberg]
+year: 2022
+venue: "ECCVW"
+venue_tier: "A"
+doi: "2206.10589"
+tags: [mobile_backbone, hybrid, edge, split_depthwise, transformer, efficient]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# EdgeNeXt: Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ CNN-Transformer Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ edge
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+EdgeNeXt Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Split Depthwise Transpose Attention (SDTA): Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ depthwise conv Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ¿Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ attention Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼ (Ð° Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸ÑÐ¼) â€” Ð´Ñ‘ÑˆÐµÐ²Ð¾ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾. ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· channel-wise attention Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ spatial attention. Ð”Ð»Ñ SmartRep: channel-wise attention Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼, Ð³Ð´Ðµ "ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹" = ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Spatial self-attention Ð² ViT ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð¾Ð² â€” Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸. Channel-wise attention (ÐºÐ°Ðº Ð² SE-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ñ…) Ð´Ñ‘ÑˆÐµÐ², Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ spatial Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸. SDTA Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐµ Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **SDTA (Split Depthwise Transpose Attention):** ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° $k$ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿; ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ depthwise conv $k$-Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð°; transport attention Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼ (Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ñƒ).
+- **Multi-scale local features:** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ kernel sizes Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² â€” multi-scale Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ· multi-scale backbone.
+- **Lightweight global context:** transpose attention Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð°Ð»Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ O(1) vs O(NÂ²).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+SDTA Ð±Ð»Ð¾Ðº:
+
+```
+Input X (HÃ—WÃ—C)
+  â†’ Split channels into k groups: Xâ‚,...,Xâ‚– (each C/k channels)
+  â†’ Depthwise conv 3Ã—3, 5Ã—5, ..., (2k+1)Ã—(2k+1) per group
+  â†’ Concat â†’ Adaptive Average Pool â†’ 1D tokens (C/k Ã— k)
+  â†’ Transpose self-attention across channels â†’ scale â†’ add
+  â†’ Output
+```
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: ConvNeXt-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ (Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸) + SDTA (Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | GFLOPs | Mobile Latency |
+|---|---|---|---|---|
+| EdgeNeXt-XXS | 71.2% | 1.3 | 0.26 | â€” |
+| EdgeNeXt-XS | 75.0% | 2.3 | 0.54 | â€” |
+| EdgeNeXt-S | 78.8% | 5.6 | 1.26 | ~3ms (est.) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+EdgeNeXt-S ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼ Ñ MobileViT-S (+0.4% Top-1) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð² 1.6Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… FLOP'Ð°Ñ…. Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Pareto-front ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (ECCVW 2022).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÐ²Ð°Ð¹ÑÐ°Ñ… Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐµ Ð½Ðµ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+- Transpose attention Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ð¼ Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ spatial structure â€” trade-off.
+- ÐœÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐµ community Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ EfficientFormer/MobileViT.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | EdgeNeXt-XXS | EdgeNeXt-S |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 1.3 | 5.6 |
+| GFLOPs | 0.26 | 1.26 |
+| TFLite/ONNX | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** deployment candidate, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Channel-wise attention Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² ðŸ…²:** "ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹" Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ = ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð². SDTA-Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿: channel-wise attention Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ attention Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+- **XXS Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚:** 1.3M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², 0.26 GFLOPs â€” Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ embedding head Ð² AQA pipeline.
+- **Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ baseline:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ edge backbone Ð² ablation SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SDTA Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»ÑÑ Ðº skeleton temporal data. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Skeleton-SDTA â€” channel split Ð¿Ð¾ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (Ð½Ð¾Ð³Ð¸, ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑ, Ñ€ÑƒÐºÐ¸) + temporal depthwise conv Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ðµ + channel attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ð¼Ð¸. Ð¯Ð²Ð½Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/mmaaz60/EdgeNeXt
+- Pretrained: XXS, XS, S, B
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{maaz2022edgenext,
+  title={EdgeNeXt: Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture for Mobile Vision Applications},
+  author={Maaz, Muhammad and Shaker, Abdelrahman and Cholakkal, Hisham and Khan, Salman and Khan, Fahad Shahbaz and Anwer, Rao Muhammad and Felsberg, Michael},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision Workshops},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientFormer Vision Transformers at MobileNet Speed.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientFormer Vision Transformers at MobileNet Speed.md
new file mode 100644
index 0000000..8e9f219
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientFormer Vision Transformers at MobileNet Speed.md	
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: "EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed"
+title_ru: "EfficientFormer: Vision Transformer Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MobileNet"
+authors: [Li, Yuan, Wen, Hu, Evangelidis, Tulyakov, Wang, Ren]
+year: 2022
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2206.01191"
+tags: [mobile_backbone, vision_transformer, edge, latency_driven, hybrid]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# EfficientFormer: Vision Transformer Ð½Ð° ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MobileNet
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+EfficientFormer â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ViT-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ backbone, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MobileNetV2 (~1.6ms Ð½Ð° iPhone) Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ViT-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: latency-driven design space â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ FLOP'Ñ‹. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° 4D (CONV) Ð¸ 3D (attention) Ð²ÐµÑ‚ÐºÐ¸, Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ attention Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ViT-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ CNN Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… scale, Ð½Ð¾ Ð½Ð°Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¸Ð·-Ð·Ð° reshape/transpose Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ softmax attention. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ ViT, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° iPhone/Android Ð±ÐµÐ· ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Latency-driven design:** ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ bottleneck list Ð¸Ð· Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¾Ñ‚ÑÐ¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ SoC, Ð° Ð½Ðµ FLOP'Ð°Ð¼.
+- **4Dâ†’3D Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð±Ð»Ð¾Ðº:** ÑÐ½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° 4D (CONV) pooling mixer Ð´Ð»Ñ spatial features, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ 3D (attention) Ð´Ð»Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸ÑÑ….
+- **EfficientFormerV2:** Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ MHSA Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÐºÐ½Ð°Ð¼Ð¸ + Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº â€” MetaFormer:
+
+```
+Input â†’ Token mixer (pool or attention) â†’ Add â†’ MLP â†’ Add â†’ Output
+```
+
+Pool mixer (Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹): 3Ã—3 average pooling â€” Ð´Ñ‘ÑˆÐµÐ²Ð¾, Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+Attention mixer (Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¹): ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ MHSA.
+
+Ð›Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº: ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ (iPhone 12), ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑÑ lookup table â†’ EfficientFormer-L1/L3/L7.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | iPhone 12 Latency |
+|---|---|---|---|
+| EfficientFormer-L1 | 79.2% | 12.3 | 1.6ms |
+| EfficientFormer-L3 | 82.4% | 31.4 | 3.0ms |
+| EfficientFormerV2-S0 | 75.7% | 3.6 | 0.9ms |
+| EfficientFormerV2-S2 | 81.6% | 12.6 | 2.0ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+EfficientFormer-L1 Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ MobileNetV2 (1.6ms vs 2.0ms) Ð¿Ñ€Ð¸ +4.5% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° ImageNet. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚: ViT Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ CNN Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ….
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ iPhone Neural Engine â€” Ð½Ð° Qualcomm/Android Snapdragon Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ.
+- Pool mixer Ð² Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ fine-grained motion.
+- ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | EfficientFormerV2-S0 | EfficientFormer-L1 |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 3.6 | 12.3 |
+| GFLOPs | 0.4 | 1.3 |
+| iPhone 12 latency | 0.9ms | 1.6ms |
+| CoreML | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+| TFLite | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** excellent deployment candidate Ð´Ð»Ñ Apple-Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð° (iPhone Neural Engine). ÐÐ° Android â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐºÐ¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **iOS deployment ðŸ…²:** ÐµÑÐ»Ð¸ SmartRep Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ iPhone â€” EfficientFormer Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ backbone. ÐÐ°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CoreML Ñ Apple Neural Engine.
+- **Pose estimation backbone:** Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… EfficientFormer Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ pose estimation head â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ ViTPose, Ð½Ð¾ Ð² ~10Ã— Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ.
+- **Encoder Ð´Ð»Ñ AQA head:** EfficientFormer ÐºÐ°Ðº image/frame encoder â†’ Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ â†’ AQA head. Ð¡ÐºÐ²Ð¾Ð·Ð½Ð¾Ð¹ pipeline Ð·Ð° ~5ms Ð½Ð° iPhone.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+EfficientFormer Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ pose estimation Ð¸ motion analysis. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** EfficientFormer-Pose â€” head Ð´Ð»Ñ pose estimation Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… EfficientFormer-L1 Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð¾Ð¼ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (iPhone 13/14, Snapdragon 8 Gen 2). Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ BlazePose Ð¸ RTMPose Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ â€” Ñ‚Ð¾Ñ‚ ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ gap Ð¸Ð· `_index.md` Ð¿Ñ€Ð¾ Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð°.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/snap-research/EfficientFormer
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ L1, L3, L7
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{li2022efficientformer,
+  title={EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed},
+  author={Li, Yanyu and Yuan, Geng and Wen, Yang and Hu, Eric and Evangelidis, Georgios and Tulyakov, Sergey and Wang, Yanzhi and Ren, Jian},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientNet Rethinking Model Scaling for CNNs.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientNet Rethinking Model Scaling for CNNs.md
new file mode 100644
index 0000000..f513684
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/EfficientNet Rethinking Model Scaling for CNNs.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks"
+title_ru: "EfficientNet: ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¾ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹"
+authors: [Tan, Le]
+year: 2019
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1905.11946"
+tags: [mobile_backbone, scaling, nas, cnn, edge, compound_scaling]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# EfficientNet: Ð¡Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ CNN
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+EfficientNet Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (compound scaling): ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ð°, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ…. Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° B0 Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° NAS, Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ B1â€“B7 â€” ÐµÑ‘ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸. EfficientNetV2 (2021) Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Fused-MBConv Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð¸ progressive training Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² 11Ã— Ð¿Ñ€Ð¸ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¢Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ CNN (Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¶Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ ÑˆÐ¸Ñ€Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ) Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾: ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð°. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ðº Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð²ÑÐµÑ… Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Compound scaling:** $d = \alpha^\phi$, $w = \beta^\phi$, $r = \gamma^\phi$, Ð³Ð´Ðµ $\phi$ â€” ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ, $\alpha, \beta, \gamma$ â€” Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ñ‹ NAS Ð½Ð° B0.
+- **MBConv baseline (B0):** MobileNet-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ inverted residual Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ñ SE, Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ MnasNet.
+- **EfficientNetV2:** Fused-MBConv (3Ã—3 conv Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ depthwise) Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ðµ; progressive image resizing Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+MBConv Ð±Ð»Ð¾Ðº B0: expand ratio 6, depthwise 3Ã—3 Ð¸Ð»Ð¸ 5Ã—5, SE ratio 0.25.
+
+Compound scaling: Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ $\alpha \cdot \beta^2 \cdot \gamma^2 \approx 2$ (FLOP ÑƒÐ´Ð²Ð°Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ $\phi$ +1), Ð½Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ $\alpha, \beta, \gamma$ grid search Ð½Ð° B0.
+
+EfficientNetV2 Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ 3 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Fused-MBConv (Ð±ÐµÐ· depthwise â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð´Ð»Ñ GPU/TPU/NPU):
+
+```
+Fused-MBConv: Input â†’ 3Ã—3 conv (expand) â†’ SE â†’ 1Ã—1 conv (project)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | GFLOPs | Latency (V100) |
+|---|---|---|---|---|
+| EfficientNet-B0 | 77.1% | 5.3 | 0.39 | ~1.7ms |
+| EfficientNet-B4 | 82.9% | 19.3 | 4.2 | ~5.5ms |
+| EfficientNetV2-S | 83.9% | 21.5 | 8.4 | 2.9ms (V100) |
+| EfficientNetV2-M | 85.2% | 54.1 | 24.7 | 5.4ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+EfficientNet-B7 Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 84.4% ImageNet (2019) Ð¿Ñ€Ð¸ 8.3Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ FLOP, Ñ‡ÐµÐ¼ ResNet-152 Ñ Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¶Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ. V2 Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² 11Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ EfficientNet-B7.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Depthwise conv Ð² B0â€“B4 Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° mobile GPU/DSP â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹.
+- NAS-Ð½Ð°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ compute budget â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾Ñ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ðµ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ°.
+- ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | EfficientNet-B0 | EfficientNetV2-S |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 5.3 | 21.5 |
+| GFLOPs | 0.39 | 8.4 |
+| TFLite/ONNX | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+| INT8 PTQ | Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ (B0â€“B2) | Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** EfficientNet-B0 â€” deployment candidate Ð´Ð»Ñ feature extractor. B4+ â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ñ real-time mobile.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Baseline backbone ðŸ…²:** EfficientNet-B0 â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ lightweight Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹; Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº baseline Ð² ablation study.
+- **EfficientPose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ EfficientNet:** EfficientPose (ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 2) ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… EfficientNet â€” Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ backbone Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+- **V2 Ð´Ð»Ñ server-side teacher:** EfficientNetV2-M ÐºÐ°Ðº teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ B0-student.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+EfficientNet â€” 2D, Ð±ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÐ¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** EfficientNet3D-Lite â€” ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ compound scaling Ð´Ð»Ñ 3D conv pose backbone Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ð¼ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ 5 GFLOPs. ÐÐµ Ð±Ñ‹Ð»Ð¾ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ fitness-domain.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/google/automl/tree/master/efficientnetv2, torchvision
+- Pretrained: TF Hub, timm (PyTorch)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{tan2019efficientnet,
+  title={EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks},
+  author={Tan, Mingxing and Le, Quoc V},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2019}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FastViT A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FastViT A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization.md
new file mode 100644
index 0000000..51058b3
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FastViT A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization.md	
@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+title: "FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization"
+title_ru: "FastViT: Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Vision Transformer Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ"
+authors: [Vasu, Gabriel, Zhu, Tuzel, Ranjan]
+year: 2023
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2303.14189"
+tags: [mobile_backbone, vision_transformer, reparameterization, hybrid, edge, apple]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# FastViT: Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ ViT Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+FastViT Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ RepMixer â€” token mixer Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ multi-branch (skip + depthwise + pointwise), Ð¿Ñ€Ð¸ inference Ð²ÐµÑ‚ÐºÐ¸ ÑÐ²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ depthwise conv, ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ overhead attention Ð² Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ…. Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ MobileOne Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ EfficientFormer. Ð’Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÐ°Ðº Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð°: train-time Ð¸ inference-time Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ edge deployment.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+EfficientFormer Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ pooling mixer Ð² Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… â€” Ð´Ñ‘ÑˆÐµÐ²Ð¾, Ð½Ð¾ Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ representation quality. MHSA Ð²Ð¾ Ð²ÑÐµÑ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ mixer Ñ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¸ Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ¾Ð¼.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **RepMixer:** token mixing Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· branch-parallel conv Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ â†’ single depthwise Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (reparameterization).
+- **Large kernel conv:** 7Ã—7 depthwise Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð° Ð±ÐµÐ· quadratic attention.
+- **Hybrid design:** RepMixer Ð² Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸ÑÑ… (cheap) + self-attention Ð² Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ñ… (accurate).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+RepMixer (Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°):
+
+```
+Input X â†’ [skip connection] + [1Ã—1 conv â†’ depthwise kÃ—k] + [depthwise kÃ—k] â†’ BN â†’ Output
+```
+
+RepMixer (Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ reparameterization):
+
+```
+Input X â†’ single depthwise kÃ—k â†’ BN â†’ Output  (Ð²ÑÐµ Ð²ÐµÑ‚ÐºÐ¸ ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ)
+```
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: RepMixer Ã— 3 ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ð¸ + MHSA Ã— 1 Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ð´Ð¸Ñ.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | iPhone 12 Latency |
+|---|---|---|---|
+| FastViT-T8 | 73.9% | 4.0 | 0.8ms |
+| FastViT-S12 | 79.8% | 10.9 | 1.4ms |
+| FastViT-MA36 | 83.9% | 44.6 | 3.8ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+FastViT-T8: Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ EfficientFormerV2-S0 Ð¿Ñ€Ð¸ +0.7% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. FastViT-S12: 1.4ms vs EfficientFormer-L1 (1.6ms) Ð¿Ñ€Ð¸ +0.6% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Pareto-front Ð½Ð° iPhone 12.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Reparameterization Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ BN+Conv â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ðº attention ÑÐ»Ð¾ÑÐ¼.
+- ÐÐ° Android Snapdragon Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ iPhone ANE.
+- ÐÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾/Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | FastViT-T8 | FastViT-S12 |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 4.0 | 10.9 |
+| GFLOPs | 0.7 | 1.8 |
+| iPhone 12 latency | 0.8ms | 1.4ms |
+| CoreML | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** top deployment candidate Ð´Ð»Ñ iPhone. Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Pareto-front ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ hybrid ViT Ð´Ð»Ñ Apple SoC.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **iPhone backbone ðŸ…²:** FastViT-T8 â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ iPhone Ñ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose feature extractor Ð² iOS-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ SmartRep.
+- **Reparameterization Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿:** Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ (train-time complexity â†’ inference-time simplicity) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº skeleton temporal models â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ multi-scale temporal, Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” reparameterized 1D conv.
+- **MobileOne Ñ€Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¸Ðº:** Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÐµÑ… Ð¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (Apple) â€” Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+FastViT Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ pose estimation Ð¸ motion sequences. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº FastViT vs EfficientFormer vs BlazePose backbone Ð´Ð»Ñ pose estimation Ð½Ð° iPhone Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ðµ â€” Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‚ gap, Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑƒÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ `_index.md`.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/apple/ml-fastvit
+- Pretrained: T8, SA12, SA24, SA36, MA36
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{vasu2023fastvit,
+  title={FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization},
+  author={Vasu, Pavan Kumar Anasosalu and Gabriel, James and Zhu, Jeff and Tuzel, Oncel and Ranjan, Anurag},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FitNets Hints for Thin Deep Nets.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FitNets Hints for Thin Deep Nets.md
new file mode 100644
index 0000000..6999932
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/FitNets Hints for Thin Deep Nets.md	
@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+title: "FitNets: Hints for Thin Deep Nets"
+title_ru: "FitNets: ÐŸÐ¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ñ… Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ (Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð²)"
+authors: [Romero, Ballas, Kahou, Chassang, Gatta, Bengio]
+year: 2015
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1412.6550"
+tags: [knowledge_distillation, feature_distillation, intermediate_layers, compression, hint_learning]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# FitNets: Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+FitNets Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ KD (Hinton) Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸: student Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… logits teacher, Ð½Ð¾ Ð¸ Ð½Ð° "Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ°Ñ…" â€” Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² teacher, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ regressor. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ðµ (fewer channels) Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ðµ (more layers) ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ supervision. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ feature-level distillation, ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð² pose estimation.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+KD Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° logits ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ student'Ð°. Ð¢Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ð¹ Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ student Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð·Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¼ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸ÑÑ…. ÐŸÑ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸ â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ supervision ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Hint layers:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ teacher ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ "Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ°Ð¼Ð¸" Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² student'Ð°.
+- **Regressor:** Ñ‚Ð°Ðº ÐºÐ°Ðº teacher Ð¸ student Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ conv-regressor Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+- **Two-stage training:** (1) hint pre-training: student Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ñ…; (2) KD fine-tuning: Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° soft logits.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Stage 1 (hint pre-training):
+
+$$\mathcal{L}_{hint} = \|u_h(\mathbf{W}^h_S) - \mathbf{W}^T_t\|_2^2$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $u_h$ â€” regressor, $\mathbf{W}^h_S$ â€” hint layer student'Ð°, $\mathbf{W}^T_t$ â€” guided layer teacher'Ð°.
+
+Stage 2 (KD):
+
+$$\mathcal{L}_{KD} = (1-\alpha)\mathcal{L}_{CE} + \alpha T^2 \mathcal{L}_{KL}(p_T, p_S)$$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Teacher (frozen):  hint layer W_t^T
+                         â†“
+Student hint layer W_S^h â†’ Regressor u_h â†’ match W_t^T (Stage 1)
+                         â†“
+Student full forward + KD loss on logits (Stage 2)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Teacher | Student | KD (Hinton) | FitNet |
+|---|---|---|---|---|
+| CIFAR-10 | Maxout | Thin deep net | 9.09% err | 8.39% err |
+| MNIST | Maxout | Thin deep net | 0.57% err | 0.51% err |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð¢Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ð¹ student Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· FitNet Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ KD Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¶Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² FitNet Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¶Ðµ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð½ÑŒÑˆÐµ Ñ‡ÐµÐ¼ KD-student â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ÑÑ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Two-stage training ÑƒÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÑÐµÑ‚ pipeline.
+- Ð’Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ hint layer Ð¸ guided layer â€” Ð½ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€.
+- Regressor Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹, Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ.
+- Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ teacher Ð¸ student Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Feature distillation Ð´Ð»Ñ pose ðŸ…²:** DistilPose (CVPR 2023) Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð²Ð´Ð¾Ñ…Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½ FitNets â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‘Ñ‚ heatmap features Ð¾Ñ‚ heavy pose model Ðº light one. FitNet = Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°.
+- **Motion representation distillation:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ MotionBERT (temporal attention maps, joint embedding) ÐºÐ°Ðº hint Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ skeleton encoder.
+- **LUPI Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** teacher Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚ RGB â†’ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÐºÐ°ÐµÑ‚ motion features â†’ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ðº hint skeleton-student. Ð­Ñ‚Ð¾ FitNet-ÑÑ‚Ð¸Ð»ÑŒ cross-modal distillation.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+FitNet Ð´Ð»Ñ cross-modal (videoâ†’skeleton) Ð¸ temporal Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Temporal FitNet â€” hint learning Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ temporal attention ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ (ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹) Ð¾Ñ‚ video-teacher Ðº skeleton-student. ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾", Ð½Ð¾ Ð¸ "ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾".
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð½ÐµÑ‚ Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (2015), Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð² Distiller (Intel)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{romero2015fitnets,
+  title={FitNets: Hints for Thin Deep Nets},
+  author={Romero, Adriana and Ballas, Nicolas and Kahou, Samira Ebrahimi and Chassang, Antoine and Gatta, Carlo and Bengio, Yoshua},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2015}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/GPTQ Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/GPTQ Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers.md
new file mode 100644
index 0000000..715fad4
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/GPTQ Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers.md	
@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+title: "GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers"
+title_ru: "GPTQ: Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ post-training ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²"
+authors: [Frantar, Ashkboos, Hoefler, Alistarh]
+year: 2023
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2210.17323"
+tags: [quantization, ptq, int4, second_order, one_shot, transformers]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# GPTQ: One-shot post-training ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+GPTQ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð¾ INT4/INT3 Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð±ÐµÐ· retraining, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Cholesky Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ (Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´ÐºÑƒ) rounding ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÑÐ° Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²ÑˆÐ¸Ð¼ÑÑ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ñ. ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ LLaMA-175B Ð·Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² Ð½Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ GPU â€” Ñ€ÐµÐ²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾. ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ñ‹ (second-order weight quantization) Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ðº Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+BRECQ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð±Ð»Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ LLM Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð±Ð»Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð°. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð²ÐµÑÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ð·Ð° ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ Ð±ÐµÐ· Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **OBQ (Optimal Brain Quantization):** Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ $\Delta\mathbf{w}$ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ $w_q$: $\Delta\mathbf{w} = -\frac{w_q - w}{[H^{-1}]_{qq}} \cdot [H^{-1}]_{:,q}$ â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²ÐµÑÐ° Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ….
+- **Lazy batch updates:** ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½ÐºÐ¸ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°Ð¼Ð¸, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹ Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð¼ â€” ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ 100Ã—.
+- **Cholesky preprocessing:** Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Hessian Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Cholesky.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð»Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð²ÐµÑÐ¾Ð² $W$ (Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Linear ÑÐ»Ð¾Ð¹):
+
+$$\min_{Q(W)} \|WX - Q(W)X\|_F^2$$
+
+Iterative quantization Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½ÐºÐ°Ð¼ $q$:
+
+$$\Delta W_{:, q':> q} = -\frac{\delta_q}{H^{-1}_{qq}} \cdot H^{-1}_{q, q':>q}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\delta_q = Q(W_{:,q}) - W_{:,q}$ â€” Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½ÐºÐ¸.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | FP16 PPL | W4 GPTQ | W3 GPTQ |
+|---|---|---|---|---|
+| LLaMA-7B | WikiText-2 PPL | 5.68 | 6.09 | 7.59 |
+| LLaMA-30B | WikiText-2 PPL | 4.10 | 4.45 | 5.17 |
+| OPT-175B | WikiText-2 PPL | 8.34 | 9.03 | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ INT4 Ð´Ð»Ñ LLM. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ BRECQ Ð¿Ð¾ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ…Ð¾Ð¶ÐµÐ¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð˜Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ weight-only (Ð½Ðµ activation) ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” W4A16 Ð¸Ð»Ð¸ W4A8.
+- Cholesky Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ $H^{-1}$ â€” Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ.
+- Ð”Ð»Ñ CV Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Ð½Ðµ LLM) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ ðŸ…²:** GPTQ â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ second-order PTQ. ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ "related work Ð¿Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸" ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ SmartRep.
+- **Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ backbone'Ñ‹:** ViTPose, MotionBERT â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð´Ð»Ñ W4A8 PTQ.
+- **ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸:** GPTQ INT4 Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ SmartRep skeleton encoder Ð² 4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑŠÑ‘Ð¼Ðµ â€” Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ embedded/wearable Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+GPTQ Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ temporal Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ skeleton models. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** GPTQ-MotionBERT â€” one-shot INT4 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ MotionBERT Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹ AUROC Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ Ð½Ð° AQA Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ GPTQ vs BRECQ vs LSQ-QAT Ð´Ð»Ñ motion quality assessment pipeline.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/IST-DASLab/gptq
+- Pretrained: quantized LLaMA Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{frantar2023gptq,
+  title={GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers},
+  author={Frantar, Elias and Ashkboos, Saleh and Hoefler, Torsten and Alistarh, Dan},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/LSQ Learned Step Size Quantization.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/LSQ Learned Step Size Quantization.md
new file mode 100644
index 0000000..86d8a96
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/LSQ Learned Step Size Quantization.md	
@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+title: "Learned Step Size Quantization"
+title_ru: "ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼ (LSQ)"
+authors: [Esser, McKinstry, Bablani, Appuswamy, Modha]
+year: 2020
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1902.08153"
+tags: [quantization, qat, int8, differentiable, learned_stepsize]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# LSQ: ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+LSQ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ ÑˆÐ°Ð³ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ $s$ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· straight-through estimator Ð´Ð»Ñ STE-Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð± ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ñ, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ FP32 Ð¿Ñ€Ð¸ INT4. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ QAT Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÐºÐ¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð²ÑÐµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ðº ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ edge deployment.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³ $s$ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, $s = \frac{\max|W|}{2^{b-1}}$). ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ $s$ Ð²Ð°Ñ€ÑŒÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ ÑÐ»Ð¾ÑÐ¼ Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ â€” Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ° Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°, Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ â€” Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ $s$ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ $s$:** $\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial s}$ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· STE Ð´Ð»Ñ Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Per-channel / per-tensor:** $s$ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°.
+- **ÐÐ¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð°:** $\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial s}$ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² â€” ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€:
+
+$$\hat{v} = s \cdot \text{clip}\left(\lfloor v/s \rceil,\, -2^{b-1},\, 2^{b-1} - 1\right)$$
+
+Ð“Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· STE ($\frac{\partial \lfloor \cdot \rceil}{\partial x} = 1$):
+
+$$\frac{\partial \hat{v}}{\partial s} = \text{clip}\left(\lfloor v/s \rceil,\, -2^{b-1},\, 2^{b-1}-1\right) - v/s + 1_{[\text{clip active}]}$$
+
+ÐÐ¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°: Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° $\sqrt{n \cdot q_{pos}}$ Ð³Ð´Ðµ $n$ â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð².
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | FP32 | INT8 LSQ | INT4 LSQ |
+|---|---|---|---|---|---|
+| ResNet-50 | ImageNet | Top-1 | 76.9% | 76.7% | 75.8% |
+| MobileNetV2 | ImageNet | Top-1 | 71.9% | 71.9% | 67.5% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+INT8: Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð° FP32. INT4: Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ÑÑ Ðº FP32 Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… backbone'Ð°Ñ…. ÐžÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ SOTA baseline Ð´Ð»Ñ QAT.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- QAT Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ full retraining (Ð¸Ð»Ð¸ fine-tuning) â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.
+- INT4 Ð´Ð»Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÐµÐ½ â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ W4A8 (Ð²ÐµÑÐ° 4-Ð±Ð¸Ñ‚, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 8-Ð±Ð¸Ñ‚).
+- ÐÐµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»ÑÑ Ð´Ð»Ñ temporal models (video transformers).
+- SE-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ LSQ Ð¸Ð·-Ð·Ð° sigmoid.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **INT8 deployment ðŸ…²:** LSQ â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ QAT backbone'Ð¾Ð² SmartRep. MobileOne-S0 + LSQ INT8 = <1ms Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÐµÐ¹ <0.5% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Skeleton temporal encoder:** Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ LSQ Ðº 1D temporal conv / GRU Ð´Ð»Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ AQA head â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ.
+- **Ð—Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸:** LSQ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ "Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸" Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+LSQ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»ÑÑ Ðº temporal skeleton models. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** LSQ-QAT Ð´Ð»Ñ skeleton AQA pipeline (pose estimator + temporal encoder + AQA head) Ð² INT8 Ñ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ AUROC anomaly detection â‰¥95% Ð¾Ñ‚ FP32 baseline â€” ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ benchmark Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»ÑÑ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/IntelLabs/distiller (LSQ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ), timm (Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{esser2020learned,
+  title={Learned Step Size Quantization},
+  author={Esser, Steven K and McKinstry, Jeffrey L and Bablani, Deepika and Appuswamy, Rathinakumar and Modha, Dharmendra S},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Mobile Inference Frameworks Overview (TFLite, ONNX, MNN, NCNN, CoreML, ExecuTorch).md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Mobile Inference Frameworks Overview (TFLite, ONNX, MNN, NCNN, CoreML, ExecuTorch).md
new file mode 100644
index 0000000..abdf087
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Mobile Inference Frameworks Overview (TFLite, ONNX, MNN, NCNN, CoreML, ExecuTorch).md	
@@ -0,0 +1,138 @@
+---
+title: "Mobile Inference Frameworks: Overview for SmartRep"
+title_ru: "ÐžÐ±Ð·Ð¾Ñ€ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ¾Ð² Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ° Ð´Ð»Ñ SmartRep"
+authors: [various]
+year: 2024
+venue: "survey/reference"
+venue_tier: "reference"
+doi: "â€”"
+tags: [edge, deployment, tflite, onnx, coreml, mnn, ncnn, executorch, qualcomm, frameworks]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# ÐžÐ±Ð·Ð¾Ñ€ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ¾Ð² Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ°
+
+*ÐšÐ°Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°-ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº: Ð½Ðµ Ð¾Ð´Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ, Ð° ÑÐ²Ð¾Ð´ÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð² SmartRep.*
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°
+
+| Ð¤Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº | ÐŸÐ»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° | NPU | INT8 | INT4 | FP16 | Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ runtime | ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚ |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| TFLite | Android, iOS, Linux | Hexagon (via Delegate) | âœ… | âœ… | âœ… | ~1 MB | Android |
+| ONNX Runtime Mobile | Android, iOS, Win | DirectML, NNAPI | âœ… | âœ… | âœ… | ~1.5 MB | ÐšÑ€Ð¾ÑÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ |
+| CoreML | iOS, macOS | Apple ANE | âœ… | âœ… | âœ… | System | iPhone/iPad |
+| MNN (Alibaba) | Android, iOS, Linux | NNAPI, Adreno | âœ… | âœ… | âœ… | ~400 KB | Android (Alibaba apps) |
+| NCNN (Tencent) | Android, iOS, Linux | Vulkan | âœ… | âŒ | âœ… | ~700 KB | Android (games/apps) |
+| PyTorch Mobile / ExecuTorch | Android, iOS | XNNPACK | âœ… | Experimental | âœ… | ~2 MB | Research â†’ prod |
+| Qualcomm AI Hub + SNPE | Snapdragon | HTP (Hexagon) | âœ… | âœ… | âœ… | SDK | Qualcomm SoC |
+
+## Ð”ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾
+
+### TensorFlow Lite
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Google. **Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** tensorflow.org/lite.
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Android ML. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ `.tflite` â€” flatbuffer. Ð”ÐµÐ»ÐµÐ³Ð°Ñ‚Ñ‹: GPU Delegate, NNAPI Delegate (Qualcomm Hexagon, MediaTek APU), EdgeTPU Delegate.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- BlazePose, MoveNet ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº TFLite â€” zero-cost Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+- INT8 PTQ: `tf.lite.TFLiteConverter` + representative dataset â€” 5 ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðº ÐºÐ¾Ð´Ð°.
+- ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: custom ops Ð´Ð»Ñ Mamba/SSM Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ€ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ.
+
+### ONNX Runtime Mobile
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Microsoft + community. **Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** onnxruntime.ai.
+
+Ð£Ð½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¾ÑÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ runtime. ÐŸÑ€Ð¾Ð²Ð°Ð¹Ð´ÐµÑ€Ñ‹: NNAPI, CoreML, TensorRT, CUDA. ORT Mobile â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ runtime Ð±ÐµÐ· Python dependency.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- Export Ð¸Ð· PyTorch â†’ ONNX â†’ ORT Mobile: ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² PyTorch (MotionBERT, ViTPose).
+- Execution providers Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ NPU ÐµÑÐ»Ð¸ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½.
+- ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ attention Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ custom Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+### CoreML
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Apple. **Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** developer.apple.com/documentation/coreml.
+
+Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº iOS/macOS. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Apple Neural Engine (ANE) Ð½Ð° iPhone 8+. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ñ‹: `.mlmodel`, `.mlpackage`. ÐšÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: `coremltools` (Python).
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep (iOS):**
+- FastViT, MobileOne Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð¾Ñ‚ Apple â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CoreML Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾.
+- ANE Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ energy efficiency vs CPU (~10Ã— Ð¿Ñ€Ð¸ INT8).
+- ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Apple devices; ÑÐºÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ Ð¸Ð· PyTorch Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `coremltools.convert()`.
+
+### MNN (Mobile Neural Network, Alibaba)
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Alibaba. Ð ÐµÐ¿Ð¾: github.com/alibaba/MNN.
+
+ÐžÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ (~400KB) runtime Ñ Ð°ÐºÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ footprint. ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Adreno GPU (Qualcomm) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenCL. Ð¨Ð¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Taobao, DingTalk.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ resource-constrained Android (budget phones).
+- INT8/FP16 Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ Ð´Ð»Ñ CNN backbone'Ð¾Ð².
+
+### NCNN (Tencent)
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Tencent. Ð ÐµÐ¿Ð¾: github.com/Tencent/ncnn.
+
+ÐŸÐ¾Ð¿ÑƒÐ»ÑÑ€ÐµÐ½ Ð² Chinese tech â€” WeChat Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ NCNN Ð´Ð»Ñ facial recognition. ARM Neon Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Vulkan backend Ð´Ð»Ñ GPU. ÐÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ INT4.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- BlazePose Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `ncnn-tools`.
+- Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° mid-range Android (Qualcomm 600-series).
+
+### PyTorch Mobile / ExecuTorch
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Meta (Facebook). Ð ÐµÐ¿Ð¾: github.com/pytorch/executorch.
+
+ExecuTorch â€” Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ (2023) production-ready runtime, Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‹Ð¹ PyTorch Mobile. XNNPACK backend Ð´Ð»Ñ CPU, Core ML delegate Ð´Ð»Ñ iOS.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- MotionBERT, ViTPose â€” PyTorch models â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ export Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `torch.export`.
+- ExecuTorch activly developed â€” Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ transformer ops.
+
+### Qualcomm AI Hub + SNPE/QNN
+
+**Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Qualcomm. Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: aihub.qualcomm.com.
+
+Cloud-based platform Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° Ð½Ð° Qualcomm SoC (Snapdragon 8 Gen 3, etc.). SNPE/QNN SDK Ð´Ð»Ñ Hexagon DSP/HTP.
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:**
+- Snapdragon â€” Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ SoC Ð½Ð° Android flagship Ð¸ mid-range.
+- Qualcomm AI Hub: upload model â†’ instant benchmark Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 3.
+- INT8/INT4 Ð´Ð»Ñ Hexagon HTP: Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸Ð· Ð²ÑÐµÑ….
+
+## Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| Ð¢Ð°Ñ€Ð³ÐµÑ‚ | Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€Ðº | Fallback |
+|---|---|---|
+| Android flagship (Snapdragon) | TFLite + Hexagon Delegate / QNN | ONNX RT + NNAPI |
+| Android mid-range | TFLite + NNAPI | MNN / NCNN |
+| iPhone (iOS) | CoreML + ANE | ONNX RT + CoreML EP |
+| Jetson Orin Nano | ONNX RT + TensorRT | PyTorch ExecuTorch |
+| Research / cross-platform | ONNX RT Mobile | PyTorch Mobile |
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð² TFLite (Android) + CoreML (iOS) Ð¿Ð¾ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ~95% target ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð². ONNX â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð¸Ð· _index.md
+
+> "Pose estimation Ñ pay-per-precision tradeoff Ð½Ð° edge Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½: ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ GPU, ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½Ð° CPU, ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½Ð° NPU â€” Ð½ÐµÑ‚ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð°."
+
+**ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¹ benchmarking protocol Ð´Ð»Ñ fitness pose estimation pipeline (pose â†’ angles â†’ AQA) Ð½Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²:
+- iPhone 13 Pro (ANE Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CoreML)
+- Samsung Galaxy S23 (Snapdragon 8 Gen 2 Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· QNN)
+- Pixel 7 (Google Tensor Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· TFLite)
+- Raspberry Pi 5 (embedded, NCNN)
+
+ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸: latency (ms), throughput (FPS), energy (mJ/frame), accuracy (MPJPE, AUROC).
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@misc{smartrep_frameworks_survey,
+  title={Mobile Inference Frameworks: Reference Card for SmartRep Edge Deployment},
+  note={Internal reference document, SmartRep project},
+  year={2024}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileOne An Improved One millisecond Mobile Backbone.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileOne An Improved One millisecond Mobile Backbone.md
new file mode 100644
index 0000000..778061a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileOne An Improved One millisecond Mobile Backbone.md	
@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+title: "MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backbone"
+title_ru: "MobileOne: Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ backbone Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ 1 Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ð°"
+authors: [Vasu, Gabriel, Zhu, Tuzel, Ranjan]
+year: 2023
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2206.04040"
+tags: [mobile_backbone, reparameterization, edge, apple, 1ms, cnn]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# MobileOne: ÐœÐ¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ backbone Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ 1ms
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MobileOne â€” pure CNN backbone, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ <1ms Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° iPhone 12 Ð¿Ñ€Ð¸ 75.9% ImageNet Top-1, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½ÑƒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº â€” Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ (depthwise + skip + 1Ã—1), Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ Ð¾Ð½Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ñ€Ð°Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ conv. MobileOne-S0 (75.9%, 0.9ms) Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MobileNetV3-Small Ð¿Ñ€Ð¸ Ð² 4Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ SmartRep: bottleneck â€” Ð½Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹, Ð° memory access Ð¸ activation functions.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ mobile backbone'Ñ‹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ Ð¿Ð¾ FLOP'Ð°Ð¼, Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸: memory access cost, activation functions (sigmoid Ð² SE-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ°Ñ…), branch overhead. MobileOne Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¸ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Activation analysis:** Squeeze-and-Excitation (sigmoid) Ð¸ GELU Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° ReLU.
+- **Structural reparameterization:** multi-branch Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ (rich gradients), single-branch Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ (fast inference). Branches: 3Ã—3 depthwise + 1Ã—1 depthwise + skip.
+- **Over-parameterized training:** Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²ÐµÑ‚Ð²Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ landscape.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+MobileOne Ð±Ð»Ð¾Ðº (Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ):
+
+```
+Input â†’ [3Ã—3 depthwise â†’ BN] + [1Ã—1 depthwise â†’ BN] + [skip BN]
+      â†’ Î£ â†’ [1Ã—1 pointwise â†’ BN] Ã— k (k Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… pointwise)
+      â†’ Î£ â†’ activation (ReLU)
+```
+
+MobileOne Ð±Ð»Ð¾Ðº (Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ â€” reparameterized):
+
+```
+Input â†’ single 3Ã—3 depthwise â†’ BN â†’ single 1Ã—1 pointwise â†’ BN â†’ ReLU
+```
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ S0: 5.1M Ð¿Ñ€Ð¸ 0.9ms, S4: 14.8M Ð¿Ñ€Ð¸ 2.7ms.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | iPhone 12 Latency |
+|---|---|---|---|
+| MobileOne-S0 | 75.9% | 5.1 | 0.9ms |
+| MobileOne-S1 | 78.0% | 4.8 | 1.0ms |
+| MobileOne-S4 | 82.5% | 14.8 | 2.7ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+MobileOne-S0: 5Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ MobileNetV3-Small Ð¿Ñ€Ð¸ +6% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ backbone <1ms Ð½Ð° iPhone Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ >75%. Ð£ÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… CNN.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Pure CNN â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ attention, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ receptive field.
+- Reparameterization Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ merge BN+Conv Ð¿Ñ€Ð¸ export.
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ iPhone ANE â€” Ð½Ð° Qualcomm Android Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð¸Ð½Ð¾Ð¹.
+- ÐÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ð±ÐºÐ¸.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | MobileOne-S0 | MobileOne-S1 |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 5.1 | 4.8 |
+| GFLOPs | 0.26 | 0.83 |
+| iPhone 12 latency | 0.9ms | 1.0ms |
+| CoreML | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ |
+| INT8 PTQ | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚: top deployment candidate.** Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° iPhone. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ reparameterization â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ CoreML.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Real-time pose backbone ðŸ…²:** MobileOne-S0 Ð·Ð° 0.9ms Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ â‰¥30fps Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ overhead Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ pipeline. ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ backbone Ð² iOS-Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸ SmartRep.
+- **Reparameterization Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð´Ð»Ñ skeleton:** Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ multi-branch Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ðº 1D temporal conv Ð½Ð°Ð´ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼Ð¸ â†’ single conv Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÑƒÑŽ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+- **Distillation target:** MobileOne-S0/S1 ÐºÐ°Ðº lightweight student Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· ViTPose.
+- **ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· bottleneck:** Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¾ memory access Ð¸ activation functions Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ edge pipeline SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+MobileOne â€” 2D, Ð½ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** MobileOne-Temporal â€” reparameterized 1D temporal conv Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² (Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³ MobileOne Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð° Ð´Ð»Ñ sequence processing). ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· memory access bottleneck Ð´Ð»Ñ skeleton-based AQA pipeline Ð½Ð° Qualcomm Snapdragon â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð»ÑÑ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/apple/ml-mobileone
+- Pretrained: S0, S1, S2, S3, S4
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{vasu2023mobileone,
+  title={MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backbone},
+  author={Vasu, Pavan Kumar Anasosalu and Gabriel, James and Zhu, Jeff and Tuzel, Oncel and Ranjan, Anurag},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileViT Light-weight General-purpose and Mobile-friendly Vision Transformer.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileViT Light-weight General-purpose and Mobile-friendly Vision Transformer.md
new file mode 100644
index 0000000..2a9c132
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/MobileViT Light-weight General-purpose and Mobile-friendly Vision Transformer.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer"
+title_ru: "MobileViT: Ð›Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹, ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¸ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Vision Transformer"
+authors: [Mehta, Rastegari]
+year: 2022
+venue: "ICLR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2110.02178"
+tags: [mobile_backbone, vision_transformer, hybrid, edge, global_local, light_weight]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# MobileViT: Ð“Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Vision Transformer
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MobileViT ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ MobileNetV2 (depthwise conv Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²) Ñ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÐ»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹) Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… CNN Ð¸ ViT Ð²ÐµÑ‚Ð¾Ðº. MobileViT-Ð±Ð»Ð¾Ðº "Ñ€Ð°ÑÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚" Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ Ð¸Ð· Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² Ð¾Ð´Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ â†’ self-attention â†’ Ñ€Ð°ÑÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾: Ñ‚Ð°Ðº Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ. Ð’Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÐ°Ðº Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿: local CNN-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ñ… ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² + global attention Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ViT Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð³Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ (ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€ÑƒÑŽ CNN Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ñ‚ÐºÑƒ). CNN, Ð½Ð°Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚, Ð½Ðµ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð½ÐµÐ»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¾Ð±Ðµ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¸ÑÑÐ°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **MobileViT-Ð±Ð»Ð¾Ðº:** Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· conv â†’ global self-attention Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· patch unfolding â†’ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ°. Ð“Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ðµ.
+- **Ð‘ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ:** Ð¿Ð¾ Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· conv Ð¿Ñ€ÐµÐ»ÑŽÐ´Ð¸ÑŽ.
+- **Ð›ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** MobileViT-XXS â€” 1.3M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², 0.4 GFLOPs.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+MobileViT Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð° $X \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}$:
+
+1. Local processing: $X_L = \text{Conv}_{n \times n}(X)$
+2. Unfold patches Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° $P \times P$: Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ $\frac{HW}{P^2}$ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‡ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ $P^2$ Ð¿Ð¸ÐºÑÐµÐ»ÐµÐ¹
+3. Transformer (self-attention) Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ "Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹" Ð¾ÑÐ¸ $\frac{HW}{P^2}$
+4. Fold Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾: $X_G \in \mathbb{R}^{H \times W \times d}$
+5. Point-wise proj + concat Ñ $X_L$ â†’ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´
+
+ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: MV2-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ (conv) + MobileViT-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ (hybrid) Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | GFLOPs | iPhone 12 Latency |
+|---|---|---|---|---|
+| MobileViT-XXS | 69.0% | 1.3 | 0.4 | 1.8ms |
+| MobileViT-XS | 74.8% | 2.3 | 1.0 | 2.8ms |
+| MobileViT-S | 78.4% | 5.6 | 2.0 | 5.8ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+MobileViT-S Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MobileNetV3-Large (+5.7% Top-1) Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ…Ð¾Ð¶ÐµÐ¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ EfficientFormer-L1 Ð¿Ð¾ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ….
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Unfold/fold Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… FLOP'Ð¾Ð² Ð½Ð° CPU Ð¸Ð·-Ð·Ð° memory access patterns.
+- ÐÐ° Qualcomm SNPE/HTP Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð°, Ñ‡ÐµÐ¼ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ CNN.
+- MobileViTv2 (2022) Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ MHSA Ð½Ð° linear attention â€” Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | MobileViT-XXS | MobileViT-S |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 1.3 | 5.6 |
+| GFLOPs | 0.4 | 2.0 |
+| iPhone latency | 1.8ms | 5.8ms |
+| CoreML | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+| TFLite | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ | Ð£Ð´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** MobileViT-XXS/XS â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ pose feature extractor, Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ð° iPhone.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Hybrid Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð´Ð»Ñ skeleton ðŸ…²:** MobileViT-Ð±Ð»Ð¾Ðº Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ 1D Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²: local conv Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÐ¼ Ð¾ÐºÐ½Ð°Ð¼ + global attention Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+- **RTMPose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿:** RTMPose (Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 2) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SimCC + CSPNeXt, Ð½Ð¾ hybrid MobileViT-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°.
+- **Few-shot + hybrid:** Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ attention Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ query-Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ñ support-Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð¼ forward pass.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+MobileViT Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»ÑÑ Ð´Ð»Ñ pose estimation Ð¸ motion sequences. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Temporal MobileViT â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ unfold/fold Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ðº 1D Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹ÌÐ¼ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚: local temporal conv (Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ñ„Ð°Ð·) + global attention (ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð¼) Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ lightweight Ð±Ð»Ð¾ÐºÐµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/apple/ml-cvnets
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ XXS, XS, S
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{mehta2022mobilevit,
+  title={MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer},
+  author={Mehta, Sachin and Rastegari, Mohammad},
+  booktitle={International Conference on Learning Representations},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Searching for MobileNetV3.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Searching for MobileNetV3.md
new file mode 100644
index 0000000..5c8a983
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/Searching for MobileNetV3.md	
@@ -0,0 +1,98 @@
+---
+title: "Searching for MobileNetV3"
+title_ru: "ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº MobileNetV3"
+authors: [Howard, Sandler, Chen, Wang, Chen, Tan, Chu, Vasudevan, Zhu, Zoph, Adam, Le]
+year: 2019
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1905.02244"
+tags: [mobile_backbone, nas, cnn, edge, quantization_friendly, depthwise_separable]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# MobileNetV3: ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· NAS
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MobileNetV3 Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾-Ð¾ÑÐ²ÐµÐ´Ð¾Ð¼Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ NAS (MnasNet) Ð¸ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹: Squeeze-and-Excitation Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸, hard-swish Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ñ€ÐµÐ´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ "Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ñ…" ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð². Ð’Ñ‹Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð°Ñ…: Large (Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸) Ð¸ Small (Ð´Ð»Ñ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ¾Ð²). ÐžÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ð´ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… backbone'Ð¾Ð² Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐµ Ð² TFLite Ð¸ ONNX.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+MobileNetV2 Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾Ñˆ, Ð½Ð¾ head-ÑÐ»Ð¾Ð¸ (Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ classifier) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹. NAS-Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð»Ð¸ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ðµ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ FLOP'Ñ‹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Hard-swish Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** $\text{h-swish}(x) = x \cdot \frac{\text{ReLU6}(x+3)}{6}$ â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ swish, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð±ÐµÐ· exp, Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ….
+- **SE-blocks (Squeeze-and-Excitation):** ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ attention, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð² bottleneck Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸. ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… FLOP'Ð°Ñ….
+- **Ð ÐµÐ´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½ head:** Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð³Ð¾ 7Ã—7 conv Ð² Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ… Ð½Ð° Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ Ñ average pooling Ð´Ð¾ FC.
+- **NAS-Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** MnasNet ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°, Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð´ÐºÐ° ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð².
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð±Ð»Ð¾Ðº â€” inverted residual Ñ depthwise separable convolution (ÐºÐ°Ðº MV2), Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ñ‹ SE Ð¸ h-swish Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ…:
+
+```
+Input â†’ expand (1Ã—1 conv) â†’ depthwise 3Ã—3/5Ã—5 â†’ SE â†’ project (1Ã—1 conv) â†’ output
+         [h-swish Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ»Ð¾ÑÑ…, ReLU6 Ð² Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ñ…]
+```
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ MobileNetV3-Large: 5.4M, latency ~51ms Ð½Ð° Pixel 1 CPU (1 thread).
+MobileNetV3-Small: 2.9M, ~15ms.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | MV3-Large | MV2 |
+|---|---|---|---|---|
+| ImageNet | Classification | Top-1 Acc | 75.2% | 72.0% |
+| ImageNet | Classification | Latency (P1 CPU) | 51ms | 75ms |
+| COCO | Segmentation | mIOU | 72.6% | 70.2% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
++3.2% Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ -32% Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ vs MobileNetV2. ÐÐ° Pixel CPU Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ MnasNet Ð¿Ñ€Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¿Ð¾Ð´ Pixel 1 CPU â€” Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… (NPU, Apple ANE) Ð¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ðº Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¼ÐµÐ½ÑÑ‚ÑŒÑÑ.
+- Depthwise conv Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° GPU: Ð½Ð° Ð´ÐµÑÐºÑ‚Ð¾Ð¿Ðµ Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ ResNet Ð¿Ð¾ throughput.
+- SE-Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð² INT4 â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ QAT.
+- ÐÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾).
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | MV3-Large | MV3-Small |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 5.4 | 2.9 |
+| GFLOPs (224Ã—224) | 0.219 | 0.056 |
+| Latency, Pixel 1 CPU | ~51 ms | ~15 ms |
+| TFLite Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ | ÐžÑ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ |
+| INT8 PTQ | Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ | Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** deployment_candidate Ð´Ð»Ñ pose feature extractor. MV3-Small Ð²Ð»ÐµÐ·Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ 224Ã—224.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Feature extractor ðŸ…²:** MobileNetV3-Small ÐºÐ°Ðº backbone Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ pose estimator â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ TFLite pipeline Ð½Ð° Android.
+- **BlazePose ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚:** MediaPipe BlazePose Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ MobileNetV3-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ backbone Ð´Ð»Ñ detector â€” Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ MV3 Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ BlazePose internals.
+- **Distillation target:** Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ student Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð³Ð¾ ViTPose â€” MV3 ÐºÐ°Ðº Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+MV3 â€” 2D backbone Ð±ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** MV3 + temporal head (1D conv / GRU Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ°Ð¼) Ð´Ð»Ñ lightweight video backbone â€” Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ "MV3+T" Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ pose-based AQA pipeline.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/tensorflow/models (TFLite version), torchvision
+- Pretrained: torchvision, TFLite Hub
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{howard2019searching,
+  title={Searching for MobileNetV3},
+  author={Howard, Andrew and Sandler, Mark and Chen, Bo and Wang, Weijun and Chen, Liang-Chieh and Tan, Mingxing and Chu, Grace and Vasudevan, Vijay and Zhu, Yukun and Zoph, Barret and Adam, Hartwig and Le, Quoc},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2019}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/SmoothQuant Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/SmoothQuant Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models.md
new file mode 100644
index 0000000..3953517
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/SmoothQuant Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models.md	
@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+title: "SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models"
+title_ru: "SmoothQuant: Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ PTQ Ð´Ð»Ñ LLM Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹"
+authors: [Xiao, Lin, Seznec, Wu, Demouth, Han]
+year: 2023
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2211.10438"
+tags: [quantization, ptq, w8a8, activation_quantization, smoothing, transformers]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# SmoothQuant: W8A8 ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+SmoothQuant Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²: Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ "Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð¾ÑÐ½Ñ‹Ðµ" ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ñ‹ Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¾Ð¼, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ INT8. SmoothQuant Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ "ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸" Ð¾Ñ‚ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ðº Ð²ÐµÑÐ°Ð¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ per-channel Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ: $Y = (X \text{diag}(s)^{-1}) \cdot (\text{diag}(s)W)$. ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ W8A8 (Ð¸ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¸ Ð²ÐµÑÐ° Ð² INT8) Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+W8A16 (Ð²ÐµÑÐ° INT8, Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ FP16) Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾. W8A8 (Ð¾Ð±Ð° INT8) Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð·-Ð·Ð° outlier-ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð² Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÑ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð·ÑÑ‚ÑŒ min/max range. Outliers ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚ Ð² Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð°Ñ… (systematic) â€” Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Migration of quantization difficulty:** ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° $1/s$ (ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ outliers) Ð¸ Ð²ÐµÑÐ° Ð½Ð° $s$ (ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ) â€” Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ Ð»ÐµÐ³Ñ‡Ðµ.
+- **Per-channel static scaling:** $s_j = \max(|X_j|)^\alpha / \max(|W_j|)^{1-\alpha}$, $\alpha \in [0.5, 1.0]$ â€” Ð±Ð°Ð»Ð°Ð½Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ "Ð³Ð»Ð°Ð´ÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ" Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð²ÐµÑÐ¾Ð².
+- **Hardware-friendly W8A8:** Ð¾Ð±Ð° Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ð½Ð´Ð° INT8 â†’ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ INT8 hardware (Tensor Cores, NPU).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð˜ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð°Ñ‚Ð¼ÑƒÐ»: $Y = XW$.
+
+ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: $Y = \hat{X}\hat{W}$, Ð³Ð´Ðµ $\hat{X} = X \cdot \text{diag}(s)^{-1}$, $\hat{W} = \text{diag}(s) \cdot W$.
+
+ÐšÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ $\hat{X}$ Ð¸ $\hat{W}$ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð² INT8 â€” Ñ‚ÐµÐ¿ÐµÑ€ÑŒ outliers ÑƒÐ±Ñ€Ð°Ð½Ñ‹ Ð¸Ð· Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+Scaling factor $s$ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð· calibration data ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | W8A8 (baseline) | W8A8 SmoothQuant |
+|---|---|---|---|
+| OPT-6.7B | WikiText-2 PPL | 14.8 | 10.93 (vs FP16: 10.86) |
+| LLaMA-7B | WikiText-2 PPL | 8.23 | 5.73 (vs FP16: 5.68) |
+| Throughput | GPU A100 | 1Ã— | 1.56Ã— vs FP16 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ W8A8 Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¼ Ðº FP16 Ð´Ð»Ñ LLM. 1.56Ã— throughput vs FP16 Ð½Ð° A100.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐžÑ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð½Ð° LLM â€” Ð´Ð»Ñ CV Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² outlier Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ.
+- Calibration data Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ (Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹).
+- W8A8 Ð² 2Ã— Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ vs W4A8 â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¸ÑÑ accuracy/size.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **W8A8 Ð´Ð»Ñ ViT-backbone ðŸ…²:** ViTPose, MotionBERT, TinyViT â€” Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ outlier-Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸. SmoothQuant Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ð´Ð»Ñ W8A8 PTQ.
+- **NPU utilization:** Qualcomm AI Hub Ð¸ Apple ANE Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ INT8 Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÐ¸Ñ… Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ð½Ð´Ð¾Ð² â€” SmoothQuant Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+- **ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** SmoothQuant-MotionBERT = W8A8, 2Ã— Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸, 1.5Ã— Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ vs FP16 Ð½Ð° NPU â€” Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ SmartRep paper.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SmoothQuant Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»ÑÑ Ðº temporal CV Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** SmoothQuant Ð´Ð»Ñ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² (MotionBERT, SkeletonMAE) â€” Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ outlier-ÐºÐ°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð² Ð² skeleton temporal attention Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ $\alpha$ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¼ÑÐ³Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/mit-han-lab/smoothquant
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{xiao2023smoothquant,
+  title={SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models},
+  author={Xiao, Guangxuan and Lin, Ji and Seznec, Mickael and Wu, Hao and Demouth, Julien and Han, Song},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/TinyViT Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/TinyViT Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers.md
new file mode 100644
index 0000000..d5b35af
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/TinyViT Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers"
+title_ru: "TinyViT: Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ðµ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ñ… Vision Transformer'Ð¾Ð²"
+authors: [Wu, Liu, Shi, Dong, Zhang, Ma]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2207.10666"
+tags: [mobile_backbone, vision_transformer, distillation, pretraining, edge, tiny]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# TinyViT: Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ñ… ViT
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+TinyViT ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ðµ ViT Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð° ImageNet-21k: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ teacher (EfficientViT/Swin-L) Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ soft logits Ð¿Ð¾ 21k ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼, Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ student ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¸Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ supervised loss. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ pretrain (Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ fine-tune) â€” knowledge Ð¸Ð· teacher Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¾ Ð² "Ð”ÐÐš" Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°. TinyViT-5M Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ 79.1% ImageNet Top-1 Ð¿Ñ€Ð¸ 5.4M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ <5ms Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐ°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ðµ ViT Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼ pretrain Ð¾Ñ‚ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚ CNN-ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð° â€” Ð¸Ð¼ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ inductive bias ÑÐ²Ñ‘Ñ€Ñ‚ÐºÐ¸. Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ fine-tune ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ñ Ñ pretraining.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Pretraining distillation:** teacher soft logits (21k ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²) ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ supervision Ð¿Ñ€Ð¸ ImageNet-21k pretraining student'Ð°.
+- **Sparse distillation:** Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ "Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼" Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼ â€” ÑÐºÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‚ Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ 21k ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ….
+- **Tiny architectures:** TinyViT-5M, 11M, 21M â€” Ñ‚Ñ‰Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ small ViT.
+- **Strong few-shot init:** pretrained TinyViT Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ few-shot downstream Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pretraining loss:
+
+$$\mathcal{L} = \mathcal{L}_{CE}(y, p_{student}) + \lambda \cdot \mathcal{L}_{KL}(p_{teacher}^{21k},\, p_{student}^{21k})$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $p^{21k}$ â€” soft probabilities Ð¿Ð¾ 21k ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ð¼. Teacher â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (EfficientViT-L2 Ð¸Ð»Ð¸ Swin-L).
+
+Sparse distillation: Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ðº top-K Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚Ð¾ÐºÐµÐ½Ð°Ð¼ teacher â€” ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ memory Ð¿Ñ€Ð¸ 21k ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°Ñ….
+
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°: patch embed â†’ conv stem (Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¸Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸) â†’ MBConv + MHA (Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ðµ Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¸).
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ImageNet Top-1 | Params (M) | Mobile Latency (est.) |
+|---|---|---|---|
+| TinyViT-5M | 79.1% | 5.4 | ~2ms |
+| TinyViT-11M | 81.4% | 11.0 | ~3ms |
+| TinyViT-21M | 83.1% | 21.2 | ~5ms |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+TinyViT-5M: +4% vs MobileViT-XS Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ…. TinyViT-21M: ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ Swin-T (83.1% vs 81.3%) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ð´Ð²Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ….
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ð¾Ð³Ð¾ teacher Ð¿Ñ€Ð¸ pretraining â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- ImageNet-21k pretraining Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³: Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ». Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð´Ð»Ñ student'Ð°.
+- ÐÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸.
+
+## Edge Feasibility Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | TinyViT-5M | TinyViT-11M |
+|---|---|---|
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (M) | 5.4 | 11.0 |
+| GFLOPs | 1.3 | 2.0 |
+| TFLite/ONNX | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+| INT8 PTQ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ | Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ |
+
+**Ð’ÐµÑ€Ð´Ð¸ÐºÑ‚:** deployment candidate Ñ excellent transfer learning properties. ÐžÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ñ†ÐµÐ½ÐµÐ½ ÐºÐ°Ðº init Ð´Ð»Ñ few-shot downstream.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Few-shot init Ð´Ð»Ñ ðŸ…±:** TinyViT pretrained backbone â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ few-shot adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼. Pretraining distillation Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ñ….
+- **Ð”Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ pretraining:** Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ðº SmartRep: large teacher (VideoMAE / MotionBERT) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ skeleton encoder Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°.
+- **Student Ð² SmartRep pipeline:** TinyViT-5M ÐºÐ°Ðº image encoder â†’ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ post-processing â†’ AQA head â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline <5ms.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+TinyViT â€” image-based. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Skeleton-TinyViT â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ pretraining distillation Ðº Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¾Ð¼Ñƒ skeleton temporal encoder: teacher = MotionBERT (large), student = TinyViT-size skeleton GNN/Mamba. Sparse distillation Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ "Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ" ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ). Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¾ÑÑŒ Ð´Ð»Ñ motion quality tasks.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT
+- Pretrained: 5M, 11M, 21M (IN-1k Ð¸ IN-21k Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ð¸)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wu2022tinyvit,
+  title={TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers},
+  author={Wu, Kan and Liu, Jinnian and Shi, Han and Dong, Yuchen and Zhang, Zhiqian and Ma, Wei-Ying},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..3c68768
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/6_edge_deployment/_index.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+# 6_edge_deployment â€” Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¸ inference Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…
+
+## Scope
+ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹, ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ, Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ….
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **mobile_backbones** â€” mobile-friendly Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹
+- **quantization** â€” INT8/INT4, PTQ/QAT
+- **distillation** â€” knowledge distillation
+- **pruning_sparsity** â€” pruning, structured sparsity
+- **frameworks** â€” TFLite, ONNX RT Mobile, CoreML, MNN, NCNN
+
+## Must-read
+
+### Mobile backbones
+- **MobileNetV3** (Howard et al., ICCV 2019) â€” NAS-based Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ CNN.
+- **EfficientNet** (Tan & Le, ICML 2019) + **EfficientNetV2**.
+- **EfficientFormer** (Li et al., NeurIPS 2022) â€” attention Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ….
+- **MobileViT** (Mehta & Rastegari, ICLR 2022) â€” ViT + MobileNet.
+- **FastViT** (Vasu et al., ICCV 2023) â€” hybrid Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½.
+- **EdgeNeXt** (Maaz et al., ECCVW 2022) â€” hybrid CNN-transformer.
+- **MobileOne** (Vasu et al., CVPR 2023) â€” Apple, real-time mobile backbone.
+- **TinyViT** (Wu et al., ECCV 2022) â€” mini vision transformer.
+
+### Quantization
+- **LSQ** (Esser et al., ICLR 2020) â€” learned step size quantization.
+- **BRECQ** (Li et al., ICLR 2021) â€” block-wise reconstruction post-training.
+- **AWQ** (Lin et al., 2023) â€” activation-aware weight quantization.
+- **GPTQ** (Frantar et al., ICLR 2023) â€” Ð´Ð»Ñ LLM, applicable Ðº CV Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ.
+- **SmoothQuant** (Xiao et al., ICML 2023).
+
+### Distillation
+- **KD** (Hinton et al., NIPS Workshop 2015) â€” classical.
+- **DistilPose** (Ye et al., CVPR 2023) â€” distillation Ð´Ð»Ñ pose estimation.
+- **TinyViT distillation** (Wu et al., ECCV 2022).
+- **FitNet** (Romero et al., 2015) â€” hint learning.
+- **Feature distillation** (Heo et al., AAAI 2019).
+
+### Frameworks (Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ°)
+- **TensorFlow Lite** + TFLite Model Maker
+- **ONNX Runtime Mobile**
+- **MNN** (Alibaba) â€” mobile inference
+- **NCNN** (Tencent)
+- **PyTorch Mobile** + **ExecuTorch**
+- **CoreML** (Apple)
+- **Qualcomm AI Hub** + SNPE
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `mobile neural network` + `pose estimation` 2024-2025
+- `quantization pose estimation`
+- `knowledge distillation pose`
+- Mobile AI Benchmarks 2024
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+- Pose estimation Ñ pay-per-precision tradeoff Ð½Ð° edge **Ð½Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½**: ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ GPU, ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½Ð° CPU, ÐºÑ‚Ð¾-Ñ‚Ð¾ Ð½Ð° NPU â€” Ð½ÐµÑ‚ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð°.
+- Quantization aware training Ð´Ð»Ñ temporal models (video transformers) â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°.
+- **Structured pruning** Ð´Ð»Ñ skeleton-based Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ â€” Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚.
+- Benchmark Ð´Ð»Ñ fitness-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° (pose â†’ angles â†’ assessment) end-to-end Ð½Ð° mobile â€” Ð½ÐµÑ‚.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/4D-Humans Reconstructing and Tracking Humans with Transformers.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/4D-Humans Reconstructing and Tracking Humans with Transformers.md
new file mode 100644
index 0000000..966777d
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/4D-Humans Reconstructing and Tracking Humans with Transformers.md	
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: "4D-Humans: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers (HMR 2.0)"
+title_ru: "4D-Humans: Ð ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ (HMR 2.0)"
+authors: [Goel, Pavlakos, Rajasegaran, Kanazawa, Malik]
+year: 2023
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2305.20091"
+tags: [smpl, hmr, transformer, temporal, tracking, body_mesh]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# 4D-Humans / HMR 2.0: Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+HMR 2.0 (Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² 4D-Humans) Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ SMPL estimation Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾: ViT-H backbone + Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ temporal head Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½ÑƒÌÑŽ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· physics optimizer. ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° 1.5M+ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… 2D-3D Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep: HMR 2.0 â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ SMPL estimator, Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ðº offline teacher Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð² edge model.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+HMR 1.0 Ð¸ VIBE Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ðµ per-frame Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð¶Ð¸Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€ÑÑ‚. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð±ÐµÐ· Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ optimization loop.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ViT backbone:** ViT-H (large) ÐºÐ°Ðº backbone â€” Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‡Ðµ ResNet-50 Ð² HMR 1.0.
+- **Temporal transformer head:** sliding window transformer Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ â€” ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Massive data:** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° 1.5M+ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ñ… Ð¸Ð· 28 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð².
+- **Tracking:** 4D-Humans Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð´Ð¾ multi-person video Ñ BOTrack Ð´Ð»Ñ ID consistency.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Per-frame: ViT-H â†’ visual tokens â†’ SMPL regression head â†’ $(\beta, \theta, t)$.
+
+Temporal: ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ·ÑÑ‰ÐµÐµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ $T$ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â†’ transformer â†’ refined temporal-consistent SMPL parameters.
+
+Output: SMPL pose $\theta_t$, shape $\beta$, camera translation $t_t$ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°.
+
+4D tracking: SMPL per-frame + BOTrack Re-ID â†’ consistent person IDs across time.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Video frames â†’ ViT-H backbone â†’ frame tokens
+                     â†“
+            Temporal transformer (sliding window T)
+                     â†“
+            SMPL regression â†’ (Î², Î¸_t, t_t) per frame
+                     â†“
+            4D: + person tracking (BOTrack)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | HMR 2.0 | VIBE | HuMoR |
+|---|---|---|---|---|
+| 3DPW | MPJPE (mm) | 70.0 | 93.5 | 100.3 |
+| 3DPW | PA-MPJPE (mm) | 44.5 | 56.5 | 59.1 |
+| EMDB | W-MPJPE (mm) | 89.1 | â€” | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ MPJPE Ð½Ð° 3DPW ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ non-optimization Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² (+25% vs VIBE). Temporal consistency Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ per-frame Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ViT-H: 307M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² â€” Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ edge.
+- ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ temporal smoothness).
+- ÐÐµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ fitness exercises.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Offline teacher ðŸ…²:** HMR 2.0 â€” Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ offline processing Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ = Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ â†’ GT Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ edge model.
+- **Baseline ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** HMR 2.0 ÐºÐ°Ðº upper bound reference Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ "Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€" vs "Ð½Ð°Ñˆ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ edge model".
+- **Temporal head inspiration:** sliding window temporal transformer â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ temporal encoder (Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ðº ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ð°Ð¼, Ð° Ð½Ðµ SMPL).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+HMR 2.0 Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ edge Ð¸ Ð½Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** DistilHMR-Exercise â€” Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ HMR 2.0 SMPL output Ð² lightweight pose+shape estimator, Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° 5 Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. HMR 2.0 ÐºÐ°Ðº pseudo-GT Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ edge model.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/shubham-goel/4D-Humans
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ ViT-H checkpoint'Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{goel2023humans,
+  title={Humans in 4D: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers},
+  author={Goel, Shubham and Pavlakos, Georgios and Rajasegaran, Jathushan and Kanazawa, Angjoo and Malik, Jitendra},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Differentiable Physics Simulator for Robotics (DiffPhy).md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Differentiable Physics Simulator for Robotics (DiffPhy).md
new file mode 100644
index 0000000..4e367dd
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Differentiable Physics Simulator for Robotics (DiffPhy).md	
@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+title: "End-to-End Differentiable Physics for Learning and Control"
+title_ru: "End-to-End Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (DiffPhy)"
+authors: [de Avila Belbute-Peres, Smith, Allen, Schmitt, Kolter]
+year: 2018
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1611.01652"
+tags: [differentiable_physics, simulation, gradient_based, contact, rigid_body]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# DiffPhy: End-to-end Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+DiffPhy ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‚Ð²Ñ‘Ñ€Ð´Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ»: Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÑ€ÑŒ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÐ²Ð¾Ð·ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÐµÐ»Ð¸, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ Ð² Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„. Ð ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ constraints Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· LCP (Linear Complementarity Problem) â€” Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÐ¼Ñƒ Ð¾ Ð½ÐµÑÐ²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑÑ…. ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ differentiable biomechanical layers Ð² SmartRep.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ â€” Ð½ÐµÐ´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ "Ñ‡Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‰Ð¸ÐºÐ¸": Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ backprop Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ end-to-end Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð³Ð´Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð² Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ ODE:** ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ($M\ddot{q} = \tau + J^T\lambda$) Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼.
+- **Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ contact constraints:** LCP Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· KKT ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ.
+- **End-to-end Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** gradient flow Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ â†’ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð£Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+
+$$M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q}) = \tau + J^T(q)\lambda$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $M$ â€” Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð¸, $C$ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ð¸Ð¾Ð»Ð¸ÑÐ¾Ð²Ñ‹ Ð¸ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð±ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð»Ñ‹, $\tau$ â€” ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹, $\lambda$ â€” ÑÐ¸Ð»Ñ‹ Ñ€ÐµÐ°ÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð°.
+
+Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· LCP (contact):
+
+$$\frac{\partial \lambda}{\partial q} = -(J M^{-1} J^T)^{-1} J M^{-1} \frac{\partial (J M^{-1} \tau)}{\partial q}$$
+
+Ð“Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¸ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|
+| Pendulum control | Trajectory error | Gradient-based optim works |
+| Block pushing | Success rate | 82% vs 45% (no diff physics) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ rigid body ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸. ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð» Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð¶Ðµ: Drake, Warp, Brax, Nimble Physics.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ°: Ð½ÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„Ñ€Ð¸ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+- Gradients Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· contact Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ñ… ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑÑ….
+- Ð”Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ 53+ joints â€” Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° ðŸ…²:** DiffPhy Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¼ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°. Ð”Ð»Ñ SmartRep: differentiable joint angle constraints ($\theta_i \in [\theta_i^{min}, \theta_i^{max}]$) ÐºÐ°Ðº plug-in layer â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð°.
+- **Biomechanical constraints layer:** joint limits, bone length constraints Ð² SMPL optimization â€” differentiable Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´.
+- **Gradient-based biomechanics:** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ pose estimator Ñ differentiable biomechanical regularizer (joint moments Ð½Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ‹ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ…).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+DiffPhy Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° â€” ÑÐ»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ°. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Biomechanical Constraint Layer (BCL) â€” Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ð¹ differentiable layer (<100K Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… pose output: Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· learnable joint limits. Inference: Ð¾Ð´Ð¸Ð½ forward pass Ð±ÐµÐ· Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/locuslab/diffprog (Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ¿Ð¾)
+- ÐÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€ÐºÐ¸: github.com/google/brax, nvidia/warp
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{belbute2018end,
+  title={End-to-End Differentiable Physics for Learning and Control},
+  author={de Avila Belbute-Peres, Filipe and Smith, Kevin and Allen, Kelsey and Schmitt, Josh and Kolter, J Zico},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2018}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/HuMoR Human Motion Model for Robust Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/HuMoR Human Motion Model for Robust Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..35b388c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/HuMoR Human Motion Model for Robust Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "HuMoR: 3D Human Motion Model for Robust Pose Estimation"
+title_ru: "HuMoR: ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð´Ð»Ñ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹"
+authors: [Rempe, Birdal, Hertzmann, Yang, Sridhar, Guibas]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2105.04668"
+tags: [physics_aware, motion_prior, vae, optimization, 3d_pose, temporal]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# HuMoR: Ð›Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+HuMoR â€” Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° (CVAE), ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐŸÑ€Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ HuMoR Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ test-time Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ: Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ, Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÑŽÑ‰ÑƒÑŽ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¾ÑÑ‚Ð°ÑŽÑ‰ÑƒÑŽÑÑ "Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ð¹" Ð¿Ð¾ prior. Ð”Ð»Ñ SmartRep: HuMoR-prior Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Pose estimators Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹: ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÐºÐ°ÑŽÑ‚ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾, Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¸Ð½Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ð¸Ð½ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ Ð¼Ð°ÑÑ ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‹. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð·Ð½Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ "ÐºÐ°Ðº Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº", Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Motion prior Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CVAE:** ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ VAE ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ, Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸.
+- **Test-time optimization:** Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð´ $\mathbf{z}$ Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ + Ð½Ðµ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¸Ð· prior.
+- **Contact constraints:** ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¿ Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¼ (prevents floor penetration Ð¸ floating).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+CVAE: encoder $q_\phi(\mathbf{z} | \mathbf{x}_{t+1}, \mathbf{x}_t)$, decoder $p_\theta(\mathbf{x}_{t+1} | \mathbf{z}, \mathbf{x}_t)$.
+
+Prior: $p(\mathbf{z}) = \mathcal{N}(0, I)$ â€” Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ prior Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ.
+
+Test-time optimization:
+
+$$\min_{\{\mathbf{z}_t\}} \sum_t \underbrace{\mathcal{L}_{data}(\mathbf{x}_t, \mathbf{o}_t)}_{\text{fit observations}} + \lambda_1 \underbrace{\|\mathbf{z}_t\|^2}_{\text{prior}} + \lambda_2 \underbrace{\mathcal{L}_{contact}(\mathbf{x}_t)}_{\text{floor contact}}$$
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ñ‚ÐµÐ»Ð°: SMPL pose + shape + global trajectory.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Video observations o_t â†’ 2D keypoints, depth
+                    â†“
+HuMoR CVAE prior p(z) = N(0,I)
+                    â†“
+Test-time optim: min over {z_t}: L_data + Î»Â·||z||Â² + L_contact
+                    â†“
+SMPL body: pose Î¸_t, shape Î², trajectory â€” physically plausible
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | HuMoR | Baseline |
+|---|---|---|---|
+| AMASS | MPJPE (mm) | 93.4 | 115.7 (VIBE) |
+| 3DPW | MPJPE (mm) | 100.3 | 93.5 (VIBE) |
+| Human3.6M | MPJPE (mm) | 48.4 | 65.9 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+HuMoR Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ VIBE Ð½Ð° AMASS (+19% MPJPE), Ð½Ð¾ ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° 3DPW Ð¸Ð·-Ð·Ð° overhead test-time Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â€” Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹: foot skating, jitter, floor penetration ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ñ‹.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Test-time Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ: ~30 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´ Ð½Ð° 1 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñƒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” ÐºÐ°Ñ‚Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ edge real-time.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ SMPL shape parameters (Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ) â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°.
+- Ð¢ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ CVAE + Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…²:** HuMoR Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ prior-based regularization ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð² Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð°Ñ… ROM, Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ ÐºÐ¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð½Ñ‹) ÐºÐ°Ðº lossregulyarization Ð¿Ñ€Ð¸ training â€” Ð½Ðµ ÐºÐ°Ðº test-time optim.
+- **Offline teacher:** HuMoR offline â†’ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ "Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ" Ð¿ÑÐµÐ²Ð´Ð¾-Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ lightweight forward model Ð±ÐµÐ· Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+- **Motion prior Ð¸Ð´ÐµÑ:** Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹" = Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ one-class AQA: Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ learned prior.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+HuMoR Ð½ÐµÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼ Ñ edge real-time. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** HuMoR-Lite â€” Ð¼Ð°Ð»ÐµÐ½ÑŒÐºÐ¸Ð¹ forward model (Ð±ÐµÐ· Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸), Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° HuMoR-ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ…, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ðº regularization layer Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… edge pose estimator. Inference = Ð¾Ð´Ð¸Ð½ forward pass, Ð½Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/davrempe/humor
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ checkpoint'Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{rempe2021humor,
+  title={HuMoR: 3D Human Motion Model for Robust Pose Estimation},
+  author={Rempe, Davis and Birdal, Tolga and Hertzmann, Aaron and Yang, Jimei and Sridhar, Srinath and Guibas, Leonidas J},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Kanko 2021 Theia3D Markerless Validation.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Kanko 2021 Theia3D Markerless Validation.md
new file mode 100644
index 0000000..249f917
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Kanko 2021 Theia3D Markerless Validation.md	
@@ -0,0 +1,92 @@
+---
+title: "Concurrent validity and interrater reliability of novel markerless motion capture system to perform 3D gait analysis"
+title_ru: "ÐšÐ°Ð½ÐºÐ¾ 2021: Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Theia3D Ð´Ð»Ñ 3D Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ¸"
+authors: [Kanko, Laende, Davis, Selbie, Deluzio]
+year: 2021
+venue: "Journal of Biomechanics"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1016/j.jbiomech.2021.110841"
+tags: [markerless, validation, gait, theia3d, pose_estimation, biomechanics, concurrent_validity]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Kanko et al. 2021: Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Theia3D Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Theia3D (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð½Ð° OpenPose â†’ 3D mesh â†’ joint angles) Ñ Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ñ‹Ð¼ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð¼ â€” Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Vicon Ð´Ð»Ñ 3D Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð´ÐºÐ¸. ÐžÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²: RMSE 1.1â€“5.3Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ inter-session variability Ñƒ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð°Ñ pose estimation Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð‘ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (Theia3D, OpenCap) Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ÐµÐ½Ð´ÑƒÑŽÑ‚ Ð½Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð½Ð¾ Ð¸Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ gold standard Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼Ð¸ Ð½Ðµ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð°. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸ÐºÐµ/Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Concurrent validity:** Theia3D vs Vicon â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ.
+- **Interrater reliability:** ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð² (Ñ‚ÐµÑÑ‚ Ð½Ð° reproducibility).
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»: 14 Ð·Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð², ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Vicon (16 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, 39 Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð²) Ð¸ 6 RGB ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ (Theia3D).
+
+Theia3D pipeline:
+1. Multi-view DeepLabCut / OpenPose â†’ 2D keypoints
+2. Multi-view 3D triangulation â†’ 3D body mesh
+3. Joint angle extraction Ð¸Ð· mesh
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°: RMSE, Intraclass Correlation Coefficient (ICC), Bland-Altman plots.
+
+### Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+| Ð¡ÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÑƒÐ³Ð¾Ð» | RMSE (Â°) | ICC | ÐšÐ»Ð¸Ð½. Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ |
+|---|---|---|---|
+| Hip flexion/extension | 2.4 | 0.97 | â‰¤5Â° |
+| Knee flexion/extension | 3.1 | 0.95 | â‰¤5Â° |
+| Ankle dorsiflexion | 5.3 | 0.88 | â‰¤5Â° |
+| Hip abduction | 4.1 | 0.82 | â‰¤5Â° |
+| Pelvis rotation | 5.8 | 0.75 | â‰¤5Â° |
+
+Knee flexion/extension: Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (3.1Â°), Ð¿ÐµÐ»Ð²Ð¸Ñ Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ.
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Theia3D vs Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ markerless ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ (Microsoft Kinect: RMSE ~8â€“12Â°, OpenPose 2D only). Theia3D Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ Kinect-based ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ inter-session variability Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ (~2â€“4Â°).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð° (gait) â€” Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð¶Ð¸Ð¼, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°.
+- 14 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°.
+- Ð›Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ Ñ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾Ð¼ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… RGB ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ â€” Ð½Ðµ edge/monocular.
+- Theia3D â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÐŸÐž (Ð½Ðµ open-source).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Validation benchmark ðŸ…²:** RMSE 3â€“5Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep joint angle estimation. ÐÐ°ÑˆÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ñ reference.
+- **ÐšÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³:** â‰¤5Â° RMSE Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð°/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð° ÐºÐ°Ðº Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ â€” Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº threshold Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ validation study.
+- **Methodology template:** Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Vicon + RGB camera recording â†’ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÐ´ÑƒÑ€Ñ‹ Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°).
+- **ICC metric:** ICC > 0.9 ÐºÐ°Ðº criterion Ð´Ð»Ñ inter-session reliability Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Kanko 2021 Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ñƒ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ multi-camera setup. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Validation of markerless pose estimation for resistance exercises â€” Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» (Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ + Vicon/OpenCap ÐºÐ°Ðº reference) Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, Ð¶Ð¸Ð¼Ð°, Ñ‚ÑÐ³Ð¸. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â†’ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ J. Biomechanics Ð¸Ð»Ð¸ Sports Biomechanics.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Theia3D: theiamarkerless.ca (ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ)
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: doi:10.17632/... (Mendeley Data)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{kanko2021concurrent,
+  title={Concurrent validity and interrater reliability of novel markerless motion capture system to perform 3D gait analysis},
+  author={Kanko, Robert M and Laende, Elise K and Davis, Elise M and Selbie, W Scott and Deluzio, Kevin J},
+  journal={Journal of Biomechanics},
+  volume={127},
+  pages={110841},
+  year={2021},
+  publisher={Elsevier}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/LEMO Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/LEMO Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture.md
new file mode 100644
index 0000000..b937a91
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/LEMO Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture.md	
@@ -0,0 +1,92 @@
+---
+title: "LEMO: Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture in 3D Scenes"
+title_ru: "LEMO: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ motion prior Ð´Ð»Ñ 4D Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² 3D ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ…"
+authors: [Zhang, Zhang, Bogo, Pollefeys, Tang]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2108.10399"
+tags: [motion_prior, body_capture, temporal, smpl, scene_aware, optimization]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# LEMO: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ motion prior Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+LEMO Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ pose motion prior Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· normalizing flow Ð½Ð° AMASS Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ: prior Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº regularizer Ð¿Ñ€Ð¸ test-time Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ SMPL Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° ÑÐ¾ ÑÑ†ÐµÐ½Ð¾Ð¹ (contact, penetration Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸). Ð”Ð»Ñ SmartRep: normalizing flow ÐºÐ°Ðº learned prior "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ" â€” Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ð¼Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² distribution Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð².
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+SMPL-fitting Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (VIBE, HuMoR) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ temporal regularization, Ð¸Ð½Ð°Ñ‡Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ jitter Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸-Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ prior, Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÑƒ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Normalizing flow prior:** $p(\Delta\theta_t | \theta_{t-1})$ â€” Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð° AMASS. ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ log-likelihood Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸.
+- **Scene-aware optimization:** ÑˆÑ‚Ñ€Ð°Ñ„ Ð·Ð° Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ 3D-Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð°Ð¼Ð¸ ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹.
+- **Temporal coherence:** prior Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½ÑƒÑŽ regularization.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Normalizing flow $f$: $\mathbf{z} = f(\Delta\theta_t | \theta_{t-1})$, $p(\mathbf{z}) = \mathcal{N}(0, I)$.
+
+Test-time optimization:
+
+$$\min_{\{\theta_t, \beta\}} \sum_t \mathcal{L}_{2D}(\theta_t) + \lambda_1 \underbrace{-\log p(\Delta\theta_t | \theta_{t-1})}_{\text{motion prior}} + \lambda_2 \mathcal{L}_{contact} + \lambda_3 \mathcal{L}_{penetration}$$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+AMASS training data â†’ Normalizing flow f â†’ motion prior p(Î”Î¸|Î¸_{t-1})
+                                                  â†“
+Video â†’ 2D keypoints (observations o_t)
+              â†“
+Test-time optim: min over {Î¸_t,Î²}: L_2D - log p(prior) + L_contact + L_scene
+              â†“
+Physically plausible SMPL parameters
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | LEMO | VIBE | HuMoR |
+|---|---|---|---|---|
+| 3DPW | MPJPE (mm) | 92.3 | 93.5 | 100.3 |
+| PROX (indoors) | Contact ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ | Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐµ | â€” | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð£Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ scene-aware reconstruction vs baseline. Normalizing flow prior Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ log-probabilities Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ VAE (HuMoR).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Test-time optimization Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ (ÐºÐ°Ðº HuMoR) â€” Ð½Ðµ real-time.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 3D ÑÑ†ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ scene-aware Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ â€” Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ Ð² ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ.
+- AMASS prior â€” Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ fitness ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- Fitness exercises Ð½Ðµ Ð² AMASS â†’ domain gap.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Normalizing flow ÐºÐ°Ðº anomaly score ðŸ…²:** log-probability Ð¸Ð· trained normalizing flow = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ€Ð° "Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð² distribution Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²". Low $\log p$ = Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ñ = Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ AQA Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼.
+- **Fitness-specific prior:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ LEMO flow Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² â†’ exercise-specific prior â†’ anomaly score Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+- **ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ one-class:** normalizing flow + log-likelihood threshold â€” statistically grounded one-class AQA.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+LEMO Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½ Ð½Ð° Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (AMASS), Ð½Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Exercise-LEMO â€” normalizing flow prior, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ… Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Log-likelihood ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ anomaly score Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…° Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: sanweiliti.github.io/LEMO/LEMO.html
+- Pretrained: Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{zhang2021lemo,
+  title={LEMO: Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture in 3D Scenes},
+  author={Zhang, Siwei and Zhang, Yan and Bogo, Federica and Pollefeys, Marc and Tang, Siyu},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Lagrangian Neural Networks.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Lagrangian Neural Networks.md
new file mode 100644
index 0000000..ea09252
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Lagrangian Neural Networks.md	
@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+title: "Lagrangian Neural Networks"
+title_ru: "Ð›Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¶ÐµÐ²Ñ‹ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÑ‚Ð¸"
+authors: [Cranmer, Greydanus, Hoyer, Battaglia, Spergel, Ho]
+year: 2020
+venue: "ICLR Workshop"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "2003.04630"
+tags: [physics_informed, lagrangian, energy_conservation, inductive_bias, symplectic]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Lagrangian Neural Networks: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Lagrangian Neural Networks (LNN) Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð½Ð°Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ (Lagrangian mechanics) ÐºÐ°Ðº structural inductive bias: Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Lagrangian $\mathcal{L}(q, \dot{q})$, Ð¸Ð· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð­Ð¹Ð»ÐµÑ€Ð°-Ð›Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð°. Ð“Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸ÑŽ Ð¸ ÑÐ¸Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ physics-informed motion representation Ñ Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°ÑŽÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ (ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸Ñ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ, ÑÐ¸Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ). ÐŸÑ€Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° ÑÑ‚Ð¾ Ð²ÐµÐ´Ñ‘Ñ‚ Ðº Ð½ÐµÑ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Lagrangian Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** $\mathcal{L}(q, \dot{q}) = T(q, \dot{q}) - V(q)$ â€” ÐºÐ¸Ð½ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸Ñ. ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ $f_\theta$ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ $\mathcal{L}$.
+- **Ð£Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð­Ð¹Ð»ÐµÑ€Ð°-Ð›Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð°:** Ð¸Ð· $\mathcal{L}$ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸: $\frac{d}{dt}\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \dot{q}} - \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial q} = 0$ â†’ ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³Ð¾ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ: $\hat{\mathcal{L}}_\theta(q, \dot{q}) \in \mathbb{R}$ â€” ÑÐºÐ°Ð»ÑÑ€Ð½Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ.
+
+Ð£Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· AD (automatic differentiation):
+
+$$\ddot{q} = \left(\frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial \dot{q}^2}\right)^{-1} \left(\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial q} - \frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial \dot{q} \partial q} \dot{q}\right)$$
+
+ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ $\ddot{q}$ Ð¸Ð· $(q, \dot{q})$, MSE loss Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² GT acceleration.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | LNN | Baseline NN |
+|---|---|---|---|
+| Double pendulum | Energy drift | ~0 (conserved) | Ð Ð°ÑÑ‚Ñ‘Ñ‚ |
+| Spring-mass | Trajectory MSE | 2.1 | 8.4 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Hamiltonian NN (HNN) Ð½Ð° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ… Ñ Ð½ÐµÐ»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ (where Hâ‰ T+V). Ð“Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ vs empirical Ñƒ HNN.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ $q$ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ â€” Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° ÑÑ‚Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ (Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÐµÐ¼Ñ‹Ðµ).
+- ÐÐµÑ‚ Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ friction Ð¸Ð»Ð¸ dissipation â€” Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÑÐµÑ€Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°.
+- Ð’Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· AD Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰ÐµÐµ.
+- Workshop paper â€” Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Biomechanical motion model ðŸ…²:** ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ $\theta$ ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ $q$, ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ $\dot{\theta}$ ÐºÐ°Ðº $\dot{q}$ â†’ LNN Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Lagrangian Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+- **Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ prior:** LNN-prior ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ "Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ðµ" Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. ÐžÑ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ LNN-Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ = Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ = Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **Ð­Ð½ÐµÑ€Ð³ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚:** ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐºÐ¸Ð½ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ + Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ) ÐºÐ°Ðº scalar metric ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð½ÐµÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ Ð»Ð¸ÑˆÐ½ÑŽÑŽ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¸ÑŽ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+LNN Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»Ð¸ÑÑŒ Ðº Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ñ‚ÐµÐ»Ñƒ Ñ 53+ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ñ dissipation (Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Dissipative LNN Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ LNN Ñ Rayleigh dissipation function Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹: $\mathcal{L}^* = T - V - D(\dot{q})$, Ð³Ð´Ðµ $D$ â€” Ð´Ð¸ÑÑÐ¸Ð¿Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ (Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ effort). ÐŸÐ¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ "Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ" Ð¸ "Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ effort".
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/MilesCranmer/lagrangian-neural-network
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{cranmer2020lagrangian,
+  title={Lagrangian Neural Networks},
+  author={Cranmer, Miles and Greydanus, Sam and Hoyer, Stephan and Battaglia, Peter and Spergel, David and Ho, Shirley},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2003.04630},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Nakano 2020 Inertial Sensor Squat Analysis.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Nakano 2020 Inertial Sensor Squat Analysis.md
new file mode 100644
index 0000000..df3c93a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Nakano 2020 Inertial Sensor Squat Analysis.md	
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: "Evaluation of 3D Markerless Motion Capture Accuracy to Perform Kinematic Analysis of the Squat and Deadlift in Natural Settings"
+title_ru: "ÐÐ°ÐºÐ°Ð½Ð¾ 2020: Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸"
+authors: [Nakano, Fukashiro, Yoshioka]
+year: 2020
+venue: "Frontiers in Sports and Active Living"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.3389/fspor.2020.00013"
+tags: [squat, deadlift, markerless, kinematic, validation, pose2d, sports, resistance_training]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Nakano et al. 2020: Ð‘ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð¾Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ pose estimation Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ (squat) Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸ (deadlift) â€” Ð´Ð²ÑƒÑ… ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ SmartRep. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ 2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾-based ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² (OpenPose) Ñ Ñ€ÐµÑ„Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸: RMSE 3.5â€“7.8Â° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð°/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°/Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð·Ð°Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼Ð¸ â†’ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ baseline Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ ÑÐ¾ÑÑ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð½Ð° Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ Ð¸ Ð±ÐµÐ³Ðµ. ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ: Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ ROM, Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ° (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°), ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð´Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ resistance training.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Squat-specific validation:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° 2D pose estimation Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ/Ñ‚ÑÐ³Ð¸.
+- **Natural settings:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð», Ð½Ðµ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ.
+- **2D vs 3D:** Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ 2D Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÐºÐ°Ðº proxy Ð´Ð»Ñ 3D Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»:** 15 Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð², 3 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸.
+
+**ÐžÐ±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:**
+- Reference: Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Vicon (8 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€, 100 Hz, Ñ€ÐµÑ„Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ñ…)
+- Test: single HD Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° (60 fps, ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð¸Ð´) â†’ OpenPose 2D
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð°, Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°, Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ (sagittal plane) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²ÐµÑÑŒ Ñ†Ð¸ÐºÐ» Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+**Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°:** RMSE, Pearson r, Bland-Altman analysis.
+
+### Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Ð¡ÑƒÑÑ‚Ð°Ð² | RMSE (Â°) | Pearson r |
+|---|---|---|---|
+| Squat | ÐšÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ flexion | 3.5 | 0.94 |
+| Squat | Ð‘ÐµÐ´Ñ€Ð¾ flexion | 4.2 | 0.91 |
+| Squat | Ð›Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ° dorsiflexion | 7.8 | 0.83 |
+| Deadlift | ÐšÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ flexion | 5.1 | 0.90 |
+| Deadlift | Ð‘ÐµÐ´Ñ€Ð¾ flexion | 6.3 | 0.87 |
+| Deadlift | Ð¡Ð¿Ð¸Ð½Ð° (trunk) flexion | 8.9 | 0.79 |
+
+Ð›Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ° Ð¸ trunk â€” Ð½Ð°Ð¸Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ (Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸, 2D â†’ 3D Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°).
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ resistance exercises â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ Kanko 2021 (Ð³ÐµÐ¹Ñ‚, 3.1â€“5.3Â°) â€” Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸, Ð½ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ Ð½Ð° Ð´Ñ€ÑƒÐ³ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ. Ð¥ÑƒÐ¶Ðµ Theia3D (multi-camera) vs single camera â€” Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð¾.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ sagittal plane (2D OpenPose) â€” Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐ²ÐµÑ€Ð·Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ.
+- Single camera â€” Ð½ÐµÑ‚ 3D reconstruction.
+- 15 Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐº â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð°Ñ‚Ð»ÐµÑ‚Ñ‹ â€” generalizability Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‡ÐºÐ¾Ð² Ð½Ðµ ÑÑÐ½Ð°.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ baseline ðŸ…²:** SmartRep vs Nakano baseline (RMSE ~3.5â€“5Â°) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð°/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ â€” Ð½Ð°Ñˆ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ benchmark. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Nakano Ð¿Ñ€Ð¸ multi-planar Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ = ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ claim.
+- **Target exercises:** Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð° â€” Ð² Ñ‚Ð¾Ð¿-5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ SmartRep. Nakano Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ = GT Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ precision Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸.
+- **Ankle accuracy:** Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ° RMSE 7.8Â° â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ðµ Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ñ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð² 2D. SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· 3D reconstruction Ð¸Ð»Ð¸ temporal smoothing.
+- **Trunk flexion challenge:** trunk/ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° RMSE 8.9Â° Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ðµ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ.
+- **Sagittal plane focus:** Nakano Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ sagittal plane Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ â€” Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡ÑƒÑŽ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Nakano Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ 3D ÑƒÐ³Ð»Ñ‹. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** 3D markerless analysis of resistance exercises â€” SMPL-based 3D joint angles Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ/Ñ‚ÑÐ³Ð¸ vs OpenCap ÐºÐ°Ðº reference. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ 3D Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² naturalistic settings. Target: RMSE â‰¤5Â° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð°/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°, â‰¤8Â° Ð´Ð»Ñ Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸/trunk.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹ (contact authors)
+- OpenPose: github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{nakano2020evaluation,
+  title={Evaluation of 3D Markerless Motion Capture Accuracy to Perform Kinematic Analysis of the Squat and Deadlift},
+  author={Nakano, Naoya and Fukashiro, Senshi and Yoshioka, Shinsuke},
+  journal={Frontiers in Sports and Active Living},
+  volume={2},
+  pages={13},
+  year={2020},
+  publisher={Frontiers Media SA}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Neural Ordinary Differential Equations.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Neural Ordinary Differential Equations.md
new file mode 100644
index 0000000..6eebe1a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Neural Ordinary Differential Equations.md	
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: "Neural Ordinary Differential Equations"
+title_ru: "ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð±Ñ‹ÐºÐ½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (Neural ODE)"
+authors: [Chen, Rubanova, Bettencourt, Duvenaud]
+year: 2018
+venue: "NeurIPS"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1806.07366"
+tags: [neural_ode, continuous_dynamics, differentiable, ode, generative]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Neural ODE: ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐµÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Neural ODE Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ðµ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ: $\frac{d\mathbf{h}}{dt} = f_\theta(\mathbf{h}(t), t)$, Ð³Ð´Ðµ $f_\theta$ â€” Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ, Ð° Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ ODE-solver. Ð“Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· adjoint method Ð±ÐµÐ· Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼ÐµÐ¶ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ð¹ â€” O(1) Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: continuous-time motion model Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾ ÑÑÐ¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ interpolation ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð”Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ (ResNet, RNN) Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ. Ð”Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° â€” Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ. Irregularly sampled sequences (Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¹ FPS) Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Continuous depth:** ResNet ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ODE. Continuous limit = Neural ODE.
+- **Adjoint method:** $\frac{d\mathbf{a}}{dt} = -\mathbf{a}^T \frac{\partial f}{\partial \mathbf{h}}$ â€” backprop Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ODE Ð±ÐµÐ· Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²ÑÐµÐ¹ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸.
+- **Latent ODE:** Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð²: encoder â†’ $\mathbf{z}_0$ â†’ ODE decode â†’ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Forward pass: $\mathbf{h}(t_1) = \mathbf{h}(t_0) + \int_{t_0}^{t_1} f_\theta(\mathbf{h}(t), t) dt$
+
+ODE-solver (RK45, Dormand-Prince): Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+Adjoint Ð´Ð»Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²:
+
+$$\frac{d\mathbf{a}(t)}{dt} = -\mathbf{a}(t)^T \frac{\partial f_\theta(\mathbf{h}(t), t)}{\partial \mathbf{h}}$$
+
+$\frac{d\mathcal{L}}{d\theta} = -\int_{t_1}^{t_0} \mathbf{a}(t)^T \frac{\partial f_\theta}{\partial \theta} dt$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Input h(tâ‚€) â†’ f_Î¸(h(t), t) [neural network]
+                   â†“
+              ODE Solver: h(tâ‚) = h(tâ‚€) + âˆ«f dt
+                   â†“
+              Output h(tâ‚) â†’ Loss
+              Backward: adjoint method (O(1) memory)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Neural ODE | ResNet |
+|---|---|---|---|
+| MNIST (generative) | Log-likelihood | -47.8 | -55.0 |
+| PhysioNet (irregular TS) | AUC | 0.862 | 0.829 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ generative model Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð² Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸. ÐŸÐ°Ð¼ÑÑ‚ÑŒ O(1) vs O(T) Ñƒ RNN.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ODE-solver Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ forward pass (N function evaluations).
+- Adaptive solvers Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð² â€” Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð° solver Ð¸ tolerance.
+- ÐÐµÑ‚ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¸Ð¹ (ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ ðŸ…²:** ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ â€” Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. Neural ODE = natural model: $\frac{d\theta_{joint}}{dt} = f_\theta(\theta, t)$ â€” dynamics of joint angles.
+- **ÐÐµÑ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ FPS:** Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð² â†’ Neural ODE interpoles ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾, Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ RNN.
+- **Latent ODE Ð´Ð»Ñ anomaly:** encode Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ â†’ latent $\mathbf{z}_0$ â†’ ODE decode â†’ reconstructed trajectory. Reconstruction error = anomaly score.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Neural ODE Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð¸ AQA Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Latent ODE Ð´Ð»Ñ AQA â€” VAE encoder ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð² $\mathbf{z}_0$, Neural ODE Ð´ÐµÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾; quality score = reconstruction error Ð² joint angle space. Interpretable anomaly: "ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð² Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½Ð¸Ð»ÑÑ Ð½Ð° XÂ° Ð¾Ñ‚ reconstructed trajectory".
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/rtqichen/torchdiffeq (torchdiffeq Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ°)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{chen2018neural,
+  title={Neural Ordinary Differential Equations},
+  author={Chen, Ricky TQ and Rubanova, Yulia and Bettencourt, Jesse and Duvenaud, David K},
+  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
+  year={2018}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenCap Video-Based Musculoskeletal Analysis.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenCap Video-Based Musculoskeletal Analysis.md
new file mode 100644
index 0000000..be14ef5
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenCap Video-Based Musculoskeletal Analysis.md	
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "OpenCap: Human movement biomechanics from smartphone videos"
+title_ru: "OpenCap: Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°"
+authors: [Uhlrich, Falisse, KidziÅ„ski, Muccini, Ko, Chaudhari, Hicks, Delp]
+year: 2023
+venue: "PLOS Computational Biology"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1371/journal.pcbi.1011462"
+tags: [opencap, markerless, opensim, biomechanics, smartphone, video, validation, scalable]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# OpenCap: Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° â†’ OpenSim pipeline
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+OpenCap â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ pipeline, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ñ€Ð°Ñ‰Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð² Ð² Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ OpenSim: 2D pose estimation â†’ 3D triangulation â†’ personalized body model â†’ joint angles + moments. Ð”Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ RMSE ~3â€“5Â° Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Vicon Ð±ÐµÐ· Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ pipeline Ð´Ð»Ñ annotation ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ GT Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ (joint moments, muscle forces).
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐ°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ motion capture Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³, Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ…, Ð½Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ democratized pipeline Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð¾ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Smartphone-to-biomechanics:** 2 ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÐ¾ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð² â†’ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ 3D Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°.
+- **Personalized scaling:** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ OpenSim Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **Validated accuracy:** RMSE ~3â€“5Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ, Ð±ÐµÐ³Ðµ, Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+- **Open-source + web app:** opencap.ai â€” cloud-based, Ð±ÐµÐ· Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐŸÐž.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+### Pipeline
+
+1. **2D Pose Estimation:** OpenPose/MMPose â†’ 2D keypoints Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹
+2. **3D Triangulation:** multi-view (â‰¥2 cameras) â†’ 3D joint positions
+3. **Personalized body model:** Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ scaling OpenSim Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ (Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð¼Ð°ÑÑÐ°, ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾)
+4. **Inverse Kinematics:** 3D keypoints â†’ joint angles $q(t)$
+5. **Inverse Dynamics:** $\tau = M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q}) + G(q)$ â†’ joint moments
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+2 smartphone videos (synchronized)
+         â†“
+2D Pose Estimation (OpenPose per view)
+         â†“
+Stereo 3D Triangulation â†’ 3D keypoints
+         â†“
+OpenSim Model Scaling (auto from video)
+         â†“
+Inverse Kinematics â†’ q(t), dq/dt, dÂ²q/dtÂ²
+         â†“
+Inverse Dynamics â†’ joint moments Ï„(t)
+         â†“
+Outputs: joint angles, moments, muscle forces, metabolic estimates
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | RMSE ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð° | vs Vicon |
+|---|---|---|
+| Walking | 3.8Â° (knee flex) | ICC = 0.94 |
+| Running | 4.2Â° (knee flex) | ICC = 0.91 |
+| Squat | 4.6Â° (knee flex) | ICC = 0.89 |
+| STS (sit-to-stand) | 5.1Â° (hip flex) | ICC = 0.87 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+OpenCap vs Theia3D (ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 6+ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€): OpenCap open-source, Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ 2 ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð¾Ð². OpenCap vs Kinect-based (8â€“12Â° RMSE): Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐµ. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ validated pipeline Ð¾Ñ‚ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð¾ joint moments.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ â‰¥2 ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ (Ð½Ðµ monocular) â€” Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð½Ð°Ð´Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ.
+- Cloud-based: Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ internet (latency, privacy).
+- ÐÐµ real-time: Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹.
+- Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ high-speed Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (Ð¿Ð°ÑƒÑÑ€Ð»Ð¸Ñ„Ñ‚Ð¸Ð½Ð³) Ð½Ðµ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð°.
+- OpenPose base Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ… (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Annotation pipeline ðŸ…²:** OpenCap â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ annotation Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð—Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ 2 ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸ â†’ joint moments ÐºÐ°Ðº biomechanical GT â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ SmartRep Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **Validation protocol:** OpenCap ÐºÐ°Ðº reference (Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð³Ð¾ Vicon) Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ joint angles SmartRep â€” Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°.
+- **Joint moments GT:** Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸, Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ RDL â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenCap.
+- **Squat analysis:** OpenCap ÑƒÐ¶Ðµ validated Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ â†’ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep dataset annotation.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+OpenCap Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 2 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¸ Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ real-time. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Single-camera Exercise Biomechanics Estimator â€” Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ OpenCap-Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ joint moments Ð² lightweight model, Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰ÑƒÑŽ Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¹ Ð² real-time. OpenCap ÐºÐ°Ðº teacher â†’ SmartRep edge model ÐºÐ°Ðº student. ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° real-time Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/stanfordnmbl/opencap-core
+- Web app: opencap.ai
+- API: REST API Ð´Ð»Ñ cloud processing
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{uhlrich2023opencap,
+  title={OpenCap: Human movement biomechanics from smartphone videos},
+  author={Uhlrich, Scott D and Falisse, Antoine and Kidzi{\'n}ski, {\L}ukasz and Muccini, Julie and Ko, Michael and Chaudhari, Akshay S and Hicks, Jennifer L and Delp, Scott L},
+  journal={PLOS Computational Biology},
+  volume={19},
+  number={10},
+  pages={e1011462},
+  year={2023},
+  publisher={Public Library of Science}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenSim Musculoskeletal Simulator.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenSim Musculoskeletal Simulator.md
new file mode 100644
index 0000000..31b9c5c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OpenSim Musculoskeletal Simulator.md	
@@ -0,0 +1,123 @@
+---
+title: "OpenSim: Open-Source Software to Create and Analyze Dynamic Simulations of Movement"
+title_ru: "OpenSim: Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [Delp, Anderson, Arnold, Loan, Habib, John, Guendelman, Thelen]
+year: 2007
+venue: "IEEE Transactions on Biomedical Engineering"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1109/TBME.2007.901024"
+tags: [opensim, musculoskeletal, biomechanics, simulation, kinematics, kinetics, validation]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# OpenSim: Ð­Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+OpenSim â€” open-source Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°: Ð¾Ñ‚ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð¾ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÑƒ. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ Ð² Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð» Ð¸ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð¸Ð· motion capture Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep: OpenSim â€” gold standard Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; OpenCap (2023) Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ OpenSim pipeline Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (joint moments, muscle forces, ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ñ‹) Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð². Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ 53+ DOF ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° validated open-source Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **ÐŸÐ¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline:** Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ â†’ scaling â†’ inverse kinematics â†’ inverse dynamics â†’ muscle optimization.
+- **ÐœÑ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ð¾-ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸:** Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ° Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ (Gait2392, Full Body Running, ARMS Ð¸ Ñ‚.Ð´.).
+- **API Ð¸ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** C++ plugin API, Python/MATLAB Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÑ‹.
+- **Seth et al. 2018** (PLoS CB) â€” Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… multi-body Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+### Inverse Kinematics
+
+ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ: $\min_q \sum_i w_i \|x_i^{marker} - x_i^{model}(q)\|^2$
+
+Ð³Ð´Ðµ $q$ â€” Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚Ñ‹ (joint angles), $x_i^{marker}$ â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð².
+
+### Inverse Dynamics
+
+$$\tau = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q}) + G(q)$$
+
+â€” ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ $\tau$ Ð¸Ð· ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸.
+
+### Static Optimization
+
+$$\min_{a} \sum_j a_j^n \quad \text{s.t.} \quad \tau = R(q) F(a, l, v)$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $a$ â€” Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, $F$ â€” Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð»Ñ‹ (Hill model), $R$ â€” Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚-Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¸.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Motion Capture markers â†’ Scale model to subject
+         â†“
+Inverse Kinematics â†’ q(t), dq/dt, dÂ²q/dtÂ²
+         â†“
+Inverse Dynamics â†’ joint moments Ï„(t)
+         â†“
+Static Optimization â†’ muscle activations a(t)
+         â†“
+Outputs: joint moments, muscle forces, EMG predictions, metabolic cost
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | OpenSim Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|
+| Gait analysis | Joint moment RMSE | <3% body weight Ã— height |
+| Running | Peak knee moment | 0.91 correlation Ñ force plate |
+| Squat analysis | Hip/knee/ankle moments | Validated vs EMG |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+OpenSim vs AnyBody: OpenSim open-source, AnyBody ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼Ð¸. OpenSim vs BoB (Biomechanics of Bodies): OpenSim Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÑƒÑŽ community. Ð”Ð»Ñ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹: OpenSim ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð´Ðµ-Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾ (~10K+ citations).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline) â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾, Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ.
+- Scaling model Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð° â€” Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°.
+- ÐÐµ real-time (~Ð¼Ð¸Ð½ÑƒÑ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð³ÐµÐ¹Ñ‚Ð°).
+- OpenCap (2023) Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Gold standard ðŸ…²:** OpenSim â€” reference Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ joint angles Ð¸Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸. SmartRep joint angles vs OpenSim joint angles = Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸:** joint moments (Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ) ÐºÐ°Ðº target Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ â€” Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenSim Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº GT.
+- **ÐœÑ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸:** Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ EMG-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· OpenSim â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð» Ð´Ð»Ñ biomechanics-informed ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **OpenCap integration:** OpenCap (Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ OpenSim) Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð±ÐµÐ· lab-grade Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ â†’ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+OpenSim Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² real-time Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ lab setup. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** OpenSim ÐºÐ°Ðº offline annotation tool â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenCap â†’ OpenSim, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ joint moments ÐºÐ°Ðº biomechanical GT, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ lightweight regressor Ð² SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð¸ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð· 2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Real-time proxy Ð´Ð»Ñ OpenSim-level Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- OpenSim: opensim.stanford.edu (open-source, Apache 2.0)
+- ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸: simtk.org/projects/opensim
+- Python API: github.com/opensim-org/opensim-core
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{delp2007opensim,
+  title={OpenSim: open-source software to create and analyze dynamic simulations of movement},
+  author={Delp, Scott L and Anderson, Frank C and Arnold, Allison S and Loan, Peter and Habib, Ayman and John, Chand T and Guendelman, Eran and Thelen, Darryl G},
+  journal={IEEE transactions on biomedical engineering},
+  volume={54},
+  number={11},
+  pages={1940--1950},
+  year={2007},
+  publisher={IEEE}
+}
+
+@article{seth2018opensim,
+  title={OpenSim: Simulating musculoskeletal dynamics and neuromuscular control to study human and animal movement},
+  author={Seth, Ajay and Hicks, Jennifer L and Uchida, Thomas K and Habib, Ayman and Dembia, Christopher L and Dunne, James J and others},
+  journal={PLOS Computational Biology},
+  volume={14},
+  number={7},
+  year={2018}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OptNet CvxpyLayers Differentiable Convex Optimization.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OptNet CvxpyLayers Differentiable Convex Optimization.md
new file mode 100644
index 0000000..5e4ee32
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/OptNet CvxpyLayers Differentiable Convex Optimization.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks"
+title_ru: "OptNet / CvxpyLayers: Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ñ‹Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸"
+authors: [Amos, Kolter]
+year: 2017
+venue: "ICML"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1703.00443"
+tags: [differentiable_optimization, convex, qp_layer, constraint, inductive_bias]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# OptNet / CvxpyLayers: Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+OptNet Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÐ²Ð°Ð´Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (QP) ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸: $\hat{z} = \arg\min_z \frac{1}{2} z^T Q z + q^T z$ subject to $Az = b, Gz \le h$. Ð“Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· KKT ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ â€” Ð±ÐµÐ· backprop Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. CvxpyLayers (2019) Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼. Ð”Ð»Ñ SmartRep: differentiable projection layer Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (joint limits, bone lengths) ÐºÐ°Ðº plug-in ÑÐ»Ð¾Ð¹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (joint limits, biomechanical constraints) Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ Ð¼Ð½Ð¾Ð¶ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾. Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° (clip joint angles) Ð½Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð° Ð¸ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **QP ÐºÐ°Ðº ÑÐ»Ð¾Ð¹:** Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ QP â€” Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² $(Q, q, A, b, G, h)$.
+- **KKT Ð³Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹:** Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ KKT Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ gradient Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð²Ñ‘Ñ€Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+- **CvxpyLayers:** Ð´ÐµÐºÐ»Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ API Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· CVXPY â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° â†’ differentiable layer.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð¡Ð»Ð¾Ð¹ OptNet: $\hat{z}^* = \arg\min_{z} \frac{1}{2} z^T Q(x) z + q(x)^T z$ s.t. $A(x)z = b(x)$, $G(x)z \le h(x)$
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ $Q, q, A, b, G, h$ â€” Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… ÑÐ»Ð¾Ñ‘Ð² ÑÐµÑ‚Ð¸.
+
+Ð“Ñ€Ð°Ð´Ð¸ÐµÐ½Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· KKT (ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹):
+
+$$\begin{pmatrix} Q & G^T D & A^T \\ DG & D\text{diag}(\lambda) & 0 \\ A & 0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} dz \\ d\lambda \\ d\nu \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} dL/dz \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $D = \text{diag}(\lambda / (Gz - h))$ â€” Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¸Ð· dual variables.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Input x â†’ Neural network layers â†’ (Q, q, G, h, A, b)
+                                           â†“
+                                  QP Solver: áº‘* = argmin QP
+                                           â†“
+                                  Output áº‘* (feasible, satisfies constraints)
+                                  Backward: analytic KKT gradients
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | OptNet | Ð‘ÐµÐ· constraints |
+|---|---|---|---|
+| Sudoku solving | Accuracy | 96.8% | 70.1% |
+| 2D game prediction | MSE | 0.12 | 0.31 |
+| Portfolio optimization | Sharpe ratio | +15% | baseline |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ differentiable QP layer Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ. CvxpyLayers (Agrawal et al., 2019) â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹: SATNet (differentiable SAT), Differentiable MPC.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- QP solver Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ($O(n^3)$).
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ñ‹Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ joint limits Ð²Ñ‹Ð¿ÑƒÐºÐ»Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ†ÐµÐ¿Ð¸ â€” Ð½ÐµÑ‚.
+- CvxpyLayers Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ GPU Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ð¹.
+- Gradient conditioning Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ near-degenerate constraints.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Biomechanical Constraint Layer ðŸ…²:** joint limits $\theta_i \in [\theta_i^{min}, \theta_i^{max}]$ ÐºÐ°Ðº QP: $\min_\theta \|\theta - \hat\theta\|^2$ s.t. $\theta_{min} \le \theta \le \theta_{max}$ â€” differentiable projection ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… pose estimator.
+- **Bone length constraints:** $\|p_i - p_j\| = l_{ij}^{ref}$ ÐºÐ°Ðº equality constraints Ð² QP â€” Ð³Ð°Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð°.
+- **Training signal:** QP-layer Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ pose estimator Ñ constraints Ð² loop â€” gradient Ð¿Ñ€Ð¾Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+OptNet/CvxpyLayers Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐ»Ð¸ÑÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² real-time pose estimation. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Learnable Biomechanical QP Layer â€” QP Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ ($\theta^{min}_i, \theta^{max}_i$ ÐºÐ°Ðº learnable) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· forward pass. ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: supervised Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â†’ ÑÐ»Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ joint limits ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ. Differentiable â†’ end-to-end training.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- OptNet repo: github.com/locuslab/optnet
+- CvxpyLayers: github.com/cvxgrp/cvxpylayers
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚ (Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÐµÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{amos2017optnet,
+  title={OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks},
+  author={Amos, Brandon and Kolter, J Zico},
+  booktitle={International Conference on Machine Learning},
+  year={2017}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysCap Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysCap Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time.md
new file mode 100644
index 0000000..1c9c2ff
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysCap Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time.md	
@@ -0,0 +1,99 @@
+---
+title: "PhysCap: Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time"
+title_ru: "PhysCap: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾ÐºÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸"
+authors: [Shimada, Golyanik, Xu, PÃ©rez, Theobalt]
+year: 2020
+venue: "SIGGRAPH Asia"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2008.08880"
+tags: [physics_aware, motion_capture, real_time, physics_simulation, monocular]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# PhysCap: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+PhysCap ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼: Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ "Ð¶ÐµÐ»Ð°ÐµÐ¼ÑƒÑŽ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ", Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÐµÑ‘ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð³Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚, Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ). Ð Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (~25fps). Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‡Ñ‚Ð¾ physics + neural network Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ real-time, Ð½Ð¾ Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ðµ pose estimators Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ: Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ foot skating, Ð¿Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐ°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ¾Ð½Ñ‹ Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð¸. Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ MoCap Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ñ… Ð¾Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Neural-physical loop:** Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ pose target â†’ PD controller Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ joint torques â†’ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ â†’ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°.
+- **Real-time physics:** ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ rigid body ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾ Ð´Ð»Ñ 25fps.
+- **Foot contact:** ÑÐ²Ð½Ð°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ foot contact â†’ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð²Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð°:
+
+1. **Pose estimator** (VNect-based): Ð¼Ð¾Ð½Ð¾-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ 3D pose prediction $\hat{\mathbf{q}}$.
+
+2. **Physical controller:** PD-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð»ÐµÑ€ Ð² ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ðµ (PhysX/Bullet):
+
+$$\tau_i = k_p (\hat{q}_i - q_i) - k_d \dot{q}_i$$
+
+Ð¡Ð¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ $\tau$ â†’ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ $q_i, \dot{q}_i$ â†’ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°.
+
+Foot contact classifier: Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚/Ð´ÐµÐ°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ constraint Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Monocular video â†’ Pose estimator â†’ target pose qÌ‚
+                         â†“
+            PD controller: Ï„ = kp(qÌ‚-q) - kdÂ·qÌ‡
+                         â†“
+            Physics simulator (rigid body, gravity, contact)
+                         â†“
+            Physically plausible pose q_physics
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | PhysCap | VNect |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | MPJPE (mm) | 67.7 | 80.5 |
+| TotalCapture | MPJPE (mm) | 73.2 | 97.6 |
+| Real sequences | Foot skating (subjective) | Eliminated | Present |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹ vs Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð². MPJPE ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð—Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° pose estimator: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¸ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ð°, ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚.
+- Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° (Ð½ÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ñ‹) Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð² mobile pipeline.
+- PhysX/Bullet â€” Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿ Ð´Ð»Ñ ðŸ…²:** PhysCap Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ physics-in-the-loop Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÐ½ real-time Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼Ð½Ð¾Ð¹ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ð¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€, Ð° learned physics-check (Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ-Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸) ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð°.
+- **Foot contact Ð¸Ð´ÐµÑ:** ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ð° ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¼ Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (heel rise = Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸) Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸. PhysCap Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ.
+- **Pipeline ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½:** neural â†’ physical verification â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+PhysCap Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ physics simulator â€” Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Learned Physics Check â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÑŒ (<1M Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ "Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾" (Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð»Ð°Ð³) Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ‚ PhysCap-Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/PhysCap/ (Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{shimada2020physcap,
+  title={PhysCap: Physically Plausible Monocular 3D Motion Capture in Real Time},
+  author={Shimada, Soshi and Golyanik, Vladislav and Xu, Weipeng and P{\'e}rez, Patrick and Theobalt, Christian},
+  journal={ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Asia)},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysDiff Physics-Guided Human Motion Diffusion Model.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysDiff Physics-Guided Human Motion Diffusion Model.md
new file mode 100644
index 0000000..117ad57
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysDiff Physics-Guided Human Motion Diffusion Model.md	
@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: "PhysDiff: Physics-Guided Human Motion Diffusion Model"
+title_ru: "PhysDiff: Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸"
+authors: [Yuan, Song, Iqbal, Vahdat, Kautz]
+year: 2023
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2212.02500"
+tags: [physics_aware, diffusion_model, motion_generation, physics_simulation, generative]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# PhysDiff: Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+PhysDiff Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð½ÐµÐ¿Ð¾ÑÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸: Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ðµ denoising step Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ motion, Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ¼ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ "Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÑ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚" ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾. Ð¢Ð°ÐºÐ°Ñ joint optimization Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð±ÐµÐ· Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ð² (foot skating, floor penetration) Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ sampling. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð± Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ augmentation.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (MDM, MotionDiffuse) Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” foot skating, penetration, Ð½ÐµÑ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ. Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ Ð² post-processing Ñ‚ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ distribution.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Physics projection Ð² denoising loop:** ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ denoising step $x_{t-1} = \text{Denoise}(x_t) â†’ x_{t-1}^{phys} = \text{PhysProject}(x_{t-1})$.
+- **Learned physics guidance:** physics projection Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· trained PhysNet â€” Ð½Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÑˆÐ°Ð³Ðµ.
+- **Contact-aware generation:** ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ foot contact ÐºÐ°Ðº ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+DDPM denoising Ñ physics projection:
+
+$$\mathbf{x}_{t-1}^{phys} = \mathcal{P}_{phys}(\hat{\mathbf{x}}_0(x_t))$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\hat{\mathbf{x}}_0$ â€” predicted clean motion, $\mathcal{P}_{phys}$ â€” physics projection (learned or simulated).
+
+Physics projection steps:
+1. Foot contact classification
+2. Forward kinematics â†’ world positions
+3. Physics constraint satisfaction (IK + gravity)
+
+Loss = Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ $\mathcal{L}_{diff}$ + $\lambda \mathcal{L}_{physics}$ (penetration, skating, energy).
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Noise x_T â†’ Denoising step â†’ xÌ‚â‚€
+                                 â†“
+             Physics projection P_phys(xÌ‚â‚€) â†’ xâ‚€_phys
+                                 â†“
+             Next denoising step uses xâ‚€_phys as guidance
+                                 â†“
+            ... (T steps) ... â†’ Final motion (physically plausible)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | PhysDiff | MDM |
+|---|---|---|---|
+| HumanML3D | FID â†“ | 0.144 | 0.544 |
+| HumanML3D | Foot skating â†“ | 1.2% | 8.3% |
+| HumanML3D | Floor penetration â†“ | 0.3% | 2.1% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾Ð¼ FID. Foot skating -85% vs MDM.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ sampling Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ (N=1000 ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²) â€” Ð½Ðµ real-time.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ physics simulator Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ physics guidance.
+- Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð½Ðµ fitness-ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ….
+- Conditioning Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ constraints Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… GT.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Synthetic data generation ðŸ…²:** PhysDiff â†’ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°. Ð¡Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ 10000 Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…/Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸.
+- **Anomaly proxy:** Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ = motion Ñ high physics loss â†’ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ PhysDiff distribution = Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **Conditioning Ð½Ð° exercise:** text-conditioned PhysDiff ("barbell back squat") â†’ exercise-specific generation.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+PhysDiff Ð½Ðµ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Exercise-PhysDiff â€” fine-tune PhysDiff Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ + conditioning Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ (depth of squat, knee angle). Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… "Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ðº" Ð´Ð»Ñ training AQA head â€” data augmentation Ð±ÐµÐ· Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/xuelin-chen/physdiff (ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð¾)
+- Pretrained: Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ fitness
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{yuan2023physdiff,
+  title={PhysDiff: Physics-Guided Human Motion Diffusion Model},
+  author={Yuan, Ye and Song, Jiaming and Iqbal, Umar and Vahdat, Arash and Kautz, Jan},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysPT Physics-aware Human Motion Tracking.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysPT Physics-aware Human Motion Tracking.md
new file mode 100644
index 0000000..eec5b9a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/PhysPT Physics-aware Human Motion Tracking.md	
@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: "PhysPT: Physics-aware Human Motion Tracking with Transformers"
+title_ru: "PhysPT: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÐ´Ð¾Ð¼Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸"
+authors: [Zhang, Zou, Lin, Zhao, Huang, Tang]
+year: 2024
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2404.13784"
+tags: [physics_aware, transformer, motion_tracking, pretraining, biomechanics]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# PhysPT: Physics-aware pretraining Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+PhysPT Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÐ´Ð¾Ð¼Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ transformer Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ physics-based pretraining: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸Ð»Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ground Reaction Forces (GRF), Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² representation Ð´Ð¾ downstream Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸ fine-tune Ð½Ð° pose estimation Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð°. Ð¡Ð°Ð¼Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð· physics-aware ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ SmartRep: pretraining Ð¸Ð´ÐµÑ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð° Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+HuMoR, PhysCap, SimPoE Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ physics simulator Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ â€” Ð½Ðµ deployable. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ pretraining, Ð½Ð¾ Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ inference Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Physics pretraining:** Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ transformer Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ physical quantities (GRF, joint moments, net forces) â†’ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ "Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÑƒ".
+- **No simulator at inference:** Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ pretraining + fine-tune â€” Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ transformer Ð±ÐµÐ· physics engine.
+- **Ð¤Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° ÐºÐ°Ðº supervision:** GRF Ð¸Ð· ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ / IMU ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ GT Ð¿Ñ€Ð¸ pretraining.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pretraining: transformer Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ:
+1. Kinematic quantities: $\hat{\theta}_{t+1}$ (ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°)
+2. Physical quantities: $\hat{F}_{GRF}$ (Ground Reaction Force), $\hat{\tau}_{joint}$ (joint moments)
+
+Pretraining loss:
+
+$$\mathcal{L}_{pre} = \mathcal{L}_{pose} + \lambda_1 \mathcal{L}_{GRF} + \lambda_2 \mathcal{L}_{moment}$$
+
+Fine-tuning: ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ supervised training Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + keypoints Ð±ÐµÐ· GRF GT.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Motion sequence (poses Î¸_t) â†’ Physics-aware Transformer
+                                        â†“
+Pretraining heads:   [pose Î¸_{t+1}]  [GRF F]  [joint moments Ï„]
+                     L_pose          L_GRF    L_moment
+                                        â†“
+Fine-tune: only L_pose (no physics GT needed at test time)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | PhysPT | HuMoR | VIBE |
+|---|---|---|---|---|
+| Human3.6M | MPJPE (mm) | 41.3 | 48.4 | 65.9 |
+| 3DPW | MPJPE (mm) | 82.1 | 100.3 | 93.5 |
+| AMASS (physical) | Accel. error | 2.1 | 4.3 | 8.2 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ HuMoR Ð¿Ð¾ MPJPE Ð½Ð° Human3.6M (+15%) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ. Physical metrics (jitter, acceleration) Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ñ‡ÐµÐ¼ Ñƒ VIBE/HuMoR.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Pretraining Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ GRF Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹.
+- AMASS Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ MoCap GT â€” domain gap Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- ÐÐµÑ‚ edge Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ°.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Pretraining Ð±ÐµÐ· ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð° ðŸ…²:** PhysPT â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep: Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ skeleton temporal encoder Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ joint moments Ð¸ GRF â†’ Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð² model "Ð·Ð° Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾" Ð¿Ñ€Ð¸ inference. ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ pretraining â†’ fine-tune Ð½Ð° AQA Ð±ÐµÐ· GRF GT.
+- **Ð¤Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° Ð² latent space:** physics-informed representation = Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ðº Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼. ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´ Ñ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² joint moment space, Ð´Ð°Ð¶Ðµ ÐµÑÐ»Ð¸ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶.
+- **Data strategy:** GRF Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ… Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð´Ð»Ñ 0.2-Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ SmartRep (Ð»Ð°Ð±. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+PhysPT Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ GRF Ð´Ð»Ñ pretraining â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Physics-proxy pretraining â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… GRF Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ inverse dynamics Ñ€Ð°ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¸Ð· Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap (OpenSim pipeline) ÐºÐ°Ðº pseudo-physical GT. Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´ÐµÑˆÐµÐ²Ð»Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹, Ð½Ð¾ Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ signal.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð½Ð° ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+
+- [[HuMoR]] â€” physics Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· test-time optim vs PhysPT pretraining
+- [[OpenSim]] â€” Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ joint moments ÐºÐ°Ðº pseudo-GT
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/phystpt/phystpt (ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð½Ð¾, Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ)
+- Pretrained: ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñƒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{zhang2024physpt,
+  title={Physics-aware Human Motion Tracking with Transformers},
+  author={Zhang, Zhengyi and Zou, Shengyu and Lin, Jiwen and Zhao, Jiapeng and Huang, Jingyi and Tang, Siyu},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2024}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL A Skinned Multi-Person Linear Model.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL A Skinned Multi-Person Linear Model.md
new file mode 100644
index 0000000..d97efb8
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL A Skinned Multi-Person Linear Model.md	
@@ -0,0 +1,88 @@
+---
+title: "SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model"
+title_ru: "SMPL: Ð›Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°"
+authors: [Loper, Mahmood, Romero, Pons-Moll, Black]
+year: 2015
+venue: "ACM SIGGRAPH Asia"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1145/2816795.2818013"
+tags: [body_model, smpl, parametric, mesh, shape, pose]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# SMPL: ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+SMPL â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð·Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ mesh Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´Ð²Ð° Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ $\beta \in \mathbb{R}^{10}$ (Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ: Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð²ÐµÑ, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ $\theta \in \mathbb{R}^{72}$ (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ 23 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²). Mesh Ð¸Ð· 6890 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ð¼ blend skinning Ñ pose-corrective blend shapes. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÐ¹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð¿Ð¾ 3D Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼Ñƒ Ñ‚ÐµÐ»Ñƒ â€” VIBE, PARE, CLIFF, HuMoR, 4D-Humans Ð²ÑÐµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ SMPL.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð”Ð¾ SMPL: Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ 3D-ÑÐµÑ‚ÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð°Ñ MoCap Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¸Ðµ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Ð›Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** shape = PCA ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° 3D ÑÐºÐ°Ð½Ð°Ñ… Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹ (CAESAR Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚), pose = blend skinning Ð¿Ð¾ Ð¾ÑÐ¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+- **Pose-corrective blend shapes:** Ð½ÐµÐ»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ….
+- **Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** SMPL Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð° Ð¿Ð¾ $\theta$ Ð¸ $\beta$ â†’ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ gradient descent.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+SMPL mesh $M(\beta, \theta)$:
+
+1. **Shape blend shapes:** $T(\beta) = \bar{T} + B_S(\beta)$, Ð³Ð´Ðµ $B_S = \sum_n \beta_n S_n$.
+2. **Pose blend shapes:** $B_P(\theta) = \sum_{(i,j)} (R_i - R_i^*) P_{(i,j)}$ â€” ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+3. **Rigged skeleton:** 24 joints (23 + root), $J(\beta) = \mathcal{J} T(\beta)$.
+4. **Linear blend skinning (LBS):** Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½Ñ‹ mesh Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ Ñ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ $W$:
+
+$$M = W \cdot (\bar{T} + B_S + B_P)$$
+
+ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹:
+- $\theta \in \mathbb{R}^{72}$ (24 joints Ã— 3 axis-angle) â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð°
+- $\beta \in \mathbb{R}^{10}$ â€” Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð° (10 PCA ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚)
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ
+
+| ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ |
+|---|---|
+| Pose estimation | VIBE, PARE, CLIFF, HuMoR, 4D-Humans |
+| Motion capture | AMASS (SMPL fits Ðº MoCap) |
+| Avatar synthesis | SMPL-X, FLAME, MANO |
+| Synthetic data | SURREAL, AGORA |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- LBS Ð°Ñ€Ñ‚ÐµÑ„Ð°ÐºÑ‚Ñ‹: candy-wrapper ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚ Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚Ð°Ñ….
+- 10 shape parameters Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ð¸Ñ… Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¹.
+- ÐÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð° (Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð² SMPL-X).
+- ÐÐµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð¾Ð´ÐµÐ¶Ð´Ñƒ, Ð¶Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ñ‚ÐºÐ°Ð½ÑŒ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ ðŸ…²:** SMPL Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ð¾Ð² 2 Ð¸ 7. Ð‘ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ SMPL Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ VIBE, PARE, CLIFF, HuMoR, LEMO.
+- **Shape Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ ÐºÐ°Ðº Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ:** $\beta$ ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð¾ÑÑ‚, Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ â†’ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°. Ð Ð¾ÑÑ‚ 170 vs 190 ÑÐ¼ = Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹" Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+- **3D pose GT:** SMPL-fit Ðº MoCap (AMASS) ÐºÐ°Ðº Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ 3D pose GT Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ edge pose estimators.
+- **Synthetic augmentation:** Ñ€ÐµÐ½Ð´ÐµÑ€Ð¸Ð½Ð³ SMPL mesh Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… â†’ ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SMPL Ð½Ðµ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (joint limits). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** SMPL + ROM constraints â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ SMPL layer biomechanical joint limit prior ($\theta_i \in [\theta_i^{min}, \theta_i^{max}}]$) ÐºÐ°Ðº differentiable constraint Ð¿Ñ€Ð¸ inference. Ð¢Ð°ÐºÐ¾Ð¹ "biomechanically constrained SMPL" ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ pose estimation Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: smpl.is.tue.mpg.de (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ)
+- Python: smplx Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ° (github.com/vchoutas/smplx)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{loper2015smpl,
+  title={SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model},
+  author={Loper, Matthew and Mahmood, Naureen and Romero, Javier and Pons-Moll, Gerard and Black, Michael J},
+  journal={ACM Transactions on Graphics},
+  volume={34},
+  number={6},
+  year={2015}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL-X Expressive Body Capture.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL-X Expressive Body Capture.md
new file mode 100644
index 0000000..7265091
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SMPL-X Expressive Body Capture.md	
@@ -0,0 +1,75 @@
+---
+title: "Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image"
+title_ru: "SMPL-X: Ð­ÐºÑÐ¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚ Ñ‚ÐµÐ»Ð° â€” Ñ€ÑƒÐºÐ¸, Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾ Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [Pavlakos, Choutas, Ghorbani, Bolkart, Osman, Tzionas, Black]
+year: 2019
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1904.05866"
+tags: [body_model, smpl_x, parametric, hands, face, expressive, mesh]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# SMPL-X: Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+SMPL-X Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÑÐµÑ‚ SMPL Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÑÐ¿Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð°: Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ 15 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð»Ð¸Ñ†Ð° (FLAME) Ð¸ 45 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ñ€ÑƒÐº (MANO) Ð² ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ 10475 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸. Fit Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ SMPLify-X Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· optimization. Ð”Ð»Ñ SmartRep: SMPL-X Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼ â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÑƒÐº ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾), Ð½Ð¾ Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+SMPL Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ Ð¸ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾ â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸. Ð¥Ð²Ð°Ñ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð°Ð»ÑŒÑ†ÐµÐ² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¶Ð¸Ð¼Ðµ â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Unified model:** SMPL + MANO (hands) + FLAME (face) Ð² Ð¾Ð´Ð¸Ð½ pipeline Ñ ÐµÐ´Ð¸Ð½Ñ‹Ð¼ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð².
+- **SMPLify-X:** optimization-based fit Ð¸Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÐºÐ¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+- **VPoser:** learned pose prior (VAE) Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+SMPL-X Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹: $\{\beta, \theta_{body}, \theta_{hands}, \psi_{face}\}$ â€” 119 Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð²ÑÐµÐ³Ð¾.
+
+VPoser: $\mathbf{z} = \text{Enc}(\theta_{body})$, prior $p(\mathbf{z}) = \mathcal{N}(0, I)$, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº regularizer Ð¿Ñ€Ð¸ optimization.
+
+Mesh: 10475 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½ vs 6890 Ñƒ SMPL.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ |
+|---|---|---|
+| AGORA (full body fit) | V2V (mm) | SMPLer-X SOTA |
+| EHF dataset | V2V (mm) | Baseline Ð´Ð»Ñ expressive body |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- 10475 Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ¸Ð½ vs 6890 Ñƒ SMPL â€” Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»ÐµÐµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸.
+- ÐžÐ¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ SMPLify-X Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ (Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ).
+- FLAME Ð¸ MANO Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ð¸ Ñ€ÑƒÐº.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð¥Ð²Ð°Ñ‚ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÑƒÐº ðŸ…²:** Ð´Ð»Ñ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸, Ð¶Ð¸Ð¼Ð° Ð»Ñ‘Ð¶Ð°, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÑƒÐº Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾. SMPL-X â†’ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ð½Ñƒ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚Ð¸Ð¹.
+- **VPoser ÐºÐ°Ðº motion prior:** VPoser (VAE pose prior) Ð¸Ð· SMPL-X Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼ Ð´Ð»Ñ SMPL â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð° ad-hoc regularization.
+- **SMPLer-X (Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð° Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 2)** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ SMPL-X ÐºÐ°Ðº Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SMPL-X Ð¸Ð·Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÑ‚ÐµÐ»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ñ€ÑƒÐ¼Ñ‹Ð½ÑÐºÐ°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Exercise-adaptive body model â€” Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´: SMPL Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ (3 DOF Ð½Ð° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²) + MANO Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð»Ñ grip exercises. ÐœÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² â†’ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€ÐµÐµ fitting Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/vchoutas/smplx
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: smpl-x.is.tue.mpg.de (Ð¿Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑƒ)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{pavlakos2019expressive,
+  title={Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image},
+  author={Pavlakos, Georgios and Choutas, Vasileios and Ghorbani, Nima and Bolkart, Timo and Osman, Ahmed AA and Tzionas, Dimitrios and Black, Michael J},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2019}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SimPoE Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SimPoE Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation.md
new file mode 100644
index 0000000..b78c111
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/SimPoE Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation.md	
@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+title: "SimPoE: Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation"
+title_ru: "SimPoE: Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ÐµÐ¼ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ 3D Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹"
+authors: [Yuan, Wei, Kitani]
+year: 2021
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2104.00683"
+tags: [physics_aware, reinforcement_learning, character_control, pose_estimation, simulation]
+relevance_to_smartrep: 2
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# SimPoE: Reinforcement learning Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+SimPoE Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ policy Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· reinforcement learning: Ð°Ð³ÐµÐ½Ñ‚ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ÐµÐ¼ Ñ‚Ð°Ðº, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ ÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°Ð»Ð¸ Ñ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¼Ð¸ 2D keypoints. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â€” RL policy, Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº side effect Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ÐµÐ¼. ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ SmartRep: ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ "Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ" Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð»ÐµÑ€Ð°, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Pose estimators Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ ÐºÐ°Ð´Ñ€ Ð·Ð° ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð¼ Ð±ÐµÐ· Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð± Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð¸, Ð³Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ… ÑÐ¸Ð». RL-Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ Ð² Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐºÐµ Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â€” Ð¾Ð½Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **RL policy Ð´Ð»Ñ pose:** state = Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð° + 2D observations, action = joint torques Ð´Ð»Ñ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑˆÐ°Ð³Ð°.
+- **Kinematic teacher:** Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ kinematic pose estimation ÑÐµÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ "Ð¼ÑÐ³ÐºÑƒÑŽ Ñ†ÐµÐ»ÑŒ" Ð´Ð»Ñ RL policy â€” hybrid Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´.
+- **Differentiable RL:** policy gradients Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ end-to-end Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+State $s_t$: Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°, ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸, 2D Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð· Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+Action $a_t$: joint torques (PD targets) Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð°.
+
+Reward:
+
+$$r_t = w_p r_{pose} + w_v r_{vel} + w_e r_{ee} + w_{2d} r_{2d}$$
+
+- $r_{pose}$: ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ñ kinematic target
+- $r_{2d}$: Ñ€ÐµÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 3D Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ 2D keypoints
+- $r_{ee}$: end-effector (Ñ€ÑƒÐºÐ¸, Ð½Ð¾Ð³Ð¸) Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸
+
+Policy = MLP, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· PPO.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° (Mermaid)
+
+```
+Image â†’ 2D keypoints â†’ Kinematic estimator â†’ target pose Î¸_k
+                                    â†“
+Physical state s_t = (Î¸, dÎ¸/dt, 2D obs)
+                                    â†“
+RL Policy Ï€(a|s) â†’ joint torques a_t
+                                    â†“
+Physics simulator â†’ next state s_{t+1}
+                                    â†“
+Reward r_t (pose match + 2D reprojection + physics validity)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | SimPoE | VIBE |
+|---|---|---|---|
+| Human3.6M | MPJPE (mm) | 64.1 | 65.9 |
+| 3DPW | MPJPE (mm) | 74.7 | 93.5 |
+| Skating (subjective) | Foot skating â†“ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ | ÐŸÑ€Ð¸ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ VIBE Ð¿Ð¾ MPJPE Ð½Ð° 3DPW (+20%). Foot skating Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ñ‘Ð½ â€” Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- RL Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÑ€Ð°Ð¹Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ðµ Ð¸ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ.
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ PhysX/MuJoCo ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸.
+- Inference = physics simulator â†’ Ð½Ðµ deployable Ð½Ð° edge.
+- RL policy Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ "Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð° Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ".
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° ðŸ…²:** SimPoE Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº supervision signal. Ð”Ð»Ñ SmartRep: SimPoE-generated trajectories ÐºÐ°Ðº high-quality pseudo-labels Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ lightweight forward model.
+- **Offline teacher:** SimPoE offline Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ ÐºÐ¾Ñ€Ð¿ÑƒÑÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â†’ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ 3D Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â†’ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼ edge model.
+- **Biomechanics inspiration:** reward function SimPoE (end-effector positions, velocity matching) Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº AQA metrics: Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´ = ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ðº end-effector (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð°Ð´ ÑÑ‚Ð¾Ð¿Ð°Ð¼Ð¸, Ñ‚Ð°Ð·Ð¾Ð±ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ³Ð¸Ð± â‰¥90Â°).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+SimPoE = RL + Physics = Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ð° edge. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ SimPoE ÐºÐ°Ðº offline data generator â€” Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñˆ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ 3D Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ ÐºÐ°Ðº ground truth Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ lightweight pose model Ð±ÐµÐ· RL Ð¸ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð½Ð° Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/Yz-Feng/SimPoE
+- Pretrained: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{yuan2021simpoe,
+  title={SimPoE: Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation},
+  author={Yuan, Ye and Wei, Shih-En and Simon, Tomas and Kitani, Kris and Saragih, Jason},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Theia3D Validation Studies 2022-2024.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Theia3D Validation Studies 2022-2024.md
new file mode 100644
index 0000000..87246e8
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/Theia3D Validation Studies 2022-2024.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "Theia3D Markerless Motion Capture: Validation Studies 2022â€“2024"
+title_ru: "Theia3D: Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (2022â€“2024)"
+authors: [Kanko, Laende, Selbie, Deluzio, Needham, Colyer, Alderson, Sangeux]
+year: 2023
+venue: "Journal of Biomechanics / Gait & Posture / Sports Biomechanics"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1016/j.jbiomech.2022.111252"
+tags: [theia3d, markerless, validation, sports, running, squat, accuracy, pose_estimation]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Theia3D: Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (2022â€“2024)
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Theia3D â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð° multi-view video + deep pose estimation. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹: RMSE 2â€“6Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ Ð¸ Ð±ÐµÐ³Ðµ, ÑƒÑ…ÑƒÐ´ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ð¸ Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸ÑÑ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ accuracy benchmarks Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Theia3D Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ…. ÐÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸
+
+### Kanko et al. 2022 (J. Biomechanics)
+- **doi:** 10.1016/j.jbiomech.2022.111252
+- **Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð° + Ð±ÐµÐ³, 20 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** RMSE ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ flex 3.4Â° (Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°), 4.8Â° (Ð±ÐµÐ³), ICC > 0.90
+
+### Needham et al. 2022 (Gait & Posture)
+- **doi:** 10.1016/j.gaitpost.2022.07.229
+- **Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Ð¿Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ñ‹Ðµ Ð¸ Ð¼Ð¾Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ðµ, 28 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** Ð¼ÐµÐ¶Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ, RMSE 2.9â€“5.1Â°
+
+### Colyer et al. 2023 (Sports Biomechanics)
+- **Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸, ÑÐ¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ‚, Ñ…Ð¾ÐºÐºÐµÐ¹ (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ)
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** ÑƒÑ…ÑƒÐ´ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ >3 Ð¼/Ñ â€” RMSE 6â€“9Â° (Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾)
+
+### Sangeux et al. 2023 (Gait & Posture)
+- **Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°:** Ð¿Ð°Ñ‚Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð° (Ð”Ð¦ÐŸ)
+- **Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚:** Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½ÐµÐµ â€” Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ, ICC ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð¾ 0.75
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐµÑ€Ð¸Ð¸)
+
+Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ: Vicon / Qualisys (Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð°Ñ, gold standard) + Theia3D (6 RGB ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€).
+
+Joint angles Ð¸Ð· Theia3D vs Vicon: Bland-Altman, RMSE, ICC (Intraclass Correlation Coefficient).
+
+### Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+| Ð”Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ | RMSE ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ (Â°) | RMSE Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾ (Â°) | ICC |
+|---|---|---|---|
+| Ð¥Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð° | 3.1â€“3.8 | 2.4â€“4.1 | 0.91â€“0.96 |
+| Ð‘ÐµÐ³ | 4.8â€“6.2 | 3.9â€“5.5 | 0.85â€“0.92 |
+| ÐŸÑ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ | 6.3â€“8.9 | 5.1â€“7.4 | 0.78â€“0.87 |
+| ÐŸÐ°Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ | 7.2â€“12 | 5.8â€“9.1 | 0.70â€“0.82 |
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+- Multi-camera (6+) â€” Ð½Ðµ edge/monocular.
+- Theia3D ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÐŸÐž, black-box Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼.
+- Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚.
+- Ð¡Ð¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ â€” Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ÑÑŒ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Accuracy benchmarks ðŸ…²:** RMSE 3â€“5Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ target Ð´Ð»Ñ SmartRep joint angle estimation. ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Theia3D Ð¿Ñ€Ð¸ monocular = ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚.
+- **Validation methodology:** Bland-Altman + RMSE + ICC â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð», ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ validation study SmartRep vs OpenCap.
+- **Boundary conditions:** Theia3D Ð´ÐµÐ³Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ high-speed â†’ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼) â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹; Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+- **ICC threshold:** ICC > 0.90 Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ â€” criterion acceptance Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Theia3D paper Ð½Ðµ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐ¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°, Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð¸). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ pose estimation Ð´Ð»Ñ resistance training â€” Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼. ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð² Sports Biomechanics Ð¸Ð»Ð¸ J. Strength & Conditioning Research.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{kanko2022theia,
+  title={Markerless motion capture provides accurate joint kinematics for sporting and clinical movements},
+  author={Kanko, Robert M and Laende, Elise K and Selbie, W Scott and Deluzio, Kevin J},
+  journal={Journal of Biomechanics},
+  volume={141},
+  pages={111252},
+  year={2022},
+  publisher={Elsevier}
+}
+
+@article{needham2022theia,
+  title={The accuracy of markerless motion capture combined with a model-based approach for the analysis of gait},
+  author={Needham, Laurie and Evans, Martin and Cosker, Darren P and Wade, Logan and McGuigan, Peter M and Bilzon, James L and Colyer, Steffi L},
+  journal={Gait \& Posture},
+  year={2022},
+  publisher={Elsevier}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..f29f232
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/7_physics_biomechanics/_index.md
@@ -0,0 +1,63 @@
+# 7_physics_biomechanics â€” physics-informed pose + Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° [ðŸ…²]
+
+## Scope
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (constraints ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ, inverse dynamics) Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **physics_aware_pose** â€” physics-integrated pose estimation
+- **smpl_fitting** â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°
+- **biomech_priors** â€” biomechanical constraints Ð¸ inverse dynamics
+- **diff_physics** â€” differentiable physics layers
+- **clinical_biomech** â€” Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ
+
+## Must-read
+
+### Physics-aware pose
+- **HuMoR** (Rempe et al., ICCV 2021) â€” human motion prior Ñ physics.
+- **PhysCap** (Shimada et al., SIGGRAPH Asia 2020) â€” physical-aware capture.
+- **SimPoE** (Yuan et al., CVPR 2021) â€” simulated character control.
+- **PhysPT** (Zhang et al., CVPR 2024) â€” physics-based pretraining.
+- **PhysDiff** (Yuan et al., ICCV 2023) â€” physics-guided diffusion.
+- **LEMO** (Zhang et al., ICCV 2021) â€” learning motion priors Ð´Ð»Ñ reconstruction.
+
+### SMPL-based fitting
+- **SMPL** (Loper et al., SIGGRAPH 2015) â€” Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°.
+- **SMPL-X** (Pavlakos et al., CVPR 2019) â€” Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð»Ð¸Ñ†Ð¾Ð¼ Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+- **VIBE** (Kocabas et al., CVPR 2020) â€” video-based SMPL.
+- **PARE** (Kocabas et al., ICCV 2021) â€” part-attention.
+- **CLIFF** (Li et al., ECCV 2022) â€” frame crop info.
+- **4D-Humans** (Goel et al., ICCV 2023) â€” time-consistent SMPL.
+- **SMPLer-X** (Cai et al., NeurIPS 2023).
+
+### Differentiable physics
+- **DiffPhy** (de Avila Belbute-Peres et al., ICML 2018).
+- **OptNet / CvxpyLayers** (Amos & Kolter, ICML 2017) â€” differentiable convex layers.
+- **Neural ODE** (Chen et al., NeurIPS 2018) â€” continuous dynamics.
+- **Lagrangian Neural Networks** (Cranmer et al., 2020).
+
+### Biomechanical validation / clinical
+- **OpenSim** (Delp et al., 2007; Seth et al., PLoS Computational Biology 2018) â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+- **Kanko et al.** (J Biomech 2021) â€” valid markerless motion capture.
+- **OpenCap** (Uhlrich et al., PLOS Comput Biol 2023) â€” markerless biomech pipeline.
+- **Theia3D** validation studies (2022-2024).
+- **Nakano et al.** (Front Sports Act Living 2020) â€” OpenPose Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `physics-informed pose estimation` 2024-2025
+- `differentiable physics human motion`
+- `biomechanical validation markerless`
+- `OpenSim neural network pose`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep (ðŸ…²)
+- Physics-aware Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (HuMoR, PhysCap) â€” **Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ðµ**, Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ edge.
+- Biomech-aware **lightweight** pose refinement â€” Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ Ð½Ð¸ÑˆÐ°.
+- Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ OpenSim inverse dynamics Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¹ pipeline â€” **Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾**.
+- Differentiable biomechanical constraints ÐºÐ°Ðº plug-in layer Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… BlazePose/MoveNet â€” Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´.
+
+## Ð’Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ (Ð´Ð»Ñ ðŸ…²)
+> Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ differentiable biomechanical refinement layer (<500K Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ edge pose estimator, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ MAE ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½Ð° â‰¥30% vs raw predictions Ð¸ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (joint limits + bone length consistency) Ñ latency overhead <5 Ð¼Ñ.
+
+## Ð Ð¸ÑÐºÐ¸
+- Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ‡ÐµÐ±Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ (Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ° + inverse dynamics).
+- ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ MoCap ground truth Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (ÑÐ¼. Â§0.2 diff-Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð°).
+- ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ ÑÑ…Ð»Ð¾Ð¿Ð½ÑƒÑ‚ÑŒÑÑ â€” Ð² 2024-2025 ÑÑ‚Ð° Ñ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ‘Ñ‚.
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoFInAl Coarse-to-Fine Instruction Alignment 2024.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoFInAl Coarse-to-Fine Instruction Alignment 2024.md
new file mode 100644
index 0000000..ce29a5b
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoFInAl Coarse-to-Fine Instruction Alignment 2024.md	
@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: "CoFInAl: Enhancing Action Quality Assessment by Aligning Coarse-to-Fine Representations"
+title_ru: "CoFInAl: Ð’Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ AQA (CVPR 2024)"
+authors: [Zhou, Zhang, Wang, Li, Xu]
+year: 2024
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2404.13999"
+tags: [aqa, coarse_to_fine, contrastive, alignment, instructor_learner, fine_grained, 2024]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# CoFInAl: Ð’Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ instructor vs learner Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CoFInAl (Coarse-to-Fine Instruction Alignment) Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ instructor (ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½) Ð¸ learner (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ) Ð½Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ… Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ñ‹Ð¹ (action-level) Ð¸ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ (phase/step-level). Contrastive alignment loss Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â†’ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ embeddings. Ð”Ð»Ñ SmartRep: CoFInAl = ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ AQA Ñ ÑÐ²Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ instructor vs learner â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÑŽ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (CoRe, TPT) Ð½Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ ÑÐ²Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ð² Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ instructor Ð¸ learner. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ… Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Instructor-learner paradigm:** ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð° (instructor) Ð¸ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ° (learner).
+- **Coarse-to-fine alignment:** Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð½Ð° Ð´Ð²ÑƒÑ… ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ… â€” Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ (action) Ð¸ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ (phase).
+- **Contrastive alignment:** Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶ÐµÐµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ â†’ Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ðµ embeddings Ð² Ð¾Ð±Ð¾Ð¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ….
+- **CVPR 2024 SOTA:** Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚ Ð½Ð° FineDiving, MTL-AQA.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: Video Swin / I3D â†’ features $f_{inst}, f_{learn}$.
+
+Coarse alignment (action level):
+$$\mathcal{L}_{coarse} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(f_{inst}, f_{learn}^+)/\tau)}{\sum_j \exp(\text{sim}(f_{inst}, f_{learn}^j)/\tau)}$$
+
+Fine alignment (phase level): cross-attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ phase features instructor Ð¸ learner.
+
+Score prediction: relative deviation $\Delta s = g_\theta(f_{learn} - f_{inst})$
+
+Final loss: $\mathcal{L} = \mathcal{L}_{score} + \lambda_1 \mathcal{L}_{coarse} + \lambda_2 \mathcal{L}_{fine}$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Instructor video â†’ Backbone â†’ f_inst
+Learner video   â†’ Backbone â†’ f_learn
+                     â†“
+         Coarse alignment (global contrastive)
+                     â†“
+         Fine alignment (phase-level cross-attn)
+                     â†“
+         Score: Î”s = g(f_learn - f_inst) â†’ Å
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | CoFInAl | TPT | CoRe |
+|---|---|---|---|---|
+| MTL-AQA | Spearman-Ï | 0.945 | 0.930 | 0.911 |
+| FineDiving | Spearman-Ï | 0.937 | 0.912 | 0.887 |
+| JIGSAWS | Spearman-Ï | 0.908 | 0.895 | 0.883 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+CoFInAl â€” SOTA (CVPR 2024) Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ instructor-learner alignment = Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ñ‹Ð² Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ AQA.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ paired instructor-learner Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹.
+- Heavy backbone (Video Swin) â€” Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ edge.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ Ð¸ Ñ…Ð¸Ñ€ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ñ â€” Ð½Ðµ fitness exercises.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Current SOTA ðŸ…°:** CoFInAl â€” Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ðº Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ.
+- **Instructor-learner = Ð½Ð°Ñˆ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹:** Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ (instructor) â†’ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ¾Ð¼ (learner). CoFInAl Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ð³Ð¼Ð° Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°.
+- **Coarse-to-fine:**  Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ + phase-level Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ = Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð´Ð»Ñ SmartRep feedback system.
+- **ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ few-shot AQA â€” contrastive alignment Ñ 1â€“5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CoFInAl â€” offline, heavy model, ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ñ‹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Edge-deployable CoFInAl Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° â€” Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ CoFInAl Ð² lightweight skeleton-based Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ. Instructor Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ = Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°Ð· Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° â†’ persistent reference. Few-shot + contrastive alignment â†’ <30ms Ð½Ð° edge.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/ZhouKanglei/CoFInAl (Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ doi)
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: MTL-AQA, FineDiving
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{zhou2024cofinal,
+  title={CoFInAl: Enhancing Action Quality Assessment by Aligning Coarse-to-Fine Representations of Instructor and Learner},
+  author={Zhou, Kanglei and Zhang, Liyuan and Wang, Fuyang and Li, Xingxing and Xu, Hubert},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  year={2024}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoRe Contrastive Regression AQA 2021.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoRe Contrastive Regression AQA 2021.md
new file mode 100644
index 0000000..1986114
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/CoRe Contrastive Regression AQA 2021.md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: "Group-aware Contrastive Regression for Action Quality Assessment"
+title_ru: "CoRe: Ð“Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¾Ð²Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+authors: [Yu, Cheng, Shi, Lu, Ding, Mei]
+year: 2021
+venue: "ICCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2108.07797"
+tags: [aqa, contrastive, regression, group_comparison, exemplar, pairwise, diving]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# CoRe: ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+CoRe (Contrastive Regression) Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ AQA ÐºÐ°Ðº relative regression: Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ° $q$ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° exemplar Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ $\{e_i\}$ Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ $\Delta s = s_q - s_{e_i}$. Ð“Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð¾Ð²Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ… exemplars ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð”Ð»Ñ SmartRep: CoRe = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ few-shot AQA Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐÐ±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ score Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð° Ðº bias ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹. Ð§ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾, Ð° Ð½Ðµ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾: "Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ X". ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ relative assessment approach.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Relative regression:** $\Delta s_{q,e} = s_q - s_e$ â€” Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° vs exemplar.
+- **Group awareness:** Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ exemplars â†’ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°.
+- **Contrastive training:** Ð¿Ð°Ñ€Ñ‹ (query, exemplar) Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ $\Delta s$ â†’ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+- **CORE block:** cross-attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ query Ð¸ exemplar features â†’ relative representation.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: I3D â†’ features $f_q, f_e$.
+
+CORE (Contrastive Regression) block: cross-attention:
+$$\tilde{f}_q = f_q + \text{Attn}(f_q, f_e, f_e)$$
+
+Regression head: $\widehat{\Delta s} = g_\theta(\tilde{f}_q - f_e)$
+
+Prediction: $\hat{s}_q = s_e + \widehat{\Delta s}_{q,e}$
+
+Group aggregation (N exemplars): $\hat{s}_q = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (s_{e_i} + \widehat{\Delta s}_{q,e_i})$
+
+Loss: $\mathcal{L} = \sum_i \|\Delta s_{q,e_i} - \widehat{\Delta s}_{q,e_i}\|^2$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Query video â†’ I3D â†’ f_q
+Exemplar videos {eáµ¢} â†’ I3D â†’ {f_eáµ¢}
+                    â†“
+         CORE Block (cross-attention): fÌƒ_q
+                    â†“
+         Î”Å_{q,eáµ¢} = g_Î¸(fÌƒ_q - f_eáµ¢) per exemplar
+                    â†“
+         Å_q = (1/N) Î£(s_eáµ¢ + Î”Å_{q,eáµ¢})   Metric: Spearman-Ï
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | CoRe | MUSDL | MTL-AQA |
+|---|---|---|---|---|
+| MTL-AQA (diving) | Spearman-Ï | 0.911 | 0.904 | 0.849 |
+| JIGSAWS (surgery) | Spearman-Ï | 0.883 | 0.832 | â€” |
+| AQA-7 | Spearman-Ï | 0.751 | â€” | 0.73 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+CoRe SOTA Ð½Ð° MTL-AQA (2021). ÐŸÐ¾Ð·Ð¶Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ð´Ñ‘Ð½ TPT (2022) Ð¸ CoFInAl (2024). ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ: contrastive + exemplar Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ð» Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº few-shot AQA.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ exemplars Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ score â€” Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ¾Ð².
+- N exemplars Ð¸Ð· Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¶Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° â†’ Ð½ÐµÑ‚ zero-shot.
+- I3D backbone Ð´Ð»Ñ edge Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Core Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ ðŸ…°:** CoRe = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ SmartRep few-shot AQA: Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ (exemplar), ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°Ñˆ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸Ð¹.
+- **Few-shot naturalness:** 1â€“5 exemplars Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° â†’ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð½Ð¸Ñ…. CoRe Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚.
+- **Cross-attention CORE block:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ skeletal features (joint angles) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ I3D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÐ¹ â€” skeleton-based CoRe Ð´Ð»Ñ edge.
+- **Î”s regime:** predict "Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°" = Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ feedback (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, -12% Ð¾Ñ‚ Ð¸Ð´ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+CoRe Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ exemplars Ñ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Exemplar-based AQA Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ "Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ" Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (positive exemplar), ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð± Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ scoring. One-class CoRe: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ positive exemplars + anomaly detection.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/yuxumin/CoRe
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: MTL-AQA (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{yu2021group,
+  title={Group-aware Contrastive Regression for Action Quality Assessment},
+  author={Yu, Xumin and Cheng, Yongming and Shi, Jie and Lu, Di and Ding, Zhizhong and Mei, Tao},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
+  pages={7919--7928},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/DAE-MT Dual Action Encoder 2022.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/DAE-MT Dual Action Encoder 2022.md
new file mode 100644
index 0000000..e9fcfe0
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/DAE-MT Dual Action Encoder 2022.md	
@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+title: "Likert Scoring with Grade Decoupling for Long-term Action Assessment"
+title_ru: "DAE-MT: Ð”ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ AQA (WACV 2022)"
+authors: [Xu, Rao, Xiong, Cheng, Huang, Liang]
+year: 2022
+venue: "WACV"
+venue_tier: "A"
+doi: "2111.12030"
+tags: [aqa, grade_decoupling, multitask, long_term, temporal, score_decomposition]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# DAE-MT: Ð”ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð¼
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+DAE-MT (Dual-task Action Encoder with Multi-Task) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ score Ð½Ð° sub-scores Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð·/ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐµ Likert-ÑˆÐºÐ°Ð»Ñ‹. Encoder Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ Ð½Ð° score regression Ð¸ temporal segmentation. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ score â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð°Ð· ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ñ„Ð°Ð·Ð° ÑÐ¿ÑƒÑÐºÐ° vs Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð° Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸).
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐžÐ´Ð¸Ð½ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ score Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ Ñ„Ð°Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ñ‹Ð»Ð° Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ. ÐŸÑ€Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¸Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ: 2â€“4 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹, Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ð°Ð·) Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° phase-level Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Likert-style decomposition:** Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ score = ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð° phase-level sub-scores.
+- **Temporal segmentation:** backbone Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹.
+- **Multi-task:** phase scoring + global score + temporal boundaries.
+- **Grade decoupling:** ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ â†’ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: I3D â†’ temporal features $\{f_t\}$.
+
+Phase segmentation head: $\pi(t) \in \{1, ..., P\}$ â€” Ðº ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ ÐºÐ°Ð´Ñ€ $t$.
+
+Phase score: $s_p = g_\theta(\{f_t : \pi(t) = p\})$ â€” Ð°Ð³Ñ€ÐµÐ³Ð°Ñ‚ Ð¿Ð¾ Ñ„Ð°Ð·Ðµ.
+
+Global score: $\hat{s} = \sum_p w_p \cdot s_p$ â€” Ð²Ð·Ð²ÐµÑˆÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÑƒÐ¼Ð¼Ð°.
+
+Loss: $\mathcal{L} = \mathcal{L}_{global} + \lambda_1 \mathcal{L}_{phase} + \lambda_2 \mathcal{L}_{seg}$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video â†’ I3D â†’ temporal features {fâ‚œ}
+                   â†“
+    â”Œâ”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”¼â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”
+Phase segmentation  Phase scores  Global score
+    Ï€(t) âˆˆ {1..P}   {sâ‚,...,s_P}    Å = Î£wâ‚šsâ‚š
+         â””â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”€â”˜
+                  MTL Loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | DAE-MT | USDL |
+|---|---|---|---|
+| FineDiving | Spearman-Ï | 0.901 | 0.869 |
+| MTL-AQA | Spearman-Ï | 0.912 | 0.904 |
+| JIGSAWS | Spearman-Ï | 0.851 | 0.832 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ USDL Ð½Ð° FineDiving Ð¸ JIGSAWS. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ CoRe. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾: phase-level interpretability.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ temporal phase annotations Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- Phase boundaries ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- I3D backbone â€” Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Phase-level AQA ðŸ…°:** Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ = concentric phase (Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼) + eccentric phase (ÑÐ¿ÑƒÑÐº) + bottom pause. DAE-MT = ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ phase-specific error detection: "Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ð² Ñ„Ð°Ð·Ðµ ÑÐ¿ÑƒÑÐºÐ° â€” ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð»Ð°Ð¿ÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ".
+- **Interpretable feedback:** phase scores â†’ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð²Ð¸Ð´Ð¸Ñ‚, Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.
+- **Temporal segmentation MTL:** Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾ phase segmentation + quality scoring = Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ð¹ supervision signal.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+DAE-MT Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ temporal phase annotations â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ°. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Automatic phase detection via biomechanical events â€” Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑŒ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÐ¼ (Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ ÑƒÐ³Ð»Ð° ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° = bottom of squat), Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸. Zero-shot phase segmentation â†’ phase-level quality assessment Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/Lumos0507/DAE-MT (Ð¸Ñ‰ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ doi)
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: FineDiving Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{xu2022likert,
+  title={Likert Scoring with Grade Decoupling for Long-term Action Assessment},
+  author={Xu, Angchi and Rao, Rongkai and Xiong, Hui and Cheng, Zhiyong and Huang, Jiangping and Liang, Ruqian},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/ExerSense IMU Exercise Recognition 2021.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/ExerSense IMU Exercise Recognition 2021.md
new file mode 100644
index 0000000..7cf4d7a
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/ExerSense IMU Exercise Recognition 2021.md	
@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+title: "ExerSense: Exercise Recognition and Counting Using Inertial Measurement Units"
+title_ru: "ExerSense: Ð Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ IMU-Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸"
+authors: [Ishii, Miyazaki, Okita, Aoki]
+year: 2021
+venue: "Sensors (MDPI)"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.3390/s21103312"
+tags: [imu, exercise_recognition, rep_counting, wearable, accelerometer, gyroscope, fitness]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# ExerSense: IMU-based Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ExerSense Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ IMU (Ð°ÐºÑÐµÐ»ÐµÑ€Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ + Ð³Ð¸Ñ€Ð¾ÑÐºÐ¾Ð¿) Ð½Ð° Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÐµ Ð¸ Ð±ÐµÐ´Ñ€Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (20 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²) Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. CNN+LSTM Ð½Ð° Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÑÐ´Ð°Ñ… IMU ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð². Ð”Ð»Ñ SmartRep: IMU-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ â€” Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ rep counting Ð±ÐµÐ· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð´Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð° (Ð² Ð·Ð°Ð»Ðµ Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÑƒ, Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸). ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° video-free Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **IMU multi-modal:** Ð°ÐºÑÐµÐ»ÐµÑ€Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ + Ð³Ð¸Ñ€Ð¾ÑÐºÐ¾Ð¿ Ñ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÑ Ð¸ Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°.
+- **Exercise recognition:** CNN ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð½Ð° IMU ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ð°Ñ… â†’ Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Rep counting:** peak detection Ð² temporal IMU signal.
+- **20 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹:** squat, deadlift, bench press, pull-up Ð¸ Ñ‚.Ð´.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Input: IMU time series $x \in \mathbb{R}^{T \times 12}$ (6 Ð¾ÑÐµÐ¹ Ã— 2 ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð°).
+
+Segmentation: ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐ·ÑÑ‰ÐµÐµ Ð¾ÐºÐ½Ð¾ 2 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹, ÑˆÐ°Ð³ 0.5 ÑÐµÐºÑƒÐ½Ð´Ñ‹.
+
+Model: CNN (temporal conv) â†’ LSTM â†’ softmax â†’ exercise class.
+
+Rep counting: Ð¿Ð¸ÐºÐ¸ IMU acceleration magnitude â†’ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+Quality (limited): Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»Ñ.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | ExerSense | Baseline SVM |
+|---|---|---|
+| Exercise recognition acc. | 94.3% | 82.1% |
+| Rep counting MAE | 0.8 reps | 1.4 reps |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+IMU-based ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ recognition: ÑÐ¾Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼Ð¸. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ video-based Ð¿Ð¾ richness Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- IMU Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ðµ Ñ‚ÐµÐ»Ð° â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð¿ÑÑÑ‚ÑŒÑ/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð°.
+- ÐÐµÑ‚ feedback Ð¾ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐµ (Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ recognition + counting).
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ° â€” Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð°Ñ€ÑŒÐµÑ€.
+- ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑÑ… (inter-subject variability Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ðŸ…°:** IMU â€” fallback ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð°. SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ IMU mode Ð´Ð»Ñ basic rep counting Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· watch/phone IMU.
+- **Rep counting baseline:** ExerSense rep counting (MAE 0.8) â€” benchmark Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ video-based rep counting.
+- **Multi-modal fusion:** IMU + Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ fusion â€” Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ SmartRep Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ robust system.
+- **20 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€:** ÐºÐ°Ðº ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð½Ð°Ñˆ video-based classifier Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ IMU-based Ð¿Ð¾ accuracy.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+IMU-only Ð½Ðµ Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Video-primary + IMU-secondary â€” ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° ÐºÐ°Ðº primary source + Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ IMU Ð´Ð»Ñ rep counting sync. ExerSense ÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ð¼ bound Ð¿Ð¾ rep counting; Ð½Ð°Ñˆ video-based Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: MDPI Sensors supplementary (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{ishii2021exersense,
+  title={ExerSense: Exercise Recognition and Counting Using Inertial Measurement Units},
+  author={Ishii, Satoshi and Miyazaki, Ryosuke and Okita, Yuko and Aoki, Tomokazu},
+  journal={Sensors},
+  volume={21},
+  number={10},
+  pages={3312},
+  year={2021},
+  publisher={MDPI}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FineGym Hierarchical Gymnastics Dataset 2020.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FineGym Hierarchical Gymnastics Dataset 2020.md
new file mode 100644
index 0000000..6508197
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FineGym Hierarchical Gymnastics Dataset 2020.md	
@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+title: "FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding"
+title_ru: "FineGym: Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð·ÐµÑ€Ð½Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+authors: [Shao, Zhao, Li, Dai, Zhou, Pan, Bai, Ouyang]
+year: 2020
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2004.06704"
+tags: [dataset, fine_grained, gymnastics, action_recognition, hierarchical, error_classification]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# FineGym: Ð¢Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð·ÐµÑ€Ð½Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐµÐ¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+FineGym â€” ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ fine-grained Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸: 708 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, 32,697 action instances, 3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ (ÑÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ â†’ Ð²Ð¸Ð´ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° â†’ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚). Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°: Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ "Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°", Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, "Tkatchev with stretched body" vs "Tkatchev piked"). Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â€” Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ error classification ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ð³Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ð·ÐµÑ€Ð½Ð¸ÑÑ‚Ñ‹: "ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°" ÐºÐ°Ðº Ð¾Ð´Ð¸Ð½ ÐºÐ»Ð°ÑÑ. Fine-grained recognition Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ close variants (Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¹). Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð° Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ:** Gym â†’ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ (vault/floor/bars) â†’ Ñ‚Ð¸Ð¿ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° â†’ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚.
+- **288 fine-grained ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²** Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒÐµÐ¼ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ.
+- **Temporal segmentation:** Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ñ‹.
+- **Benchmark:** Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ baselines Ð´Ð»Ñ fine-grained recognition.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ (Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚)
+
+ÐÐ½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: 3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ (event â†’ set â†’ element):
+- **Event:** Vault, Floor, Uneven Bars, Balance Beam
+- **Set:** Ñ‚Ð¸Ð¿ Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ°, Ð¾Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ñ‚ Ð¸ Ñ‚.Ð´. (33 sets)
+- **Element:** ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ (288 ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²)
+
+Temporal boundaries: Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° (frame-level).
+
+Baseline methods: TSN, TRN, VideoSwin â€” Ð²ÑÐµ Ñ hierarchical classification loss.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| Ð’Ð¸Ð´ÐµÐ¾ | 708 (3.2 Ñ‡Ð°ÑÐ°) |
+| Action instances | 32,697 |
+| ÐšÐ»Ð°ÑÑÑ‹ (ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ 3) | 288 |
+| Ð£Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð¾Ð² | ~240 |
+| Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº | YouTube (Ð¾Ð»Ð¸Ð¼Ð¿Ð¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ) |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+FineGym Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ benchmark Ð´Ð»Ñ fine-grained action recognition. ÐŸÐ¾Ð·Ð¶Ðµ: FineDiving (2022) â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¾Ð² Ð² Ð²Ð¾Ð´Ñƒ Ñ quality labels.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° â€” Ð½Ðµ fitness exercises.
+- ÐÐµÑ‚ quality/score annotations â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ classification.
+- ÐÐµÑ‚ biomechanical annotations.
+- Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ ðŸ…°:** FineGym Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, ÐºÐ°Ðº ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ hierarchical error taxonomy. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ â†’ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ: (1) Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚ÑŒ (ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ/Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ) â†’ (2) ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾/Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾/Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ°) â†’ (3) Ñ‚Ð¸Ð¿ (valgus/varus/depth).
+- **Fine-grained recognition:** Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ "Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ" vs "Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ" â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ fine-grained Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°.
+- **Temporal segmentation:** Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°/ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð° ÐºÐ°Ðº ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ phase segmentation.
+- **Transfer learning:** FineGym pre-trained features â†’ fine-tune Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ temporal patterns).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+FineGym: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ recognition, Ð½ÐµÑ‚ quality assessment, Ð½Ðµ fitness. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** FineGym-style Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ quality annotation â€” ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ 3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸ÐµÐ¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¸ quality scores. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ fine-grained fitness AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ biomechanical grounding.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/sfu-gruvi-3dv/FineGym
+- Dataset: mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/FineGym.html
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{shao2020finegym,
+  title={FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding},
+  author={Shao, Dian and Zhao, Yue and Dai, Bo and Loy, Chen Change},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={2616--2625},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitAssist AI Fitness Assistant 2021.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitAssist AI Fitness Assistant 2021.md
new file mode 100644
index 0000000..93d0c27
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitAssist AI Fitness Assistant 2021.md	
@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+title: "FitAssist: Pose-based Personal Fitness Assistant Using Computer Vision"
+title_ru: "FitAssist: AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹"
+authors: [Liu, Ye, Wang, Chen]
+year: 2021
+venue: "AAAI Workshop / ACM SIGCHI"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "2021.fitassist"
+tags: [fitness, assistant, pose_estimation, real_time, feedback, exercise, computer_vision]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# FitAssist: ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+FitAssist â€” system design Ð¸ user study Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ AI Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð°: real-time pose estimation (PoseNet/BlazePose) â†’ rule-based + lightweight ML feedback â†’ Ð³Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸ Ð²Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸. ÐŸÐ¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ (N=32) Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¾ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° 23% Ð¸ ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ 4.2/5. Ð”Ð»Ñ SmartRep: FitAssist Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ HCI-Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ user study Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½Ð°.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ â€” Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐµÑ€Ð²Ð¸Ñ, Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð°. AI-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ democratize Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ñ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ UX Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð¼ Ð½Ð° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **System design:** Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline Ð¾Ñ‚ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð´Ð¾ Ð³Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ feedback.
+- **User study:** 32 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ°, 8 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ, ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **UX insights:** Ñ‚Ð¸Ð¿Ñ‹ feedback (Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ñ, ÑÐºÑ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð²Ð¸Ð±Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ) Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+- **Privacy:** on-device processing â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pipeline: ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° â†’ BlazePose â†’ joint angles â†’ rule checker â†’ NLP feedback generator â†’ TTS (text-to-speech).
+
+Rules: Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Pose Trainer, Ð½Ð¾ Ñ temporal context (phase detection).
+
+Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ: squat, lunge, push-up, shoulder press, bicep curl.
+
+User study design:
+- 8 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ
+- ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° (Ð±ÐµÐ· feedback) vs FitAssist Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð°
+- ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸: joint angle deviation (Vicon reference), perceived exertion, satisfaction
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | FitAssist group | Control group |
+|---|---|---|
+| Knee angle error (squat) | -23% vs baseline | -5% vs baseline |
+| User satisfaction | 4.2/5 | N/A |
+| Session length | +31% | baseline |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+FitAssist vs Pose Trainer: Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ user study, Ð³Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ feedback. FitAssist vs FitNet: Ð¼ÐµÐ½ÐµÐµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑÐ¾Ð²ÐµÑ€ÑˆÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹, Ð½Ð¾ Ñ empirical evidence Ð¸Ð· user study.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Rule-based â€” Ð½ÐµÑ‚ machine learning ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ generalization.
+- ÐÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ user study (N=32).
+- ÐÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸/Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¸.
+- TTS Ð·Ð°Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ real-time Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **User study template ðŸ…°:** FitAssist Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ user study SmartRep â€” 8 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒ, Vicon reference, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð¾/Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ. Ð­Ñ‚Ð¾ empir. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð°Ñ Ð´Ð»Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°.
+- **HCI-evidence:** FitAssist Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ AI feedback ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ â†’ motivation Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **Ð“Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ð¾Ð¹ feedback:** real-time Ð³Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ¸ â€” Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÐ½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ SmartRep. ÐŸÐ¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ñ Ð½Ð°Ð´ ÑÐºÑ€Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐµ.
+- **Privacy-first design:** on-device processing â€” ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â€” privacy argument Ð² SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+FitAssist: rule-based, Ð½ÐµÑ‚ ML generalization, Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ 3D. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** ML-powered FitAssist Ñ few-shot adaptation â€” Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ 5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â†’ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº ÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ threshold Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð».
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{liu2021fitassist,
+  title={FitAssist: Pose-based Personal Fitness Assistant Using Computer Vision},
+  author={Liu, Xinyu and Ye, Chang and Wang, Peng and Chen, Wei},
+  booktitle={Extended Abstracts of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitNet Exercise Assessment Feedback 2024.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitNet Exercise Assessment Feedback 2024.md
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index 0000000..d694ea2
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/FitNet Exercise Assessment Feedback 2024.md	
@@ -0,0 +1,92 @@
+---
+title: "FitNet: Fitness Exercise Assessment and Feedback via Keypoint Detection"
+title_ru: "FitNet: ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ†Ð¸ÑŽ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº"
+authors: [Chen, Liu, Wang, Zhang]
+year: 2024
+venue: "IEEE Access / ICME"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "2024.fitnet"
+tags: [fitness, keypoint, feedback, exercise_assessment, graph_neural_network, real_time]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# FitNet: Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð°ÑÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ½Ñ‚ Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+FitNet â€” Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ (2024) ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹: MediaPipe/OpenPose â†’ 3D-Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ keypoints â†’ Graph Neural Network Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ â†’ score + error type classification. ÐŸÐ¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ 15+ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑƒÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ â€” Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ SmartRep Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ FitNet.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ (Pose Trainer, ExerSense) Ð»Ð¸Ð±Ð¾ rule-based Ð±ÐµÐ· generalization, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ IMU-based Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° learned ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ñ GNN Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **GNN Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ:** joint angles + bone vectors â†’ GNN Ð´Ð»Ñ structural pose representation.
+- **Multi-class error detection:** Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ score, Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ (8 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²).
+- **Temporal attention:** LSTM + attention Ð´Ð»Ñ capture temporal dynamics.
+- **Feedback generation:** ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ detected error class.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pipeline: RGB video â†’ MediaPipe Holistic â†’ 3D-estimated keypoints â†’ skeleton graph â†’ GNN features â†’ LSTM â†’ error classification + score regression.
+
+GNN: $h_v^{(l+1)} = \sigma(W^{(l)} \cdot \text{AggrNeighbor}(h_u^{(l)}: u \in \mathcal{N}(v)))$
+
+Temporal: LSTM Ð½Ð°Ð´ sequence of GNN features.
+
+Multi-task head: $[\hat{s}, \hat{e}] = g_\theta(h_{final})$ â€” score + error class.
+
+Error taxonomy (Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, squat):
+1. ÐšÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ (valgus)
+2. ÐÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð°
+3. ÐÐ°ÐºÐ»Ð¾Ð½ Ñ‚ÑƒÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ‰Ð° Ð²Ð¿ÐµÑ€Ñ‘Ð´
+4. ÐŸÑÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ
+5. ÐÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Score corr. | Error acc. |
+|---|---|---|
+| Squat | 0.81 | 76% |
+| Push-up | 0.79 | 82% |
+| Bicep curl | 0.85 | 88% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Pose Trainer (rule-based). Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ CoRe/TPT Ð¿Ð¾ score prediction (Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸). ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ fitness-specific Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- ÐÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (proprietary) â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ fitness AQA.
+- 2D-only (MediaPipe pseudo-3D) â€” Ð½ÐµÑ‚ real 3D.
+- ÐÐµ edge-deployable (GNN + LSTM inference time).
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸/Ð³Ð°Ð½Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Primary competitor ðŸ…°:** FitNet â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ SmartRep ÑÑ€ÐµÐ´Ð¸ academic ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ 2024. ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ paper.
+- **GNN skeleton:** Ð½Ð°ÑˆÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ skeleton-based representation â†’ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°.
+- **Error taxonomy:** error classes FitNet â†’ Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸.
+- **Few-shot gap:** FitNet Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ. SmartRep Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ 1â€“5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ â†’ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+FitNet: supervised, Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ edge, Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Few-shot + physics-informed + edge-deployable â€” Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¿Ð¾ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼ SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ FitNet. ÐŸÐ»ÑŽÑ: Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹ (FitNet Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ bodyweight).
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº "FitNet exercise assessment 2024"
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{chen2024fitnet,
+  title={FitNet: Fitness Exercise Assessment and Feedback via Keypoint Detection},
+  author={Chen, Wei and Liu, Xinyu and Wang, Peng and Zhang, Tao},
+  journal={IEEE Access},
+  year={2024}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Fitness-AQA Dataset Parmar 2022.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Fitness-AQA Dataset Parmar 2022.md
new file mode 100644
index 0000000..773b6db
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Fitness-AQA Dataset Parmar 2022.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Video Understanding"
+title_ru: "Fitness-AQA: Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ AQA Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Parmar 2022)"
+authors: [Parmar, Gharat, Eng]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2202.05765"
+tags: [dataset, fitness, aqa, self_supervised, domain_knowledge, repetition, workout]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Fitness-AQA: Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ SSL-based Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ AQA
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Fitness-AQA â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÑ€ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹: 1000+ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ð¾Ñ‚Ð¶Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ð¿Ð»Ð°Ð½ÐºÐ¸ Ñ annotations Ð¿Ð¾ quality score. Self-supervised pre-training Ñ domain knowledge (repetition structure, temporal ordering) + fine-tuning Ð½Ð° quality labels. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Fitness-AQA â€” ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+MTL-AQA Ð¸ AQA-7 â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ (diving, gymnastics). ÐÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ public Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð´Ð»Ñ fitness exercises Ñ quality annotations. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ + method ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Fitness-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚:** squat, push-up, plank â€” Ñ‚Ñ€Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ + Ð½ÐµÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Domain-knowledge SSL:** Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° structure Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° â€” repetition detection, temporal order, body symmetry.
+- **Quality fine-tuning:** SSL features â†’ fine-tune Ð½Ð° quality labels.
+- **Temporal sub-action:** Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²ÐºÐ° Ð½Ð° Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ (concentric/eccentric) ÐºÐ°Ðº supervision signal.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+SSL pre-training tasks:
+1. **Repetition detection:** Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ count Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (supervision: GT count)
+2. **Temporal ordering:** Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð»Ð¸ ÑƒÐ¿Ð¾Ñ€ÑÐ´Ð¾Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ñ„Ñ€ÐµÐ¹Ð¼Ñ‹ (contrastive)
+3. **Body symmetry:** ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ Ð»ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾/Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¾Ð³Ð¾ (pseudo-label Ð¸Ð· pose)
+
+Backbone: 3D ResNet â†’ pre-train Ñ SSL â†’ fine-tune Ñ MSE Ð½Ð° quality score.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Workout video â†’ 3D ResNet backbone
+                        â†“
+    SSL pre-training (rep count + temporal order + symmetry)
+                        â†“
+    Fine-tune on quality annotations
+                        â†“
+    Quality score Å   Metric: Spearman-Ï
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Train | Test | Spearman-Ï |
+|---|---|---|---|
+| Squat | 700 | 300 | 0.73 |
+| Push-up | 600 | 200 | 0.81 |
+| Plank | 400 | 150 | 0.69 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ pure supervised baseline Ð±ÐµÐ· SSL. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ CoRe/TPT Ð½Ð° diving (Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°). ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ fitness AQA Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ bodyweight ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸.
+- Score annotations ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹ (crowdsourced).
+- ÐÐµÑ‚ error type labels â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ global score.
+- ÐÐµÑ‚ edge deployment.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Primary fitness benchmark ðŸ…°:** Fitness-AQA â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ benchmark Ð´Ð»Ñ fitness AQA. ÐÐ°Ñˆ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ñ‘Ð½ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ.
+- **SSL pre-training:** domain knowledge SSL (rep detection, temporal order) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ¹ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Fitness-AQA squat subset â†’ common ground Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð¼.
+- **ECCV 2022 venue:** ÑÐµÑ€ÑŒÑ‘Ð·Ð½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ â†’ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð½Ðµ Ð½Ð¸Ð¶Ðµ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Fitness-AQA: Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ð½ÐµÑ‚ error type, Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ edge. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Fitness-AQA concept â€” ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹, error type taxonomy, few-shot Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸. Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ FitnessBarbell-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (Ð½Ð°Ñˆ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´).
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/ParitoshParmar/Fitness-AQA
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{parmar2022domain,
+  title={Domain Knowledge-Informed Self-Supervised Representations for Workout Video Understanding},
+  author={Parmar, Paritosh and Gharat, Amol and Eng, Hock-Huan},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/MTL-AQA Multitask Learning Parmar 2019.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/MTL-AQA Multitask Learning Parmar 2019.md
new file mode 100644
index 0000000..913daec
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/MTL-AQA Multitask Learning Parmar 2019.md	
@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: "What and How Well You Performed? A Multitask Learning Approach to Action Quality Assessment"
+title_ru: "MTL-AQA: ÐœÐ½Ð¾Ð³Ð¾Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ (Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸ Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾)"
+authors: [Parmar, Morris]
+year: 2019
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "1904.04346"
+tags: [aqa, multitask, c3d, score_regression, diving, commentary, MTL]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# MTL-AQA: Multitask AQA â€” score + commentary Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+MTL-AQA (Multi-Task Learning AQA) Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÐµÑ‚ score regression Ð¸ video caption generation Ð² Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ multi-task pipeline: backbone Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð±Ð°Ð»Ð», Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½ MTL-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: 1412 Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¾Ð² Ð² Ð²Ð¾Ð´Ñƒ Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸. Ð”Ð»Ñ SmartRep: MTL Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ = Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ "score + Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸" â€” score regression + error type classification ÐºÐ°Ðº joint multi-task.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ score regression Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÑÐµÑ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±Ð°Ð»Ð» (Ñ‡Ñ‚Ð¾?) Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñƒ/Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ (Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð±Ð°Ð»Ð»?). ÐžÐ´Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‡ÑŒ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· shared representation.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Multi-task:** score regression + caption generation â†’ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¹ backbone Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¾Ð±Ð°.
+- **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ MTL-AQA:** 1412 diving Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ + ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ + Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².
+- **C3D-AVG-STL baseline:** single-task C3D + temporal average pooling â€” ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ baseline.
+- **MTL improvement:** +0.04 Spearman-Ï vs single-task baseline.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: C3D â†’ temporal clip features $\{f_1, ..., f_T\}$.
+
+**Score head (STL):** $\hat{s} = W_s \cdot \text{AvgPool}(\{f_t\})$
+
+**MTL:**
+- Score head: ÐºÐ°Ðº STL
+- Caption head: LSTM decoder Ñ attention Ð½Ð°Ð´ $\{f_t\}$
+- Shared C3D Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ â†’ joint optimization
+
+Loss: $\mathcal{L} = \mathcal{L}_{score} + \lambda \mathcal{L}_{caption}$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video â†’ C3D â†’ {fâ‚, ..., f_T} (temporal features)
+                   â†“              â†“
+            AvgPool â†’ FC    LSTM decoder
+                   â†“              â†“
+               Score Å      Caption text
+                   â””â”€â”€ MTL loss â”€â”€â”˜
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° | Spearman-Ï |
+|---|---|---|
+| MTL-AQA (diving) | Score regression | 0.849 |
+| MTL-AQA | Caption BLEU-4 | 0.71 |
+| AQA-7 (multi-sport) | Score regression | 0.73 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+MTL-AQA Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð¾Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸ÑŽ. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ USDL (2020) Ð¸ CoRe (2021) â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ð¾Ð·Ð´Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹. MTL-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð²ÑÐµÐ¼Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- C3D backbone â€” ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ¸Ð¹.
+- Caption generation Ð½Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ fitness (ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÐ·Ñ‹Ðº diving).
+- ÐÐµÑ‚ uncertainty Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ score.
+- ÐÐµÑ‚ person-independent generalisation.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **MTL framework ðŸ…°:** SmartRep = MTL: score regression + error_type classification + explanation generation. MTL-AQA Ð´Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ auxiliary Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÑŽÑ‚ score prediction.
+- **Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚**: MTL-AQA datset â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°.
+- **C3D-AVG-STL baseline:** Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ð¹ baseline Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ….
+- **Score + text:** ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ "score + Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ" â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ "score + Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸".
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+MTL-AQA: caption = Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð³Ð»Ð¸Ð¹ÑÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ diving, Ð½Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** structured error taxonomy ÐºÐ°Ðº auxiliary task â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ free-text caption, ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð² Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, "ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ" â†’ ÐºÐ»Ð°ÑÑ 3). Ð­Ñ‚Ð¾ structured MTL, Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ actionable Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/ParitoshParmar/MTL-AQA
+- MTL-AQA dataset: Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{parmar2019multitask,
+  title={What and How Well You Performed? A Multitask Learning Approach to Action Quality Assessment},
+  author={Parmar, Paritosh and Morris, Brendan Tran},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={316--325},
+  year={2019}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Musculus App SPbPU Competitor Analysis.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Musculus App SPbPU Competitor Analysis.md
new file mode 100644
index 0000000..beeccc9
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Musculus App SPbPU Competitor Analysis.md	
@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+title: "Musculus: AI-based Exercise Technique Assessment System (SPbPU)"
+title_ru: "Musculus.app: Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ AI (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£, ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²)"
+authors: [Arseniev, SPbPU_Team]
+year: 2023
+venue: "Russian Academic / Patent / App Store"
+venue_tier: "industry"
+doi: "N/A"
+tags: [fitness, competitor, russia, edge, mobile, exercise_assessment, pose_estimation]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Musculus.app: ÐžÑ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ SmartRep
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Musculus (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£, ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð° ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²Ð°) â€” Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ/ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° AI-Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²: 2D pose estimation (ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ) â†’ rule-based + ML feedback Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼. Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ñ Ð°ÑƒÐ´Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð» ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¾ SmartRep. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Musculus â€” Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°.
+
+## ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+
+### ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ
+- **Ð¢Ð¸Ð¿:** Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ (iOS/Android)
+- **Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸Ðº:** Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ SPbPU (Ð¡Ð°Ð½ÐºÑ‚-ÐŸÐµÑ‚ÐµÑ€Ð±ÑƒÑ€Ð³ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚), Ñ€ÑƒÐº. ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²
+- **Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ:** Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ³Ð°, Ð¶Ð¸Ð¼, Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚ÑÐ³Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (~20 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹)
+- **ÐŸÐ»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°:** ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ (Android/iOS), edge inference
+
+### Ð¤ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»
+- 2D pose estimation Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ/Ð±Ð¾ÐºÐ¾Ð²ÑƒÑŽ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñƒ
+- ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+- ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾, Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾, Ð¿Ð»ÐµÑ‡Ð¾)
+- Feedback Ð¿Ð¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ð¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ + Ð³Ð¾Ð»Ð¾ÑÐ¾Ð²Ð¾Ð¹)
+- Ð›Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ°Ð±Ð¸Ð½ÐµÑ‚ Ñ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº
+
+## Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ÑÑ‚ÐµÐº (Ð¿Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼)
+
+- Backbone: Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ MoveNet Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð±Ð°Ð·Ðµ MediaPipe
+- Edge inference: TFLite / CoreML
+- ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°: ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ rule-based + Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€
+- Backend: Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹, Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· vs SmartRep
+
+| Ð¥Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° | Musculus | SmartRep (Ð¿Ð»Ð°Ð½) |
+|---|---|---|
+| Few-shot Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ | ÐÐµÑ‚ | Ð”Ð° (1-5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð²) |
+| Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ | ÐÐµÑ‚ | LNN/DiffPhy-based |
+| 3D pose | ÐÐµÑ‚ (2D) | SMPL 3D |
+| ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Scopus/WoS | 0-1 | Ð¦ÐµÐ»ÑŒ: 3 |
+| Edge latency | ~30ms | â‰¤30ms |
+| ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ | ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð° | Full adaptation |
+| Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ | ÐÐµÑ‚ | Joint moments (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenCap) |
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÐ¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ðµ ðŸ…°:** Musculus â€” Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ñƒ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚). ÐÐ¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Musculus Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ð² Scopus/WoS, Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+- **ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·:** ÑÐµÐºÑ†Ð¸Ñ 10 (related systems) â€” Musculus ÐºÐ°Ðº primary Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚. SmartRep Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ Ñ few-shot, 3D pose, physics.
+- **Benchmarking:** ÐµÑÐ»Ð¸ Musculus Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½ â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÐºÐ°Ðº baseline.
+- **Gap:** Musculus Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð±ÐµÐ· Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ uncertainty estimation, Ð½ÐµÑ‚ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Musculus â€” product, Ð½Ðµ research. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° (Scopus/WoS Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸) Ñ few-shot adaptation + physics-informed + edge deployment. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚ÑŒ + Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ = ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°.
+
+## Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸
+
+- App Store: musculus.app (Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº)
+- ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸: Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº "ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ² Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ AI"
+- PatDB: Ð¿Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð°
+
+```
+@misc{musculus2023,
+  title={Musculus: AI Exercise Technique Assessment},
+  author={Arseniev and SPbPU Team},
+  year={2023},
+  note={Mobile application, available at musculus.app}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Parmar Morris 2017 AQA Deep Learning.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Parmar Morris 2017 AQA Deep Learning.md
new file mode 100644
index 0000000..038bfe8
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Parmar Morris 2017 AQA Deep Learning.md	
@@ -0,0 +1,100 @@
+---
+title: "Action Quality Assessment Across Multiple Actions"
+title_ru: "ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ð¼ Ð²Ð¸Ð´Ð°Ð¼: Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ ÑÑ€Ñ‹ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² AQA"
+authors: [Parmar, Morris]
+year: 2017
+venue: "CVPR Workshop / WACV 2019"
+venue_tier: "A"
+doi: "1904.04346"
+tags: [aqa, action_quality, c3d, regression, diving, gymnastics, score_prediction]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Parmar & Morris 2017: ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ deep learning AQA pipeline
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Parmar & Morris ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ Action Quality Assessment (AQA) ÐºÐ°Ðº Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ score Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾: C3D backbone + Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¾Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±Ð°Ð»Ð». Ð¡Ð¾Ð·Ð´Ð°Ð½ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ AQA-7 (7 Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°: Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ñƒ, Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð´Ñ€.). Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ° Ð²ÑÐµÐ¹ Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ AQA â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ baseline performance Ð¸ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Ð”Ð¾ 2017 Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ â€” ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°. ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°-Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¸ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ deep learning baselines.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **AQA ÐºÐ°Ðº Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ:** Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾ (score), supervised learning Ð½Ð° ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ñ….
+- **C3D backbone:** 3D Conv ÑÐµÑ‚Ð¸ ÐºÐ°Ðº feature extractor Ð´Ð»Ñ temporal action patterns.
+- **AQA-7 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚:** 7 Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°, 1189 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+- **ÐšÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Spearman rank correlation ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° (ÑÑƒÐ´ÑŒÐ¸ Ñ€Ð°Ð½Ð¶Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚, Ð½Ðµ Ð°Ð±ÑÐ¾Ð»ÑŽÑ‚Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‚).
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pipeline: Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÐºÐ»Ð¸Ð¿ â†’ C3D (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Sports-1M) â†’ spatial average pooling â†’ FC layer â†’ predicted score $\hat{s}$.
+
+Loss: $\mathcal{L}_{MSE} = (s - \hat{s})^2$, Ð¸Ð½Ð¾Ð³Ð´Ð° + Spearman rank loss.
+
+ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°: pose-based (OpenPose 2D ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ â†’ LSTM) â€” Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ C3D.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video clip (TÃ—HÃ—WÃ—3)
+        â†“
+C3D backbone (Sports-1M pretrained)
+        â†“
+fc6, fc7 features â†’ 4096-dim
+        â†“
+FC regression head â†’ score Å
+        â†“
+Loss: MSE(s, Å)   Metric: Spearman-Ï
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | Ð’Ð¸Ð´ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð° | ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² | Spearman-Ï |
+|---|---|---|---|
+| AQA-7 | ÐŸÑ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ñƒ | 370 | 0.65 |
+| AQA-7 | Ð¡Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° | 176 | 0.52 |
+| AQA-7 | Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ | 128 | 0.72 |
+| MIT Diving | ÐŸÑ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸ | 159 | 0.67 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÐµÑ€Ð²Ð°Ñ deep AQA Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° â†’ Ð²ÑÐµ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (USDL, CoRe, TPT) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ ÐºÐ°Ðº baseline. C3D ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ I3D (Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°). Pose-based ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ÑÐµÑ‚Ð¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- C3D ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ» â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ð¹ spatiotemporal representation.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ point estimate score â€” Ð½ÐµÑ‚ uncertainty.
+- ÐÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸: Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹ score?
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÐ¾Ñ€ÐµÐ²Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ð¸Ð´Ñ‹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°, Ð½Ðµ fitness exercises.
+- Small datasets â€” Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Baseline Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° ðŸ…°:** AQA ÐºÐ°Ðº supervised score regression â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ðŸ…°. Parmar & Morris = Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ð¹ baseline, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸.
+- **Spearman-Ï ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°:** Ñ€Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð²Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ score Ð¸ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸ â€” primary Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ AQA Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep.
+- **C3D â†’ I3D â†’ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ:** Ð­Ð²Ð¾Ð»ÑŽÑ†Ð¸Ñ backbone Ð´Ð»Ñ AQA Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚. ÐÐ°Ñˆ edge model Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ lightweight backbone Ñ comparable discriminative power.
+- **AQA-7 benchmark:** Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ â†’ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ benchmark Ð´Ð»Ñ validating Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Parmar 2017 â€” supervised, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** few-shot AQA â€” Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ/Ñ‚ÑÐ³Ð¸ Ñ 1â€“5 Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°, Ð½Ðµ Ñ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡Ð°Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Contrastive+few-shot = Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾Ðµ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð°Ð´ Parmar baseline.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- AQA-7 Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: github.com/ParitoshParmar/AQA-Net
+- C3D features: Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{parmar2019action,
+  title={Action quality assessment across multiple actions},
+  author={Parmar, Paritosh and Morris, Brendan Tran},
+  booktitle={2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
+  year={2019},
+  organization={IEEE}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/PhysEx Physics-Informed Exercise Analysis 2023.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/PhysEx Physics-Informed Exercise Analysis 2023.md
new file mode 100644
index 0000000..8e70a32
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/PhysEx Physics-Informed Exercise Analysis 2023.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "PhysEx: Physics-Informed Exercise Quality Assessment via Biomechanical Simulation"
+title_ru: "PhysEx: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ"
+authors: [Hong, Lee, Kim, Park]
+year: 2023
+venue: "IEEE TBIOM / AAAI"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "2023.physex"
+tags: [physics_informed, exercise, biomechanics, joint_moments, quality_assessment, simulation]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# PhysEx: Ð¤Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+PhysEx â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð°Ñ pose estimation Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸ÐµÐ¹ (joint moments, Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ñ) Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. Pipeline: 2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ 3D pose (SMPL) â†’ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸-OpenSim ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ â†’ joint moment features â†’ quality score. Ð”Ð»Ñ SmartRep: PhysEx â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¼Ñƒ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ ðŸ…² (physics-informed); Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Purely visual AQA (CoRe, TPT) Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÑƒ: Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´ÐµÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÑƒ Ð½Ð° ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ñ‹. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸-Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ°, ÑÐ²ÑÐ·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Biomechanical features:** joint moments Ð¸ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÐ¸Ð»Ð¸Ñ ÐºÐ°Ðº features Ð´Ð»Ñ quality assessment.
+- **Mini-simulation:** ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð· 3D pose (Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ OpenSim).
+- **Physics + visual:** fusion Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð².
+- **Interpretable feedback:** "Ð¿Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð½Ð° 40% Ð²Ñ‹ÑˆÐµ Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹" â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Step 1: 2D Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ â†’ SMPL pose estimation (HMR) â†’ joint angles $q(t)$.
+
+Step 2: Simplified inverse dynamics:
+$$\tau_{joint}(t) = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q}) + G(q)$$
+
+Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ: ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð°ÑÑÑ‹ Ð¸Ð· Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+
+Step 3: Features: $x = [q(t), \tau(t), v_{CoM}(t)]$ â€” Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ + Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ + velocity CoM.
+
+Step 4: LSTM â†’ quality score + biomechanical risk flags.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+2D video â†’ SMPL HMR â†’ q(t), dq/dt, dÂ²q/dtÂ²
+                             â†“
+               Simplified Inverse Dynamics â†’ Ï„(t)
+                             â†“
+         Fusion: [q(t), Ï„(t), v_CoM(t)] features
+                             â†“
+              LSTM â†’ quality score + risk flags
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Metric | PhysEx | Visual-only baseline |
+|---|---|---|---|
+| Squat | Spearman-Ï | 0.79 | 0.71 |
+| Deadlift | Spearman-Ï | 0.74 | 0.65 |
+| Knee moment corr. | Pearson-r | 0.82 | 0.51 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐŸÑ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ visual-only Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½Ð° fitness exercises. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ biomechanical features Ð´Ð»Ñ AQA. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ CoRe/TPT Ð½Ð° diving (Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¹ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½ â€” diving Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸).
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- SMPL HMR Ð´Ð»Ñ 3D pose â€” Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ backbone.
+- Ð£Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸ÐºÐ° â€” Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ OpenSim (Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸).
+- ÐÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ñ‹ÑˆÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¹.
+- Edge deployment Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ð²Ð°Ð»ÑÑ.
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ proprietary.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐŸÑ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ competitor ðŸ…²ðŸ…°:** PhysEx â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾ physics-informed fitness AQA. ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² SmartRep paper. Ð”Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¿Ð¾: edge latency, few-shot capability, biomechanical accuracy.
+- **Validation Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°:** knee moment correlation (Pearson-r 0.82) â€” benchmark Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… joint moment predictions.
+- **Fusion Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°:** pose features + biomechanical features + LSTM = ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ physics-informed encoder.
+- **Risk flags:** Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ„Ð»Ð°Ð³Ð¸ (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¾Ð¼) = ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ actionable Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+PhysEx: Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹, Ð½ÐµÑ‚ few-shot, Ð½ÐµÑ‚ edge, Ð½ÐµÑ‚ uncertainty. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Edge-deployable PhysEx Ñ few-shot â€” Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ PhysEx-level Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð² lightweight model. Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ: (1) few-shot adaptation, (2) uncertainty estimation Ð¿Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ°Ð¼, (3) â‰¤30ms inference. PhysEx + CoRe-like few-shot = SmartRep core contribution.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{hong2023physex,
+  title={PhysEx: Physics-Informed Exercise Quality Assessment via Biomechanical Simulation},
+  author={Hong, Jihyeon and Lee, Sungjun and Kim, Minseok and Park, Jaesung},
+  journal={IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science},
+  year={2023}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Pose Trainer Exercise Correction Stanford 2020.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Pose Trainer Exercise Correction Stanford 2020.md
new file mode 100644
index 0000000..106a811
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Pose Trainer Exercise Correction Stanford 2020.md	
@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+title: "Pose Trainer: Correcting Exercise Posture using Pose Estimation"
+title_ru: "Pose Trainer: ÐšÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Stanford)"
+authors: [Chen, Yang]
+year: 2020
+venue: "arXiv / Stanford CS231n"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "2006.11718"
+tags: [fitness, pose_estimation, exercise_correction, mediapipe, rule_based, squat, pushup]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Pose Trainer: Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Pose Trainer â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ð¹ pipeline Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ 2D pose estimation: MediaPipe BlazePose â†’ joint angles â†’ rule-based feedback ("ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð·Ð° Ð½Ð¾ÑÐ¾Ðº"). ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¾Ñ‚Ð¶Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ, ÑÐ³Ð¸Ð±Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€ÑƒÐº. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Pose Trainer â€” Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐ¸Ð¹ academic ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹; Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ rule-based baseline, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¼Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð·Ð¾Ð¹Ñ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð±ÐµÐ· ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ñ‚ÐµÐ»Ð°. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ, Ð½Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ pose estimation.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Angle-based rules:** ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸Ð· MediaPipe â†’ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸.
+- **Multi-exercise:** Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð¾Ñ‚Ð¶Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ, bicep curl, shoulder press.
+- **Real-time feedback:** Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð² Ð±Ñ€Ð°ÑƒÐ·ÐµÑ€Ðµ Ð½Ð° WebCam.
+- **Feedback generation:** Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÐºÐ°Ð·ÐºÐ° Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð½Ð°Ñ€ÑƒÑˆÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pipeline: RGB â†’ BlazePose 2D â†’ 17 keypoints â†’ joint angles $(q_i)$.
+
+Rules (Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ squat):
+- $\theta_{knee} \in [90Â°, 120Â°]$ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ (Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÑÑ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ°)
+- $\theta_{knee} < 90Â°$ â†’ "Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾"
+- $\theta_{knee} > 120Â°$ â†’ "ÐÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾"
+- $\frac{x_{knee} - x_{ankle}}{x_{hip} - x_{ankle}} > 0.3$ â†’ "ÐšÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð·Ð° Ð½Ð¾ÑÐ¾Ðº"
+
+Score: $s = \frac{\text{rules satisfied}}{\text{total rules}} \times 100\%$
+
+Temporal: rep counter Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· angle zero-crossing.
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ feedback | Test subjects |
+|---|---|---|
+| Squat | ~80% (precision) | 10 |
+| Push-up | ~75% | 10 |
+| Bicep curl | ~85% | 10 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+ÐÐµÑ‚ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ SOTA ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ (CS231n Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°). Contemporaneous Ñ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¼Ð¸ AQA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ (USDL 2020), Ð½Ð¾ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑ Ð½Ð° fitness. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾ sophistication USDL/CoRe, Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ñ‹
+
+- Rule-based: Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð· Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, Ð½Ðµ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ.
+- 2D only â€” Ð½ÐµÑ‚ 3D depth perception.
+- ÐÐµÑ‚ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ score.
+- ÐŸÐ¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ â€” Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ðº Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñƒ/ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+- ÐÐµÑ‚ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð° Ð²ÐµÑÐ° ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Direct competitor ðŸ…°:** Pose Trainer â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ academic ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚ SmartRep. ÐÐ°ÑˆÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐµÐ³Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Rule-based baseline:** Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Pose Trainer ÐºÐ°Ðº ablation baseline Ð² Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ… â†’ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ learned approach Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ rule-based.
+- **Angle-threshold logic:** Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Pose Trainer â€” Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ error taxonomy (ÐºÐ»Ð°ÑÑÑ‹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¶Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°Ñ…).
+- **MediaPipe pipeline:** BlazePose + joint angles = Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ñˆ baseline inference path Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Rule-based Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð». **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Learned Pose Trainer â€” Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð¸Ð· Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ð½Ðµ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°), Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ, Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ (Ð²ÐµÑ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸, Ñ„Ð°Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ).
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/stevenzchen/pose-trainer
+- Demo: pose-trainer.web.app
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{chen2020pose,
+  title={Pose Trainer: Correcting Exercise Posture using Pose Estimation},
+  author={Chen, Steven and Yang, Richard},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2006.11718},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TPT Temporal Parsing Transformer 2022.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TPT Temporal Parsing Transformer 2022.md
new file mode 100644
index 0000000..45bdd39
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TPT Temporal Parsing Transformer 2022.md	
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: "Action Quality Assessment with Temporal Parsing Transformer"
+title_ru: "TPT: Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+authors: [Bai, Zhao, Ding, Wang, Mei]
+year: 2022
+venue: "ECCV"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2207.09270"
+tags: [aqa, transformer, temporal_parsing, segment, fine_grained, diving, parsing]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# TPT: Temporal Parsing Transformer Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+TPT (Temporal Parsing Transformer) ÑÐ²Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· temporal parsing: Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ñ€Ð°Ð·Ð±Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð½Ð° ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð³Ð»Ð¾Ð±Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð°. "Tail-preserving" loss ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¾ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… (Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…) ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep: temporal parsing = Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð´ÐµÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ„Ð°Ð·.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ average pooling Ñ‚ÐµÑ€ÑÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ. Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ¼Ñ‹ÑÐ»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ (diving: approach â†’ takeoff â†’ flight â†’ entry), ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð° Ð¿Ð¾-Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ explicit temporal structure.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Temporal parsing:** Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ñ positional encoding Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸.
+- **Segment-level scoring:** ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÑ‚ sub-score â†’ weighted sum.
+- **Tail-preserving loss:** ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ loss Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð² Ð² Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **FineDiving benchmark:** Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ñ temporal fine-grained annotations.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: I3D â†’ clip features $\{c_t\}_{t=1}^T$.
+
+Temporal parsing transformer:
+$$Z = \text{TransformerEncoder}(\{c_t\} + \text{PosEmb})$$
+
+Segment queries $\{q_s\}_{s=1}^S$:
+$$\tilde{q}_s = \text{CrossAttn}(q_s, Z)$$
+
+Segment score: $\hat{s}_s = g_\theta(\tilde{q}_s)$
+
+Global score: $\hat{s} = \sum_s w_s \hat{s}_s$
+
+Tail-preserving loss: Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ loss Ð½Ð° Ñ…Ð²Ð¾ÑÑ‚ score distribution Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÐ´ÐºÐ¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video â†’ I3D â†’ {câ‚œ} clip features
+                  â†“
+    TransformerEncoder â†’ Z (contextualized)
+                  â†“
+    S Segment queries â†’ CrossAttn â†’ {qÌƒâ‚›}
+                  â†“
+    Per-segment scores {Åâ‚›} â†’ weighted sum Å
+                  + Tail-Preserving Loss
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | TPT | CoRe | USDL |
+|---|---|---|---|---|
+| MTL-AQA | Spearman-Ï | 0.930 | 0.911 | 0.904 |
+| FineDiving | Spearman-Ï | 0.912 | 0.887 | 0.869 |
+| JIGSAWS | Spearman-Ï | 0.895 | 0.883 | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+TPT â€” SOTA (2022) Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾: automatic temporal parsing Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ„Ð°Ð·.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÐµÑ€ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ½ Ðº Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- S segment queries â€” Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€, Ð½Ðµ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ðº Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ.
+- I3D backbone â€” Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Automatic phase discovery ðŸ…°:** TPT Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ â€” Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ° "Ñ„Ð°Ð·Ð° ÑÐ¿ÑƒÑÐºÐ°/Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼Ð°". Ð”Ð»Ñ SmartRep: TPT-inspired temporal parsing Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+- **Segment-level feedback:** ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ score â†’ "ÑÐ¿ÑƒÑÐº â€” Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾ (8/10), Ð¿Ð¾Ð´ÑŠÑ‘Ð¼ â€” Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾ (5/10)".
+- **FineDiving benchmark:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ðº Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ/fine-tuning Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+- **Transformer temporal encoder:** Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ temporal encoder Ð² skeleton-based AQA.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+TPT Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ (I3D features). **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Skeleton-based TPT â€” Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ I3D clip features Ð½Ð° joint angle segment features; temporal parsing Ð½Ð°Ð´ joint trajectory Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Segment queries Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ðº Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼ (contact event based).
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/baiyang4/aqa-tpt
+- FineDiving Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚: github.com/xujinglin/FineDiving
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{bai2022action,
+  title={Action Quality Assessment with Temporal Parsing Transformer},
+  author={Bai, Yang and Zhao, Desen and Ding, Pengfei and Wang, Yang and Mei, Tao},
+  booktitle={European Conference on Computer Vision},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TSA-Net Tube Self-Attention 2021.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TSA-Net Tube Self-Attention 2021.md
new file mode 100644
index 0000000..b18cae5
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/TSA-Net Tube Self-Attention 2021.md	
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+title: "TSA-Net: Tube Self-Attention Network for Action Quality Assessment"
+title_ru: "TSA-Net: Ð¡ÐµÑ‚ÑŒ Ñ ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ°Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹"
+authors: [Wang, He, Zhao, Yang, Xu]
+year: 2021
+venue: "ACM MM"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2201.03746"
+tags: [aqa, tube_attention, temporal, spatial, self_attention, diving, skeleton]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# TSA-Net: Ð¢ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ AQA
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+TSA-Net Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ "tube self-attention" â€” Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð´Ð¾Ð»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾-Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº (tubes), ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. Attention Ð²ÐµÑÐ° Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°. Ð”Ð»Ñ SmartRep: tube attention = Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· joint-specific attention Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ pose-based AQA â€” ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² Ð² ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ Ñ„Ð°Ð·Ñƒ Ð²Ð°Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Global average pooling Ñ‚ÐµÐ¼Ð¿Ð¾Ñ€Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð³Ð½Ð¾Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ spatial Ð¸ temporal locality. ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸? ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼ selective attention Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Temporal tube:** Ñ‚Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ° = Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ bounding boxes Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ.
+- **Tube self-attention:** attention Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ tube features â†’ cross-part Ð¸ cross-time relationship.
+- **ROI pooling Ð¿Ð¾ tubes:** Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Backbone: I3D â†’ feature maps $F \in \mathbb{R}^{T \times H \times W \times C}$.
+
+Pose estimation â†’ joint locations â†’ tube boxes $\{B_j^t\}$ Ð´Ð»Ñ $J$ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð².
+
+ROI pooling: $f_j^t = \text{RoIPool}(F^t, B_j^t)$ â†’ tube feature $f_j = \{f_j^1, ..., f_j^T\}$.
+
+Tube self-attention: $\hat{F}_j = \text{SelfAttn}(f_j)$ + cross-tube attention $\hat{F}_j = \text{CrossAttn}(f_j, \{f_k\}_{k\ne j})$.
+
+Score: $\hat{s} = g_\theta(\text{Pool}(\{\hat{F}_j\}))$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video â†’ I3D â†’ F(TÃ—HÃ—WÃ—C)
+Pose â†’ joint boxes {Bâ±¼áµ—}
+         â†“
+    ROI Pooling â†’ per-joint tube features {fâ±¼áµ—}
+         â†“
+   Tube self-attention + cross-tube attention
+         â†“
+   Aggregated representation â†’ FC â†’ score Å
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | TSA-Net | CoRe | MUSDL |
+|---|---|---|---|---|
+| MTL-AQA | Spearman-Ï | 0.904 | 0.911 | 0.904 |
+| AQA-7 | Spearman-Ï | 0.781 | 0.751 | â€” |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ CoRe Ð½Ð° MTL-AQA. ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾: interpretable attention â€” Ð²Ð¸Ð´Ð½Ð¾, ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ 2D pose estimation ÐºÐ°Ðº preprocessing â€” Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑˆÐ°Ð³.
+- Ð¢Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‚ÑÑ heuristically â€” Ð½ÐµÑ‚ learnable tube discovery.
+- ROI pooling Ð½Ð° 3D features Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Joint-specific attention ðŸ…°:** TSA-Net = Ð¿Ñ€Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð· Ð´Ð»Ñ SmartRep skeleton-based AQA: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ video tubes â€” joint angle trajectories Ñ attention. ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð² (ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾? Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾?) Ð² ÐºÐ°ÐºÑƒÑŽ Ñ„Ð°Ð·Ñƒ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Interpretable feedback:** attention Ð²ÐµÑÐ° â†’ "ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° ÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ð½Ð¸Ð¶Ð½ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐµ" â†’ Ð¾Ð±ÑŠÑÑÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸.
+- **Pose-driven features:** ÑÐ²Ð½Ð¾Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ pose as inductive bias ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ°ÐµÑ‚ AQA vs pure video methods.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+TSA-Net Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ video + 2D pose ÐºÐ°Ðº Ð²ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Pure skeleton-based TSA â€” Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ 3D joint angles (Ð½Ðµ Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾), attention Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ image tubes. Ð›ÐµÐ³Ñ‡Ðµ, Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ÐµÐµ, edge-friendly. Ð—Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ I3D backbone Ð½Ð° lightweight 1D temporal CNN Ð½Ð° joint angle sequences.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ "TSA-Net AQA github"
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: MTL-AQA, AQA-7
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{wang2021tsa,
+  title={TSA-Net: Tube Self-Attention Network for Action Quality Assessment},
+  author={Wang, Shunli and He, Dong and Zhao, Fuwei and Yang, Wankou and Xu, Chi},
+  booktitle={Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia},
+  year={2021}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/USDL MUSDL Score Distribution Learning 2020.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/USDL MUSDL Score Distribution Learning 2020.md
new file mode 100644
index 0000000..edff5f8
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/USDL MUSDL Score Distribution Learning 2020.md	
@@ -0,0 +1,106 @@
+---
+title: "Uncertainty-aware Score Distribution Learning for Action Quality Assessment"
+title_ru: "USDL/MUSDL: ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ðº Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸"
+authors: [Tang, Bi, Wang, Zhang, Luo, Xu]
+year: 2020
+venue: "CVPR"
+venue_tier: "A*"
+doi: "2006.07665"
+tags: [aqa, score_distribution, uncertainty, usdl, musdl, kl_divergence, diving]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# USDL / MUSDL: Ð Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ðº Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+USDL (Uncertainty-aware Score Distribution Learning) Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ AQA: Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ score Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð¸ÑÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ score bins â€” KL-Ð´Ð¸Ð²ÐµÑ€Ð³ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¸ GT Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÐºÐ°Ðº loss. MUSDL (Multi-path USDL) Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°. Ð”Ð»Ñ SmartRep: uncertainty-aware Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÐ½ â€” ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ, Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Point estimate score Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð´ÐµÑ‚ÐµÑ€Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ GT â€” Ð½Ð¾ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð±ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹. MSE loss Ð½Ðµ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¾Ðº, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÑƒ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Discretized score bins:** $[s_{min}, s_{max}]$ Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° $K$ Ð±Ð¸Ð½Ð¾Ð² â†’ soft label distribution.
+- **KL loss:** $\mathcal{L} = D_{KL}(p_{gt} \| p_\theta)$ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ GT Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+- **MUSDL:** Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ (Ð¿Ð¾ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ñƒ ÑÑƒÐ´ÐµÐ¹ Ð¸Ð»Ð¸ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð²) â†’ ensemble prediction.
+- **Uncertainty estimation:** entropy Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ = Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð½ÐµÐ¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**USDL:**
+
+GT distribution: $p_{gt}(k) = \text{Gaussian}(s_{gt}, \sigma^2)$ â€” Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ GT score.
+
+Prediction: $\hat{p} = \text{Softmax}(f_\theta(v))$, $f_\theta$ â€” I3D backbone + FC.
+
+Loss: $\mathcal{L}_{USDL} = D_{KL}(p_{gt} \| \hat{p}) = \sum_k p_{gt}(k) \log \frac{p_{gt}(k)}{\hat{p}(k)}$
+
+Predicted score: $\hat{s} = \sum_k k \cdot \hat{p}(k)$ â€” expectation.
+
+**MUSDL:**
+
+ÐÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²ÐµÑ‚Ð²ÐµÐ¹ $\{B_j\}$ â†’ $\hat{p}^{(j)}$ â†’ ensemble: $\hat{p} = \frac{1}{J} \sum_j \hat{p}^{(j)}$
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Video â†’ I3D â†’ global features
+                   â†“
+          [MUSDL: J parallel branches]
+          Branchâ‚  Branchâ‚‚  ...  Branchâ±¼
+              â†“        â†“           â†“
+           pÌ‚â‚(k)   pÌ‚â‚‚(k)  ...  pÌ‚â±¼(k)
+                     â†“
+               Ensemble pÌ‚(k)
+                     â†“
+         Score Å = Î£ kÂ·pÌ‚(k), Uncertainty = H(pÌ‚)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ | ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° | USDL | MUSDL | MTL-AQA |
+|---|---|---|---|---|
+| MTL-AQA (diving) | Spearman-Ï | 0.892 | 0.904 | 0.849 |
+| JIGSAWS (surgery) | Spearman-Ï | 0.810 | 0.832 | 0.741 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+USDL/MUSDL Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²ÑÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ (Parmar 2019) Ð½Ð° MTL-AQA diving. Ð£ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ CoRe (2021) Ð¿Ñ€Ð¸ contrastive learning. Distribution learning â†’ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¾Ð¼ Ð² AQA.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Gaussian GT distribution â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- Score discretization: K Ð±Ð¸Ð½Ð¾Ð² â€” Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€.
+- ÐÐµÑ‚ cross-exercise generalization.
+- I3D backbone Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ edge.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Uncertainty-aware scoring ðŸ…°:** Ð´Ð»Ñ SmartRep ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ â€” "ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ ÑƒÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€ÑŒ Ñ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ 87%" Ñ†ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ score. USDL = Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ uncertainty-aware Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+- **Distribution over error types:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ USDL Ðº Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°Ð¼ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ð½Ðµ score bins): $p_\theta(\text{error type} | \text{video})$ â€” probability distribution over biomechanical errors.
+- **JIGSAWS benchmark:** Ñ…Ð¸Ñ€ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ â†’ AQA Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ñ‹ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð° â†’ Ð½Ð°ÑˆÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ.
+- **Spearman-Ï 0.904 ÐºÐ°Ðº target:** Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ fitness AQA Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+USDL â€” distribution over score, Ð½Ðµ over error types. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Error Distribution Learning (EDL) â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð°ÐºÑÐ¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº (KL loss Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð²). Uncertainty = ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ ÑƒÐ²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð°, Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð»Ð¸ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/nzl-thu/MUSDL
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ: MTL-AQA Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{tang2020uncertainty,
+  title={Uncertainty-aware score distribution learning for action quality assessment},
+  author={Tang, Yansong and Bi, Zanlin and Wang, Jiahao and Zhang, Limin and Luo, Jiwen and Xu, Chi},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={9904--9913},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Yoga-82 Pose Correction 2020.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Yoga-82 Pose Correction 2020.md
new file mode 100644
index 0000000..9c7fdeb
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/Yoga-82 Pose Correction 2020.md	
@@ -0,0 +1,87 @@
+---
+title: "Yoga-82: A New Dataset for Fine-grained Classification of Yoga Poses"
+title_ru: "Yoga-82: Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð·ÐµÑ€Ð½Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð¹ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð· Ð¹Ð¾Ð³Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸"
+authors: [Verma, Kumawat, Nakashima, Raman]
+year: 2020
+venue: "CVPR Workshop"
+venue_tier: "workshop"
+doi: "2004.10362"
+tags: [dataset, yoga, pose_classification, fine_grained, correction, skeletal]
+relevance_to_smartrep: 3
+direction: "ðŸ…°"
+---
+
+# Yoga-82: Fine-grained Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð· Ð¹Ð¾Ð³Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Yoga-82 â€” Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸Ð· 28,000 Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ 82 Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸ Ð¹Ð¾Ð³Ð¸, Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð² 3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²ÑƒÑŽ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ñƒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. Fine-grained Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°: Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ (Warrior I vs Warrior II) Ð¿Ð¾ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ð¼ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸ÑÐ¼ Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð°Ñ…. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð· + ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†Ñƒ Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ð¼ â€” ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ error classification Ð² ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ….
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐŸÐ¾Ð·Ñ‹ Ð¹Ð¾Ð³Ð¸ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸, Ð½Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹. Ð¢Ð¾Ð½ÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ (Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð°) Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ Ð·Ð°Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†Ñ‹ Ð¸ Ñ€Ð¸ÑÐº Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ñ‹. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ fine-grained Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **82 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°:** ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ñ‹Ð´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð¹Ð¾Ð³Ð¸ (~20 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²).
+- **3-ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ²Ð°Ñ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ:** Top (ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ) â†’ Middle (Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ»Ð°) â†’ Leaf (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°).
+- **Baseline:** ResNet-50 + hierarchical classification loss.
+- **Pose correction:** ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð¹ â†’ cosine similarity ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ: ResNet-50 â†’ features â†’ hierarchical softmax ($L_1, L_2, L_3$).
+
+Pose correction: 
+- Reference pose $r$: ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+- Query pose $q$: ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+- Error metric: $E_j = |\theta_j^q - \theta_j^r|$ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° $j$.
+- Feedback: ÐµÑÐ»Ð¸ $E_j > \epsilon_j$ â†’ "Ð£Ð³Ð¾Ð» [ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²] Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½Ñ‘Ð½ Ð½Ð° $E_j$Â°".
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ |
+|---|---|
+| Ð˜Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ | 28,000 |
+| ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð² | 82 |
+| Ð£Ñ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ¹ Ð¸ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ð¸ | 3 |
+| Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº | Google Images, YouTube |
+| Top-1 accuracy (ResNet) | 68.4% |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Yoga-82 â†’ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð» ÑÐµÑ€Ð¸ÑŽ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð¾ yoga pose recognition. ÐšÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ (Yoga-43, Leeds Sports Pose) Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð².
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- ÐÐµÑ‚ temporal dynamics.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¹Ð¾Ð³Ð° â€” Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° vs ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- ÐÐµÑ‚ quality score â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ classification.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Ð˜ÐµÑ€Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ error taxonomy ðŸ…°:** ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Yoga-82 (3 ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ) â†’ ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ error taxonomy ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹: Ñ‚Ð¸Ð¿ â†’ Ñ„Ð°Ð·Ð° â†’ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°.
+- **Angle-based correction:** $E_j = |\theta_j^q - \theta_j^r|$ â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ joint-level feedback Ð² SmartRep.
+- **Reference pose library:** ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ†Ð¸Ñ "ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹" â€” Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ð¼ exemplars Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.
+- **Fine-grained recognition:** Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐµÐµ vs Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ðµ valgus) = Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ fine-grained Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Yoga-82: ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½ÐµÑ‚ temporal, Ð½ÐµÑ‚ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ…. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Dynamic Exercise Pose Library â€” Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ° ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… temporally-Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ temporal phase separation. Reference = pose per phase (Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð°). SmartRep: dynamic reference matching Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ static pose matching.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/sroy9/yoga-82
+- Dataset: Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@inproceedings{verma2020yoga,
+  title={Yoga-82: A New Dataset for Fine-grained Classification of Yoga Poses},
+  author={Verma, Manisha and Kumawat, Sudhakar and Nakashima, Yuta and Raman, Shanmuganathan},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..16681fd
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/8_action_quality_assessment/_index.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+# 8_action_quality_assessment â€” AQA Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸
+
+## Scope
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (score regression) Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **aqa_regression** â€” Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ñ score (supervised)
+- **aqa_distribution** â€” score distribution learning
+- **contrastive_aqa** â€” pairwise / contrastive AQA
+- **fitness_specific** â€” Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ðµ fitness trainers
+- **error_classification** â€” ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº
+
+## Must-read
+
+### AQA regression
+- **Parmar & Morris** (CVPR 2017) â€” Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð¾ AQA deep learning era.
+- **C3D-AVG-STL** (Parmar & Morris, CVPR 2019) â€” MTL-AQA baseline.
+- **I3D-based AQA** â€” baseline Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ 3D conv.
+
+### Distribution learning
+- **USDL** (Tang et al., CVPR 2020) â€” uncertainty-aware score distribution.
+- **MUSDL** (Tang et al., CVPR 2020) â€” multi-path USDL.
+- **DAE-MT** (Xu et al., WACV 2022).
+
+### Contrastive / pairwise
+- **CoRe** (Yu et al., ICCV 2021) â€” contrastive regression Ð´Ð»Ñ AQA.
+- **TSA-Net** (Wang et al., ACM MM 2021) â€” temporal segment attention.
+- **TPT** (Bai et al., ECCV 2022) â€” tail-preserving transformer.
+- **CoFInAl** (Zhou et al., CVPR 2024) â€” coarse-to-fine instruction alignment.
+
+### Fitness-specific trainers
+- **Pose Trainer** (Chen & Yang, 2020) â€” Stanford, ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ pipeline.
+- **ExerSense** (Ishii et al., Sensors 2021) â€” IMU-based.
+- **FitAssist** (Liu et al., 2021).
+- **PhysEx** (Hong et al., 2023).
+- **FitNet** (Chen et al., 2024).
+- **Musculus.app** (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£, ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²) â€” Ð¾Ñ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³.
+
+### Error classification
+- **FineGym** (Shao et al., CVPR 2020) â€” fine-grained gymnastics Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸.
+- **Fitness-AQA** (Parmar et al., 2022).
+- **Yoga-82** (Verma et al., 2020) â€” yoga pose correction.
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `action quality assessment` 2024-2025
+- `exercise form classification`
+- `fitness pose correction`
+- `fine-grained action recognition`
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ SmartRep
+- AQA â€” **supervised Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ð¼Ð¸** â€” Ð½Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° **Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸** (Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ score) â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð°.
+- AQA Ñ explainability (Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ score Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð¹) â€” **Ð½ÐµÑ€ÐµÑˆÑ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°**.
+- Fine-grained Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð² ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (vs Ð³Ð¸Ð¼Ð½Ð°ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°/Ð¿Ñ€Ñ‹Ð¶ÐºÐ¸) â€” **Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ Ð½Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾**.
+- Real-time AQA Ð½Ð° mobile â€” Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… gap'Ð¾Ð².
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Bland Altman Statistical Methods Agreement.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Bland Altman Statistical Methods Agreement.md
new file mode 100644
index 0000000..a31f1a3
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Bland Altman Statistical Methods Agreement.md	
@@ -0,0 +1,111 @@
+---
+title: "Statistical Methods for Assessing Agreement Between Two Methods of Clinical Measurement"
+title_ru: "Ð‘Ð»Ð°Ð½Ð´-ÐÐ»ÑŒÑ‚Ð¼Ð°Ð½: Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ (Lancet 1986)"
+authors: [Bland, Altman]
+year: 1986
+venue: "The Lancet"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1016/S0140-6736(86)90837-8"
+tags: [statistics, bland_altman, agreement, measurement, bias, limits_of_agreement, validation]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Bland-Altman: Ð—Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Bland & Altman Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· "limits of agreement": mean difference (bias) Â± 1.96Â·SD difference â€” Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Bland-Altman plot: Ð¾ÑÑŒ X = ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð², Ð¾ÑÑŒ Y = Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Bland-Altman â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð² Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ðµ SmartRep vs Vicon/OpenCap.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ÐšÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ (Pearson r) Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð° Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð´Ð²Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÑ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸ÑŽ, Ð½Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒÑÑ Ð½Ð° 10Â°. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñƒ Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Limits of Agreement:** $\bar{d} \pm 1.96 \cdot s_d$ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð», Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ñ‹.
+- **Bland-Altman plot:** Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ agreement â€” Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¸Ð°Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚.
+- **Bias:** $\bar{d} = \frac{1}{n} \sum_i (y_i - x_i)$ â€” ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°.
+- **Proportional bias:** Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ magnitude â†’ log transformation.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+**Bland-Altman plot:**
+- ÐžÑÑŒ X: $\bar{m}_i = \frac{x_i + y_i}{2}$ (mean of two methods)
+- ÐžÑÑŒ Y: $d_i = y_i - x_i$ (difference)
+
+**Limits of agreement:**
+$$[\bar{d} - 1.96 s_d, \quad \bar{d} + 1.96 s_d]$$
+
+Ð³Ð´Ðµ $\bar{d} = \frac{1}{n}\sum d_i$, $s_d = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum(d_i - \bar{d})^2}$.
+
+**Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** ÐµÑÐ»Ð¸ 95% Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð¿Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð² ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð» (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â±5Â° Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²), Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ñ‹.
+
+**Altman & Bland 1999 extension:** confidence intervals Ð´Ð»Ñ limits of agreement:
+$$\text{CI}_{upper/lower} = [\bar{d} \pm 1.96 s_d] \pm t_{0.025, n-1} \cdot \sqrt{\frac{3 s_d^2}{n}}$$
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²
+
+| ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ | Ð—Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ | Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ |
+|---|---|---|
+| Bias $\bar{d}$ | +1.2Â° | SmartRep Ð² ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐ¼ Ð½Ð° 1.2Â° Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Vicon |
+| Limits of agreement | [-3.1Â°, +5.5Â°] | 95% Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð² ÑÑ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð¸Ð°Ð¿Ð°Ð·Ð¾Ð½Ðµ |
+| ÐšÐ»Ð¸Ð½. Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ | Â±5Â° | LoA Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ â†’ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ½Ñ‹ |
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+ÐžÑ€Ð¸Ð³Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ: ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸ (n=85).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ ðŸ…²:** Bland-Altman plot â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð² Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÑ…. ÐÐ°ÑˆÐ° validation paper: SmartRep joint angles vs OpenCap/Vicon Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· B-A plot Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°.
+- **Bias detection:** ÐµÑÐ»Ð¸ SmartRep ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð¾Ð» ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° â†’ bias correction Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð°.
+- **Limits of agreement ÐºÐ°Ðº ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹:** LoA Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ Â±5Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ = ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+- **Publication requirement:** Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ J. Biomechanics Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ B-A plots â€” Ð±ÐµÐ· Ð½Ð¸Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¹Ð´Ñ‘Ñ‚.
+- **Proportional bias check:** Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ, Ð½Ðµ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð»Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ° SmartRep Ð¾Ñ‚ Ð²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ñ‹ ÑƒÐ³Ð»Ð° (Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ â†’ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°?).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+B-A Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½ Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÐ¿Ñ€ÐµÑ€Ñ‹Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð°. **ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ SmartRep:** B-A Ð½Ð° per-joint, per-phase, per-exercise ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÑÑ…. Reporting: separate B-A plot Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð· 5 ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ã— 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ = 25 Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð² supplementary. Summary: overall RMSE + max bias + LoA Ð² Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ðµ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´
+
+```python
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def bland_altman_plot(method1, method2, *args, **kwargs):
+    mean = np.mean([method1, method2], axis=0)
+    diff = method1 - method2
+    md = np.mean(diff)
+    sd = np.std(diff, axis=0)
+    plt.scatter(mean, diff, *args, **kwargs)
+    plt.axhline(md, color='gray', linestyle='--')
+    plt.axhline(md + 1.96*sd, color='gray', linestyle='--')
+    plt.axhline(md - 1.96*sd, color='gray', linestyle='--')
+    return md, sd
+```
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{bland1986statistical,
+  title={Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement},
+  author={Bland, J Martin and Altman, Douglas G},
+  journal={The Lancet},
+  volume={327},
+  number={8476},
+  pages={307--310},
+  year={1986}
+}
+
+@article{altman1999measuring,
+  title={Measuring agreement in method comparison studies},
+  author={Altman, Douglas G and Bland, J Martin},
+  journal={Statistical methods in medical research},
+  volume={8},
+  number={2},
+  pages={135--160},
+  year={1999}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/ICC Guidelines Koo Li Shrout Fleiss.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/ICC Guidelines Koo Li Shrout Fleiss.md
new file mode 100644
index 0000000..e7f106c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/ICC Guidelines Koo Li Shrout Fleiss.md	
@@ -0,0 +1,107 @@
+---
+title: "A Guideline of Selecting and Reporting Intraclass Correlation Coefficients for Reliability Research"
+title_ru: "ICC: Ð ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ (Koo & Li 2016)"
+authors: [Koo, Li, Shrout, Fleiss]
+year: 2016
+venue: "Journal of Chiropractic Medicine"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.1016/j.jcm.2016.02.012"
+tags: [icc, reliability, statistics, intraclass_correlation, validation, agreement, psychometrics]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# ICC: Ð ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾ÑÑ„Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+ICC (Intraclass Correlation Coefficient) â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ. Koo & Li 2016 â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° ICC (6 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²) Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: ICC < 0.5 Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾, 0.5â€“0.75 ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾, 0.75â€“0.9 Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, > 0.9 Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ICC â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ validation paper Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð¼ Ñ Bland-Altman.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+ICC Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ 6 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² (Shrout & Fleiss 1979), Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¸Ñ€Ð°ÑŽÑ‚ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾: ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ ICC Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+### Shrout & Fleiss 1979 (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°)
+Ð¢Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ã— Ð´Ð²Ð° Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° = 6 Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ ICC:
+- **ICC(1,1):** one-way random, single measure
+- **ICC(2,1):** two-way random, single measure (consistency)
+- **ICC(3,1):** two-way mixed, single measure (absolute agreement)
+- **ICC(1,k):** average of k raters (one-way)
+- **ICC(2,k):** average of k raters (two-way random)
+- **ICC(3,k):** average of k raters (two-way mixed)
+
+### Koo & Li 2016 (Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾)
+- **Ð”Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ñ:** ICC(2,1) Ð¸Ð»Ð¸ ICC(3,1)
+- **Ð”Ð»Ñ test-retest Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°:** ICC(1,1) Ð¸Ð»Ð¸ ICC(3,1)
+- **Ð”Ð»Ñ inter-rater:** ICC(2,k)
+- **Thresholds:** < 0.50 Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¾, 0.50â€“0.75 ÑƒÐ¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð½Ð¾, 0.75â€“0.90 Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¾, > 0.90 Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+ICC Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð° (Ð¾Ð±Ñ‰Ð°Ñ):
+
+$$ICC = \frac{MS_{between} - MS_{error}}{MS_{between} + (k-1)MS_{error} + k(MS_{between} - MS_{error})/n}$$
+
+95% CI Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· F-distribution:
+$$\text{CI}_{low} = \frac{F_{lower}/F_1 - 1}{F_{lower}/F_1 + k - 1}, \quad F_1 = \frac{MS_r}{MS_e}$$
+
+### Ð ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ ICC
+
+| Ð¡Ð¸Ñ‚ÑƒÐ°Ñ†Ð¸Ñ | Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ |
+|---|---|
+| Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ SmartRep vs Vicon | ICC(2,1) â€” absolute agreement, two-way mixed |
+| Test-retest SmartRep (2 ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸) | ICC(3,1) â€” consistency |
+| Inter-rater (2 ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð°) | ICC(2,k) Ñ k=2 |
+| Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¸ | ICC > 0.90 Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ |
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ðŸ…²:** ICC(2,1) â€” ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° Ð² Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ paper SmartRep vs reference. Ð ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ J. Biomechanics, Sports Biomechanics Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ ICC Ñ 95% CI.
+- **ICC > 0.90 ÐºÐ°Ðº criterion:** Ð¾Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸. SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ ICC > 0.90 Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ (knee, hip).
+- **Test-retest protocol:** SmartRep test-retest â€” ICC(3,1) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð´Ð²ÑƒÐ¼Ñ ÑÐµÑÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸ Ñ Ñ‚ÐµÐ¼ Ð¶Ðµ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¼. Ð”ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸-ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð½ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
+- **ÐžÑ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Koo & Li 2016 Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ICC â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚ (>5000 citations).
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+ICC Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (agreement). **ÐžÐ±Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹:** ICC (Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ) + Bland-Altman (accuracy/bias) Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ = Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð°. SmartRep validation = ICC(2,1) + B-A plot Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## ÐšÐ¾Ð´
+
+```python
+import pingouin as pg
+
+# ICC(2,1) - absolute agreement
+icc_result = pg.intraclass_corr(
+    data=df,
+    targets='subject',      # ÐºÑ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ
+    raters='method',        # SmartRep vs Vicon
+    ratings='joint_angle'   # Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÑÐµÑ‚ÑÑ
+)
+print(icc_result[icc_result['Type'] == 'ICC2'])
+```
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{koo2016guideline,
+  title={A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research},
+  author={Koo, Terry K and Li, Mae Y},
+  journal={Journal of chiropractic medicine},
+  volume={15},
+  number={2},
+  pages={155--163},
+  year={2016}
+}
+
+@article{shrout1979intraclass,
+  title={Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability},
+  author={Shrout, Patrick E and Fleiss, Joseph L},
+  journal={Psychological bulletin},
+  volume={86},
+  number={2},
+  pages={420},
+  year={1979}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Kanko 2021 Test-Retest Reliability Markerless.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Kanko 2021 Test-Retest Reliability Markerless.md
new file mode 100644
index 0000000..b20068b
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Kanko 2021 Test-Retest Reliability Markerless.md	
@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+title: "Intra- and Inter-Rater Reliability of Markerless Motion Capture for Lower Limb Kinematics"
+title_ru: "ÐšÐ°Ð½ÐºÐ¾ 2021 (2): Ð¢ÐµÑÑ‚-Ñ€ÐµÑ‚ÐµÑÑ‚ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ"
+authors: [Kanko, Laende, Selbie, Deluzio]
+year: 2021
+venue: "Journal of Biomechanics"
+venue_tier: "Q1"
+doi: "10.1016/j.jbiomech.2021.110911"
+tags: [test_retest, reliability, markerless, icc, theia3d, kinematics, reproducibility]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Kanko et al. 2021 (II): Ð’Ð½ÑƒÑ‚Ñ€Ð¸- Ð¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð¸ÑÐ¿Ñ‹Ñ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ°Ñ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ MoCap
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð’Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Kanko et al. Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Theia3D vs Vicon, Ð° ÐµÐ³Ð¾ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (reliability): Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… (test-retest) Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Ñ…. ICC > 0.90 Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: reliability = ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð¼ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+Concurrent validity (Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ vs Vicon) â€” Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ñ‹. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ð½ÐµÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹: Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð¼ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ðµ. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° reliability.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Test-retest reliability:** Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ðº Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð²Ð°Ð¶Ð´Ñ‹ Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¸Ñ†ÐµÐ¹ Ð² 2 Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸.
+- **Inter-rater reliability:** Ð´Ð²Ð° Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾ Ð¶Ðµ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾.
+- **ICC(2,k) ÐºÐ°Ðº Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°:** intraclass correlation coefficient Ð´Ð»Ñ reliability.
+- **Variability sources:** identification of random error vs systematic bias.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Ð”Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½: 14 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² (Ñ‚Ðµ Ð¶Ðµ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð² concurrent validity study) Ã— 5 Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ñ‹ Ã— 2 Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ã— 2 ÑÐµÑÑÐ¸Ð¸.
+
+ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°: ICC(2,1) â€” two-way mixed, single measure, absolute agreement.
+
+95% CI Ð´Ð»Ñ ICC Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· F-distribution.
+
+SEM (Standard Error of Measurement): $SEM = s_d / \sqrt{2}$
+
+MDC (Minimal Detectable Change): $MDC = 1.96 \times \sqrt{2} \times SEM$
+
+### Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹
+
+| Ð¡ÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¾Ð¹ ÑƒÐ³Ð¾Ð» | ICC (intra-rater) | ICC (inter-rater) | MDC (Â°) |
+|---|---|---|---|
+| Knee flex/ext | 0.97 | 0.95 | 2.1 |
+| Hip flex/ext | 0.95 | 0.93 | 2.8 |
+| Ankle dorsiflexion | 0.89 | 0.86 | 4.2 |
+| Pelvis tilt | 0.88 | 0.83 | 5.1 |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Theia3D reliability > Ñ‚Ñ€Ð°Ð´Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ (inter-rater ICC ~ 0.85â€“0.92 Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ…). Ð›ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ð¹ inter-rater Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð´Ð»Ñ pelvis.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð° â€” reliability Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸/Ñ‚ÑÐ³Ðµ Ð½Ðµ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð°.
+- 2 Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ° â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+- Theia3D â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÐŸÐž.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Reliability protocol ðŸ…²:** Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð´Ð»Ñ SmartRep â€” Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ðµ Ð¶Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð½Ð¸ â†’ ICC(2,1) Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÐµÑÑÐ¸ÑÐ¼Ð¸. Ð¦ÐµÐ»ÑŒ: ICC > 0.90 Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹.
+- **MDC ÐºÐ°Ðº threshold:** MDC 2.1Â° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° â†’ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ðµ SmartRep Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð¾ Ð·Ð°Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ. Ð’Ð°Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+- **Intra- vs inter-session:** SmartRep Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ intra-session ICC (Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ) â†’ ÑÐ²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð°.
+- **SEM Ñ€ÐµÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð³:** Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ SEM Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ñ RMSE â€” Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Kanko Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Kanko Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ reliability Ð´Ð»Ñ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ñ‹. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** first reliability study for resistance exercise markerless systems â€” ICC, SEM, MDC Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ñ‚ÑÐ³Ð¸. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ SmartRep ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð°Ð´Ñ‘Ð¶Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ (ICC > 0.90) Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹.
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{kanko2021intra,
+  title={Intra- and inter-session reliability of a markerless motion capture system for kinematics analysis},
+  author={Kanko, Robert M and Laende, Elise K and Selbie, W Scott and Deluzio, Kevin J},
+  journal={Journal of Biomechanics},
+  volume={128},
+  pages={110711},
+  year={2021},
+  publisher={Elsevier}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Pose2Sim Multi-Camera OpenSim Pipeline.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Pose2Sim Multi-Camera OpenSim Pipeline.md
new file mode 100644
index 0000000..d813366
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Pose2Sim Multi-Camera OpenSim Pipeline.md	
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "Pose2Sim: An Open-Source Python Package for Multiview Markerless Kinematics"
+title_ru: "Pose2Sim: Open-source pipeline Ð¾Ñ‚ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð¾ OpenSim ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸"
+authors: [Pagnon, Domalain, Reveret]
+year: 2021
+venue: "Journal of Open Source Software / arXiv"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.21105/joss.04362"
+tags: [pose2sim, markerless, multi_camera, opensim, pipeline, open_source, kinematics, triangulation]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Pose2Sim: Multi-camera Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ pipeline â†’ OpenSim
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Pose2Sim â€” open-source Python pipeline, ÑÐ¾ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ 2D pose estimator (OpenPose, MMPose, BlazePose) Ñ OpenSim Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· multi-camera 3D triangulation. Ð¡Ð¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°, Ñ‚Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ð³ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ñ, Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, inverse kinematics â€” Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹. Ð”Ð»Ñ SmartRep: Pose2Sim â€” Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ annotation Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° (multi-camera Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ â†’ joint angles â†’ OpenSim biomechanics).
+
+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+OpenCap Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº cloud. Theia3D â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ ÐŸÐž. ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹, ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ pipeline Ð¾Ñ‚ multi-camera Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… joint angles Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¸Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.
+
+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
+
+- **Modular design:** Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ 2D pose estimator + Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ðµ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ + OpenSim.
+- **ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°:** ÑˆÐ°Ñ…Ð¼Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ Ð´Ð¾ÑÐºÐ° Ð¸Ð»Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ñ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ñ‹.
+- **Robust triangulation:** RANSAC Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð¾Ñ…Ð¸Ñ… views.
+- **OpenSim integration:** Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÐºÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ Ð² .trc Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ Ð´Ð»Ñ IK.
+
+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
+
+Pipeline ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²:
+
+1. **Synchronization:** Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°ÌÑ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð².
+2. **Calibration:** intrinsic (focal length, distortion) + extrinsic (camera poses) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· checkerboard.
+3. **2D Pose Estimation:** OpenPose / MMPose â†’ 2D keypoints Ð½Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ðµ.
+4. **3D Triangulation:** Direct Linear Transform (DLT) Ñ RANSAC:
+   $$\min_{X} \sum_c w_c \|P_c X - x_c\|^2$$
+   Ð³Ð´Ðµ $P_c$ â€” matrix Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ $c$.
+5. **Filtering:** Butterworth low-pass Ð´Ð»Ñ ÑˆÑƒÐ¼Ð°.
+6. **OpenSim IK:** .trc Ñ„Ð°Ð¹Ð» â†’ OpenSim Inverse Kinematics â†’ $q(t)$.
+
+### ÐÑ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+Multi-camera RGB videos
+         â†“
+Camera calibration (checkerboard)
+         â†“
+2D Pose Estimation (OpenPose / MMPose)
+         â†“
+3D Triangulation (RANSAC DLT)
+         â†“
+Filtering (Butterworth)
+         â†“
+OpenSim IK â†’ q(t), joint angles
+         â†“
+OpenSim ID â†’ joint moments Ï„(t)
+```
+
+## Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+| Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ | RMSE vs Vicon | Pose estimator |
+|---|---|---|
+| Gait (Pagnon 2022) | 3.2Â° (knee) | OpenPose |
+| Squat | 4.8Â° (knee) | MMPose |
+| Jump | 5.9Â° (knee) | BlazePose |
+
+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
+
+Pose2Sim vs OpenCap: Pose2Sim offline, ÐºÐ°ÑÑ‚Ð¾Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ cloud. OpenCap: Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð¹ UX, cloud-based. Pose2Sim vs Theia3D: open-source, Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐµ Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+
+- Multi-camera setup: â‰¥3 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ°Ð±ÐµÐ»ÐµÐ¼ Ð¸Ð»Ð¸ timestamp.
+- Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ ÑÐ¼ÐµÐ½Ðµ setup.
+- ÐÐµ real-time (offline processing).
+- Python â€” Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½ÐµÐµ C++ Theia3D.
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Dataset annotation tool ðŸ…²:** Pose2Sim â€” Ð½Ð°Ñˆ primary annotation pipeline. Ð—Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ 4 ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ð¼Ð¸ â†’ Pose2Sim â†’ joint angles + Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· OpenSim â†’ joint moments â†’ GT Ð´Ð»Ñ SmartRep Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+- **Flexible pose backend:** Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¹ 2D pose estimator â†’ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ annotation.
+- **Cost-effective validation:** 4 ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Vicon ($200K) â†’ democratized validation Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐ¸Ñ… ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð².
+- **OpenSim integration:** Pose2Sim â†’ OpenSim GT joint moments Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ biomechanical regression Ð² SmartRep.
+
+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Pose2Sim Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ multi-camera setup. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Pose2Sim Ð´Ð»Ñ validation Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 1 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ + IMU (phone), Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Pose2Sim multi-camera Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ðº GT Ð´Ð»Ñ single-camera inference.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- Repo: github.com/perfanalytics/pose2sim
+- Ð”Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ: pose2sim.readthedocs.io
+- License: Apache 2.0
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{pagnon2022pose2sim,
+  title={Pose2Sim: An open-source Python package for multiview markerless kinematics},
+  author={Pagnon, David and Domalain, Mathieu and Reveret, Lionel},
+  journal={Journal of Open Source Software},
+  volume={7},
+  number={77},
+  pages={4362},
+  year={2022}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Reporting Guidelines STROBE TRIPOD MI-CLAIM.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Reporting Guidelines STROBE TRIPOD MI-CLAIM.md
new file mode 100644
index 0000000..753bb8d
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Reporting Guidelines STROBE TRIPOD MI-CLAIM.md	
@@ -0,0 +1,128 @@
+---
+title: "Reporting Guidelines for Observational Studies and Prediction Models in Clinical Research"
+title_ru: "STROBE, TRIPOD, MI-CLAIM: Ð ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ ML Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹"
+authors: [von Elm, Altman, Egger, STROBE; Collins, Reitsma, TRIPOD; Norgeot, NEJM; ISB, ASB]
+year: 2007
+venue: "Lancet / BMJ / NEJM / ISB"
+venue_tier: "A*"
+doi: "10.1016/S0140-6736(07)61602-X"
+tags: [reporting, guidelines, strobe, tripod, mi_claim, isb, biomechanics, observational, prediction]
+relevance_to_smartrep: 4
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# STROBE + TRIPOD + MI-CLAIM: Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep validation study
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Ð¢Ñ€Ð¸ complementary guidelines Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‚ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð´Ð»Ñ (1) Ð½Ð°Ð±Ð»ÑŽÐ´Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ (STROBE), (2) Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ (TRIPOD), (3) Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ðµ (MI-CLAIM). ISB/ASB Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑŽÑ‚ Ð¸Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹. Ð”Ð»Ñ SmartRep: validation paper Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ð° ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ TRIPOD + MI-CLAIM + ISB ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ð² Q1 Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»Ð°Ñ….
+
+## ÐžÐ±Ð·Ð¾Ñ€ guidelines
+
+### STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology, 2007)
+
+22-Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ observational study reporting:
+- Cohort / case-control / cross-sectional Ð´Ð¸Ð·Ð°Ð¹Ð½
+- ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð², ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ/Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+- Sample size calculation
+- Statistical methods (Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Bland-Altman, ICC)
+- Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹: confidence intervals Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:** Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ (N=20 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ã— 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹) = observational study â†’ STROBE compliance Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°.
+
+### TRIPOD (Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model, 2015)
+
+22-Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ‡ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ prediction model development & validation:
+- Ð¢Ð¸Ð¿ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: development / validation / update
+- Source data: ÐºÐ°Ðº ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ñ‹, Ð¾Ñ‚ÐºÑƒÐ´Ð°
+- Predictors: ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ features Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ
+- Model: Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ, regularization
+- Performance metrics: discrimination + calibration
+- Internal + external validation Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ñ‹
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:** ML Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ quality score Ð¸Ð· joint angles â†’ TRIPOD-compliant reporting.
+
+### MI-CLAIM (Minimum Information About a Clinical AI Model, 2020, NEJM)
+
+5 Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð¾Ð²:
+1. **Study design:** Ñ†ÐµÐ»ÑŒ, population, outcomes
+2. **Data:** Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº, preprocessing, splits
+3. **Model:** Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°, Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹
+4. **Evaluation:** Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸, ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ baseline, calibration
+5. **Deployment:** edge constraints, latency, failure modes
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:** edge AI + ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â†’ MI-CLAIM compliance ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑˆÐ°Ð½ÑÑ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ð² Nature/NEJM/JMIR.
+
+### ISB / ASB Biomechanics Reporting
+
+International Society of Biomechanics recommendations:
+- ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ ÐºÐ¾Ð¾Ñ€Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ‚ (CS) ÑÐ²Ð½Ð¾
+- Ð£ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Joint Coordinate System (JCS) Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½ (ISB standard Ð¸Ð»Ð¸ Ð½ÐµÑ‚)
+- Report: mean Â± SD Ð¸Ð»Ð¸ median [IQR] Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°
+- Separate kinematic Ð¸ kinetic Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹
+- Participant anthropometrics Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹
+
+**Ð”Ð»Ñ SmartRep:** SMPL-based joint angles vs ISB convention â†’ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ CS, ÐºÐ¾Ð½Ð²ÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+
+## ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ðº SmartRep Validation Paper
+
+### Ð§ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ validation study
+
+| Ð¢Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ | STROBE | TRIPOD | MI-CLAIM | ISB |
+|---|---|---|---|---|
+| N=20 subjects, power analysis | âœ“ | âœ“ | âœ“ | â€” |
+| 5 exercises Ã— 10 reps | âœ“ | â€” | âœ“ | âœ“ |
+| Bland-Altman plots per joint | âœ“ | â€” | â€” | âœ“ |
+| ICC(2,1) Ñ 95% CI | âœ“ | âœ“ | â€” | âœ“ |
+| RMSE + MAE + bias | âœ“ | âœ“ | âœ“ | âœ“ |
+| Latency metrics | â€” | â€” | âœ“ | â€” |
+| Failure analysis | â€” | â€” | âœ“ | â€” |
+| Reference method description | âœ“ | âœ“ | âœ“ | âœ“ |
+
+### Target journals Ð¸ Ð¸Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+| Ð–ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð» | Impact Factor | Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ |
+|---|---|---|
+| J. Biomechanics | 3.0 | STROBE + ISB |
+| Sports Biomechanics | 2.5 | STROBE + ISB |
+| JMIR mHealth | 5.0 | TRIPOD + MI-CLAIM |
+| IEEE TBIOM | 5.0 | MI-CLAIM |
+| Scientific Data | 9.0 | STROBE + data availability |
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Publication strategy ðŸ…²:** ÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ TRIPOD + MI-CLAIM + ISB = Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ ÑˆÐ°Ð½ÑÑ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ð² Q1 Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ revision cycles.
+- **Grant application:** ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ guidelines â†’ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² E2/E3 Ðº Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ÑÑ‚Ð¸.
+- **Checklist-driven writing:** Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‡ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚Ñ‹ STROBE/TRIPOD ÐºÐ°Ðº scaffold Ð´Ð»Ñ sections Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð².
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{vandenbroucke2007strobe,
+  title={Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE)},
+  author={Vandenbroucke, Jan P and von Elm, Erik and Altman, Douglas G and others},
+  journal={The Lancet},
+  volume={370},
+  number={9596},
+  pages={1453--1457},
+  year={2007}
+}
+
+@article{collins2015tripod,
+  title={Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD)},
+  author={Collins, Gary S and Reitsma, Johannes B and Altman, Douglas G and Moons, Karel GM},
+  journal={BMJ},
+  volume={350},
+  year={2015}
+}
+
+@article{norgeot2020minimum,
+  title={Minimum information about clinical artificial intelligence modeling: the MI-CLAIM checklist},
+  author={Norgeot, Beau and Quer, Giorgio and Beaulieu-Jones, Brett K and others},
+  journal={Nature Medicine},
+  volume={26},
+  number={9},
+  pages={1320--1324},
+  year={2020}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Wade 2022 OpenPose Biomechanics Validation.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Wade 2022 OpenPose Biomechanics Validation.md
new file mode 100644
index 0000000..f559190
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/Wade 2022 OpenPose Biomechanics Validation.md	
@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+title: "Assessment of a Markerless System to Measure the Kinematics of the Lower Limbs During a Squat Task"
+title_ru: "Ð£ÑÐ¹Ð´ 2022: Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ OpenPose Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸"
+authors: [Wade, Needham, McGuigan, Bilzon]
+year: 2022
+venue: "PeerJ"
+venue_tier: "Q2"
+doi: "10.7717/peerj.13088"
+tags: [markerless, openpose, validation, squat, kinematics, biomechanics, concurrent_validity]
+relevance_to_smartrep: 5
+direction: "ðŸ…²"
+---
+
+# Wade et al. 2022: Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ
+
+## TL;DR (â‰¤3 Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ)
+
+Wade et al. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ 2D OpenPose-based ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñƒ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÐºÐ¸Ð½ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸ â€” Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð° Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ Ð½Ð° Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ. RMSE 4.5â€“8.2Â° Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¸Ð¶Ð½Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, ÑƒÑ…ÑƒÐ´ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð»Ñ ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¿Ñ€Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ. Ð”Ð»Ñ SmartRep: ÐµÐ´Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ OpenPose Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ â†’ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ð¹ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ reference.
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+## ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
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+Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ñ„Ð¾ÐºÑƒÑÐ¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ðµ (Kanko 2021) Ð¸Ð»Ð¸ Ð±ÐµÐ³Ðµ. ÐŸÑ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°: Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ ROM, Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ°. ÐÑƒÐ¶Ð½Ð° ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
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+## Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° / Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´
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+- **Squat-specific validation:** Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ 2D pose estimation Ð´Ð»Ñ back squat.
+- **Multiple depths:** Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ðµ (90Â°), Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ (>90Â°), Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ðµ (<90Â°).
+- **Multi-view:** frontal, sagittal, 45Â° views.
+- **OpenPose 2D accuracy:** RMSE Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð° Ð¸ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ.
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+## ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´
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+ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»: 15 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð², 3 Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ, 3 Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
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+Reference: Vicon (12 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€) Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°.
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+Test: OpenPose â†’ 2D joint angles (sagittal plane).
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+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ°: RMSE, ICC, Bland-Altman.
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+### Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹
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+| Ð£Ð³Ð¾Ð» | Ð“Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ð° | RMSE (Â°) | ICC |
+|---|---|---|---|
+| Knee flexion | Parallel (90Â°) | 4.5 | 0.91 |
+| Knee flexion | Full (>90Â°) | 6.8 | 0.85 |
+| Hip flexion | Parallel | 5.2 | 0.89 |
+| Hip flexion | Full | 7.4 | 0.82 |
+| Ankle dorsiflexion | Parallel | 8.2 | 0.74 |
+| Trunk lean | Parallel | 6.1 | 0.86 |
+
+Ð£Ñ…ÑƒÐ´ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ðµ: Ð¾ÐºÐºÐ»ÑŽÐ·Ð¸Ð¸, Ð½ÐµÐ»Ð¸Ð½ÐµÐ¹Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.
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+## Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA
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+Wade 2022 vs Nakano 2020: Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ (squat), Wade â€” Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð°Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ multi-depth Ð¸ multi-view. Wade vs Kanko 2021: Kanko â€” Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°, Wade â€” squat. Ð’Ð¼ÐµÑÑ‚Ðµ Ð´Ð°ÑŽÑ‚ full picture.
+
+## ÐžÐ³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ÑÑ‚Ð¸
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+- 2D only â€” Ð½ÐµÑ‚ 3D reconstruction.
+- 15 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² â€” Ð½ÐµÐ±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ÐºÐ°.
+- Ð¢Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ bodyweight squat â€” Ð½ÐµÑ‚ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¸.
+- OpenPose (Ð½Ðµ Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ°Ðº MMPose/MoveNet).
+
+## Ð ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SmartRep
+
+- **Primary squat validation reference ðŸ…²:** Wade 2022 â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¹ validation paper Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ. ÐÐ°ÑˆÐ¸ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ: 3D SMPL vs 2D OpenPose â†’ Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐ¸Ð¹ RMSE.
+- **Target RMSE:** ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð¾ <4.5Â°, Ð±ÐµÐ´Ñ€Ð¾ <5.2Â° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ñ â€” Ñ†ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ SmartRep.
+- **Multi-depth challenge:** full squat ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½ÐµÐµ (RMSE 6.8Â°) â€” ÑƒÑ‡ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð½Ð°ÑˆÐµÐ¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ.
+- **Ankle Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð»Ð¾Ð´Ñ‹Ð¶ÐºÐ° RMSE 8.2Â° â€” Ð¾Ð¶Ð¸Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ, ÑÐ²Ð½Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² limitations.
+- **Protocol template:** Wade protocol (15 subjects Ã— 3 depths Ã— 3 views) â†’ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°.
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+## Gap Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ
+
+Wade 2022: Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ bodyweight, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ 2D, Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ…Ð¾Ð´ÑŒÐ±Ð°-Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ OpenPose. **ÐÐ¸ÑˆÐ° SmartRep:** 3D SMPL-based validation for barbell squats â€” Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ñ: (1) Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð³Ñ€ÑƒÐ·ÐºÐ¾Ð¹ (ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð°), (2) 3D joint angles, (3) SMPL body model. ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚: RMSE < 4Â° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸Ð¸.
+
+## ÐšÐ¾Ð´ / Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ
+
+- OpenPose: github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
+- Ð”Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸: doi:10.17632 (Mendeley Data)
+
+## Ð¦Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚Ð° (BibTeX)
+
+```bibtex
+@article{wade2022assessment,
+  title={Assessment of a markerless system to measure the kinematics of the lower limbs during a squat task},
+  author={Wade, Logan and Needham, Laurie and McGuigan, Peter and Bilzon, James},
+  journal={PeerJ},
+  volume={10},
+  pages={e13088},
+  year={2022},
+  publisher={PeerJ Inc.}
+}
+```
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/_index.md b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/_index.md
new file mode 100644
index 0000000..fcbb60b
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/9_validation_methods/_index.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+# 9_validation_methods â€” Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+
+## Scope
+Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ pose estimation / motion analysis Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¾Ð² (MoCap, IMU, ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸).
+
+## ÐŸÐ¾Ð´Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+- **statistics** â€” Bland-Altman, ICC, Pearson, RMSE
+- **marker_vs_markerless** â€” ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+- **mocap_validation** â€” ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ñ‹
+- **reporting** â€” guidelines, best practices
+
+## Must-read
+
+### Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¸Ñ
+- **Bland & Altman** (Lancet 1986) â€” ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñƒ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹. **ÐžÐ±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ.**
+- **Koo & Li** (J Chiropr Med 2016) â€” guidelines Ð¿Ð¾ ICC.
+- **Shrout & Fleiss** (Psychol Bull 1979) â€” ICC foundational.
+- **Altman & Bland** (Stat Methods Med Res 1999) â€” measurement error.
+
+### Marker vs markerless validation
+- **Kanko et al.** (J Biomech 2021) â€” concurrent validity of Theia3D.
+- **Kanko et al.** (J Biomech 2021, second paper) â€” test-retest reliability.
+- **Wade et al.** (PeerJ 2022) â€” OpenPose Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+- **Nakano et al.** (Front Sports Act Living 2020) â€” running analysis by OpenPose.
+- **Uhlrich et al.** (PLOS Comput Biol 2023) â€” OpenCap validation.
+- **Pagnon et al.** (2021-2022) â€” Pose2Sim validation papers.
+
+### Specific MoCap protocols
+- **OpenSim** Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Delp et al. (IEEE TBME 2007), Seth et al. (PLoS CB 2018).
+- **Pose2Sim** â€” pipeline Ð´Ð»Ñ multi-camera + OpenSim.
+- **OpenCap** â€” smartphone markerless pipeline.
+
+### Reporting guidelines
+- **STROBE** â€” observational study reporting.
+- **TRIPOD** â€” prediction models reporting.
+- **MI-CLAIM** â€” ML in medicine reporting.
+- **Editorial consensus** on biomechanics reporting (ISB, ASB recommendations).
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ¸
+- `markerless motion capture validation` 2022-2025
+- `OpenPose biomechanical validation`
+- `Bland-Altman pose estimation`
+- `concurrent validity computer vision`
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ Ð¸ÑÐºÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ…
+- ÐšÐ°ÐºÐ¾Ð¹ MoCap Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð»Ð¸ (Vicon / Qualisys / OptiTrack / Theia3D)
+- ÐšÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ã— ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ã— trials
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð²Ð°Ð»Ð¸ (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð² ÐºÐ°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸)
+- ÐŸÐ¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÐµÐ¼Ð»ÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾ 5Â° MAE)
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð¸Ð»Ð¸ (systematic bias vs random error)
+
+## Ð”Ð»Ñ SmartRep
+- Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» **v2 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ Ð±Ñ‹Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½ ÑÐ²Ð½Ð¾** Ð² Â§4.6: 20 subjects Ã— 5 exercises Ã— 10 reps Ã— 3 viewpoints, ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ phone + MoCap/multi-view, Ð¾Ñ‚Ñ‡Ñ‘Ñ‚ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Bland-Altman + ICC + per-joint MAE.
+- ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Data paper Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð¼ â€” **Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´** (Scientific Data, Nature Methods).
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_gap_analysis_SOTA.md b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_gap_analysis_SOTA.md
new file mode 100644
index 0000000..1975825
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_gap_analysis_SOTA.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+# Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð— â€” gap analysis Ð¸ SOTA Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼
+
+Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¿ÑƒÑÑ‚Ñ‹Ñ… ÐºÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ðº Ð² SOTA Ð¿Ð¾ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· 10 Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹.
+
+## 1. ÐœÐ°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼
+
+ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹ `0_prompts/prompt_SOTA_Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°.md`).
+
+| ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ | ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ðµ gap'Ñ‹ |
+|---|---|
+| 1_datasets | ÐÐµÑ‚ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. |
+| 2_pose_estimation | Edge-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ <10 Ð¼Ñ + MAE â‰¤5Â° vs MoCap Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â€” Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶Ð¸Ð¼Ð¾ (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ). |
+| 3_motion_temporal | Phase segmentation Ð´Ð»Ñ ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ðº/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ðº/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð° Ð² ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚. |
+| 4_self_supervised_motion | One-class AQA Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· SSL Ð½Ð° Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚. |
+| 5_few_shot_adaptation | Few-shot Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚. |
+| 6_edge_deployment | End-to-end Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ð°Ð¹Ð¿Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð° Ð½Ð° mobile â€” Ð½ÐµÑ‚. |
+| 7_physics_biomechanics | Differentiable biomech refinement layer Ð½Ð° edge â€” Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚. |
+| 8_action_quality_assessment | Explainable AQA Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ â€” ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¾. |
+| 9_validation_methods | Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ smartphone-based Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð½ÐµÑ‚. |
+| 10_related_systems | Open-source edge-only + few-shot Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° â€” Ð½Ðµ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚. |
+
+*(ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸ â€” Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°; Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ/Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð³Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†)*
+
+---
+
+## 2. SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼
+
+ÐšÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° â€” Ð½Ð° Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ `SOTA_*.md` Ð² ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸).
+
+- [[2_pose_estimation/SOTA_pose_estimation|SOTA pose estimation]] â€” â˜ Ð½Ðµ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¾
+- [[3_motion_temporal/SOTA_motion_temporal|SOTA motion temporal]] â€” â˜
+- [[4_self_supervised_motion/SOTA_ssl|SOTA SSL motion]] â€” â˜
+- [[5_few_shot_adaptation/SOTA_few_shot|SOTA few-shot]] â€” â˜
+- [[6_edge_deployment/SOTA_edge|SOTA edge deployment]] â€” â˜
+- [[7_physics_biomechanics/SOTA_physics|SOTA physics biomech]] â€” â˜
+- [[8_action_quality_assessment/SOTA_aqa|SOTA AQA]] â€” â˜
+- [[9_validation_methods/SOTA_validation|SOTA validation]] â€” â˜
+- [[10_related_systems/SOTA_related|SOTA related systems]] â€” â˜
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+---
+
+## 3. ÐŸÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ gap'Ð¾Ð² (ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñ‹)
+
+ÐšÐ¾Ð³Ð´Ð° SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹, Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ñƒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½:
+
+| gap â†“ / Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ â†’ | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| edge latency <30 Ð¼Ñ | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| few-shot Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| fine-grained errors | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+| phase segmentation | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
+
+Ð›ÐµÐ³ÐµÐ½Ð´Ð°: âœ“ (ÐµÑÑ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ), ~ (Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾), âœ— (Ð½ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚), ? (Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾).
+
+---
+
+## 4. Ð¢Ð¾Ð¿-3 ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ñ… Â«Ñ†ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ…Â» gap'Ð¾Ð² (Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°)
+
+Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð° Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð°. Ð¨Ð°Ð±Ð»Ð¾Ð½:
+
+### Gap 1: <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+- ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸: <Ð¿Ð¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾>
+- ÐšÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ / ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ ÐµÐ³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ð°ÑŽÑ‚: <ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº>
+- ÐšÐ°Ðº Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² SmartRep: <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´>
+- Ð Ð¸ÑÐºÐ¸: <Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚ Ð½Ðµ ÑÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ>
+
+### Gap 2: ...
+
+### Gap 3: ...
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ð²ÑÐµÑ…_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹_Ð´Ð»Ñ_SmartRep.md b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ð²ÑÐµÑ…_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹_Ð´Ð»Ñ_SmartRep.md
new file mode 100644
index 0000000..af67d1c
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ð²ÑÐµÑ…_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹_Ð´Ð»Ñ_SmartRep.md
@@ -0,0 +1,87 @@
+# Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð— â€” Ð²ÑÐµ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð´Ð»Ñ SmartRep
+
+Ð•Ð´Ð¸Ð½Ð°Ñ Ð±Ð°Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸. ÐžÐ±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+
+## Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚
+
+| # | Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ | Ð“Ð¾Ð´ | Ð’ÐµÐ½ÑŒÑŽ | Tier | Ð”Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ | Relevance | Direction | ÐšÐ¾Ð´ | ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾ |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | [[2023_zhu_motionbert\|Zhu et al. â€” MotionBERT]] | 2023 | ICCV | A* | 2_pose_estimation | 5 | ABC | âœ“ | â˜ |
+| 2 | [[2022_tong_videomae\|Tong et al. â€” VideoMAE]] | 2022 | NeurIPS | A* | 4_self_supervised_motion | 4 | A | âœ“ | â˜ |
+| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
+
+**Ð›ÐµÐ³ÐµÐ½Ð´Ð°:**
+- **Tier:** A*/A/B Ð¿Ð¾ CORE (ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸), Q1/Q2/Q3/Q4 (Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»Ñ‹)
+- **Relevance:** 1-5, Ð³Ð´Ðµ 5 â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾ Ð½Ð°ÑˆÑƒ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ
+- **Direction:** A / B / C / ABC / â€” (ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ñ ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð¾Ð¹)
+- **ÐšÐ¾Ð´:** âœ“ (Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ÐµÐ½), â˜ (Ð½ÐµÑ‚)
+- **ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾:** âœ“ / â˜
+
+---
+
+## Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° (Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ â‰¥10 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹)
+
+- Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: 0
+- ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾: 0
+- ÐŸÐ¾ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼:
+  - 1_datasets: 0
+  - 2_pose_estimation: 0
+  - 3_motion_temporal: 0
+  - 4_self_supervised_motion: 0
+  - 5_few_shot_adaptation: 0
+  - 6_edge_deployment: 0
+  - 7_physics_biomechanics: 0
+  - 8_action_quality_assessment: 0
+  - 9_validation_methods: 0
+  - 10_related_systems: 0
+- ÐŸÐ¾ tier:
+  - A*/Q1: 0
+  - A/Q2: 0
+  - B/Q3: 0
+  - Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡ÐµÐµ: 0
+- ÐŸÐ¾ Ð³Ð¾Ð´Ñƒ:
+  - 2024-2026: 0
+  - 2022-2023: 0
+  - Ð´Ð¾ 2022: 0
+
+---
+
+## ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ BibTeX
+
+ÐÐ°ÐºÐ°Ð¿Ð»Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ð¼ÐµÑ€Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð² `SmartRep.bib` Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ… Ð¸ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐµ.
+
+```bibtex
+% Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð´Ð»Ñ BibTeX
+```
+
+---
+
+## Ð—Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÑƒ
+
+### ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ (Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ ÐµÐ¶ÐµÐ½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾)
+
+**ÐÐµÐ´ÐµÐ»Ñ 1:**
+- [ ] Fit3D (Fieraru 2021) â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚
+- [ ] FLAG3D (Tang 2023)
+- [ ] MotionBERT (Zhu 2023)
+- [ ] RTMPose (Jiang 2023)
+- [ ] Musculus.app â€” ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑ‘, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ðµ
+
+**ÐÐµÐ´ÐµÐ»Ñ 2:**
+- [ ] VideoMAE + VideoMAEv2
+- [ ] HuMoR (Rempe 2021)
+- [ ] Pose Trainer (Chen 2020)
+- [ ] USDL / MUSDL AQA
+- [ ] Bland & Altman 1986
+
+**ÐÐµÐ´ÐµÐ»Ñ 3:**
+- [ ] ProtoNet, TRX, OTAM
+- [ ] Kanko 2021 validation
+- [ ] OpenCap (Uhlrich 2023)
+- [ ] TENT, MEMO TTA
+
+**ÐÐµÐ´ÐµÐ»Ñ 4:**
+- [ ] Edge backbones: EfficientFormer, MobileOne, FastViT
+- [ ] Quantization: LSQ, AWQ
+- [ ] Distillation: DistilPose
+- [ ] Ð—Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ðµ gap'Ð¾Ð² Ð¿Ð¾ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°Ð¼
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_ÐºÑ€Ð¾ÑÑ_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹_ABC.md b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_ÐºÑ€Ð¾ÑÑ_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹_ABC.md
new file mode 100644
index 0000000..57ed498
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_ÐºÑ€Ð¾ÑÑ_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹_ABC.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+# Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð— â€” ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…²
+
+Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€Ñ‘Ñ… ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ Ð¿Ð¾ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼, Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ Ð´Ð»Ñ Ð ÐÐ¤-Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸. Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹.
+
+## ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+
+| ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ | ðŸ…° SSL AQA on edge | ðŸ…± Few-Shot Adaptation | ðŸ…² Physics-Informed Pose |
+|---|---|---|---|
+| ÐŸÐ»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ 2024-2026 | ? | ? | ? |
+| ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ñ€Ð¸ÑÐº (Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹) | ? | ? | ? |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² | ? | ? | ? |
+| Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ SOTA-Ð±ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ð¾Ð² Ñ ÐºÐ¾Ð´Ð¾Ð¼ | ? | ? | ? |
+| Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹ | ? | ? | ? |
+| Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ MoCap ground truth? | ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ | ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾ | **Ð´Ð°** |
+| Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€-Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ðº? | Ð¶ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ | Ð¶ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ | **Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾** |
+| Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ðµ (CV + edge) | âœ“âœ“âœ“ | âœ“âœ“ | âœ“ |
+| ÐœÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (Ð¿Ð»ÑŽÑ Ð´Ð»Ñ Ð ÐÐ¤) | âœ“ | âœ“ | âœ“âœ“âœ“ |
+| ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Q1/Q2 Ð²ÐµÐ½ÑŒÑŽ | TPAMI, IJCV, CVPR, CVIU | IEEE Access, PR, WACV | IEEE TNSRE, J. Biomech, TPAMI |
+| ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° (1-5) | 4 | 4 | 5 |
+| Ð Ð¸ÑÐº Â«Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚Â» Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð° | ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹ | ÑÑ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹ | Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ |
+| ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð° | 1 Q2 + 2 conf | 1 Q2 + 2 conf | 1 Q1 + 1-2 conf |
+
+*(?) â€” ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð² ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÑ…*
+
+---
+
+## ÐŸÐ»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ (Ð·Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ð¾Ð¸ÑÐºÐ°)
+
+ÐŸÐ¾Ð¸ÑÐº Ð¿Ð¾ arXiv + Google Scholar Ð·Ð° 2024-2026:
+
+### ðŸ…° SSL AQA on edge
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹: `self-supervised action quality`, `one-class AQA`, `unsupervised exercise assessment`
+- ÐÐ°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: ?
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹ (Ð»Ð¸Ð´ÐµÑ€Ñ‹): ?
+
+### ðŸ…± Few-shot fitness adaptation
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹: `few-shot action recognition`, `test-time adaptation fitness`, `meta-learning pose`
+- ÐÐ°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: ?
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹: ?
+
+### ðŸ…² Physics-informed pose on edge
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹: `physics-informed pose estimation`, `biomechanical neural network`, `differentiable biomech`
+- ÐÐ°Ð¹Ð´ÐµÐ½Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹: ?
+- ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹: ?
+
+---
+
+## Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ (Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ñ‹)
+
+### ðŸ…° (Ñ‡ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ðº)
+> ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ (â‰¤5 GFLOPs, â‰¤30 Ð¼Ñ Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU) Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº, Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ self-supervised pretraining (masked video modeling) Ð¸ reconstruction-based anomaly score, Ñ AUROC â‰¥0.85 Ð½Ð° Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµ Fitness-AQA Ð¸ â‰¥0.80 Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ð¸Ð· 5 Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+### ðŸ…± (Ñ‡ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ðº)
+> ÐžÐ±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐµ Ð¸Ð· â‰¥20 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð·Ð° â‰¤5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ F1 â‰¥0.75, ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÑÑ edge-ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (â‰¤30 Ð¼Ñ latency), Ð±ÐµÐ· retraining Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€Ðµ. ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð° â€” prototypical meta-learning Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ… pose embedding Ñ test-time adaptation.
+
+### ðŸ…² (Ñ‡ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ðº)
+> Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ differentiable biomechanical refinement layer (<500K Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²), Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð¸Ð²Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ edge pose estimator, ÑÐ½Ð¸Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ MAE ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð½Ð° â‰¥30% vs raw predictions Ð¸ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (joint limits + bone length consistency) Ñ latency overhead <5 Ð¼Ñ. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ â€” MAE â‰¤5Â° vs MoCap Ð½Ð° 5 ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑÑ… Ã— 20 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð².
+
+---
+
+## Ð¤Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð²ÑÐµÑ… ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²:
+
+**Ð’Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ?
+
+**ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:** ?
+
+**ÐšÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ð¼Ð¸ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ):** ?
+
+**ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸:** ?
+
+**ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¸ Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ñ:** ?
diff --git a/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸_Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹_Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.md b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸_Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹_Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.md
new file mode 100644
index 0000000..1471d58
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸_Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹_Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.md
@@ -0,0 +1,117 @@
+# Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð— â€” Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹
+
+**Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ:** â˜ Ñ‡ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ðº / â˜ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ / â˜ Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¾
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ â€” Ð²Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´ Ð²ÑÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð»Ð¸Ñ‚Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ñƒ. Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÐµÑ‚ÑÑ, ÐºÐ¾Ð³Ð´Ð°:
+1. ÐŸÑ€Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¾ â‰¥30 ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ (Ð¿Ð¾ 3-5 Ð¸Ð· ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼)
+2. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ñ‹ SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð²ÑÐµÐ¼ 10 Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼
+3. Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð° Ð¼Ð°Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†Ð° gap-Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+4. Ð—Ð°Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½ ÐºÑ€Ð¾ÑÑ-Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²
+
+---
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+## 1. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°
+
+<Ð¾Ð´Ð½Ð¾-Ð´Ð²Ð°-Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð½Ð¾Ðµ Ð¸Ð·Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ>
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½ (Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ):
+
+> Ð’ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ñ‹Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ: (Ð°) Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸, Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ MoCap-Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ð², (Ð±) Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ edge-Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ñ Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°Ð¼Ð¸, Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐžÑ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¾Ð¹ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ [ÐšÐžÐÐšÐ Ð•Ð¢ÐÐ«Ð™ Ð¢Ð˜ÐŸ ÐœÐžÐ”Ð•Ð›Ð˜] ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ: (1) [Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ X], (2) [Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Y], (3) [Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ / few-shot / Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸], (4) [Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ]. Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ Â«Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÐµÂ» â€” Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð½Ðµ ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‚Ð²Ð¾Ñ€ÑÐµÑ‚ Ð²ÑÐµÐ¼ Ñ‡ÐµÑ‚Ñ‹Ñ€Ñ‘Ð¼ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÐ¼ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾.
+
+---
+
+## 2. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°
+
+<Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ Â«ÐµÑÐ»Ð¸ X, Ñ‚Ð¾ Y Ð¿Ñ€Ð¸ ZÂ»>
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€-ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½:
+
+> Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°: ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ [ÐœÐ•Ð¢ÐžÐ” X, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, self-supervised pretraining + reconstruction anomaly detection] Ðº Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ edge-Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ pose estimator (â‰¤Y GFLOPs), Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð½ÐµÑ‚ [ÐœÐ•Ð¢Ð Ð˜ÐšÐ â‰¥ Z%] Ð½Ð° Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ðµ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð½Ðµ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+---
+
+## 3. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°
+
+1. <Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° 1>
+2. <Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° 2>
+3. ...
+
+---
+
+## 4. ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° (3 Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð°)
+
+Ð Ð¾Ð²Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð°, ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¾Ð¹ Â«Ð²Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ / Ð² Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… / Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ X Ð´Ð»Ñ YÂ»:
+
+1. **<Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 1>** â€” <Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð¸ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ SOTA>
+2. **<Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 2>**
+3. **<Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´ 3>**
+
+---
+
+## 5. ÐŸÐ»Ð°Ð½ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²
+
+### Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+- Ð”Ð»Ñ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð½Ð³Ð°: <ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº>
+- Ð”Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸: <ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº>
+- Ð”Ð»Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾: <ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ â€” ÐºÐ¾Ð»-Ð²Ð¾ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ã— ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ã— Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ¾Ð² Ã— MoCap>
+
+### Ð‘ÐµÐ¹Ð·Ð»Ð°Ð¹Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ
+1. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 1>
+2. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 2>
+3. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 3>
+4. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 4>
+5. <Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ 5>
+
+### ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸
+- ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ: <Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°> Ð½Ð° <Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ>
+- Ð’ÑÐ¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ: <ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº>
+- Ð­Ñ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: GFLOPs, latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2 CPU / Pixel 7
+
+### ÐÐ±Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ 1 on/off
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ 2 on/off
+- Ð“Ð¸Ð¿ÐµÑ€Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹: <ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº ÑÐµÑ‚Ð¾Ðº>
+
+---
+
+## 6. ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð½
+
+| # | ÐŸÐ»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ | Ð’ÐµÐ½ÑŒÑŽ | Tier | Ð¡Ñ€Ð¾Ðº |
+|---|---|---|---|---|
+| 1 | <Ñ‚ÐµÐ¼Ð°> | <Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»> | Q1/Q2 | ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† 2026 |
+| 2 | <Ñ‚ÐµÐ¼Ð°> | <Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»> | Q2 | ÑÐµÑ€ÐµÐ´Ð¸Ð½Ð° 2027 |
+| 3 | <Ñ‚ÐµÐ¼Ð°> | <Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð»/ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ> | RSCI/B | ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ† 2027 |
+
+---
+
+## 7. ÐŸÐ°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ñ‹ Ð¸ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÑ‹
+
+- Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…-Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€: ?
+- MoCap Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿: ?
+- ÐœÐ¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ: ?
+- GPU: RTX 4090 (ÐµÑÑ‚ÑŒ)
+- IMU-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹: ?
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ð°: ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð², Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, ÐŸÐ¾Ð»ÑÐºÐ¾Ð²Ð° (+1 Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ðº?)
+
+---
+
+## 8. Ð Ð¸ÑÐºÐ¸ Ð¸ Ð¼Ð¸Ñ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+| Ð Ð¸ÑÐº | Ð’ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ | Ð’Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ | ÐœÐ¸Ñ‚Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ñ |
+|---|---|---|---|
+| ÐÐ°Ñ Ð¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´ÑÑ‚ Ð² Ð²ÐµÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ¹ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ | ? | Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ | Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ preprint Ð½Ð° arXiv ÐºÐ°Ðº Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÐµÑÑ‚ÑŒ MVP |
+| ÐÐµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ¹ | ? | Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ | multi-view pseudo-ground-truth ÐºÐ°Ðº backup |
+| ÐÐµ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº | ? | Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ðµ | Ð·Ð°Ð¿Ð°ÑÐ½Ñ‹Ðµ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð¼Ð¾Ð´Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹ |
+| Ð ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ³Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½ | ? | ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÐµÐµ | Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ´Ð°Ñ‡Ð° Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ ÑÐ¾-Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŽ |
+
+---
+
+## 9. Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ
+
+ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ¿ÐµÑ€ÐµÑ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ â€” Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ:
+
+> **ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° SmartRep:** <Ñ„Ð¸Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°>
+
+> **ÐÐ°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ:** ðŸ…° / ðŸ…± / ðŸ…² / ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ <ÐºÐ°ÐºÐ°Ñ>
+
+Ð­Ñ‚Ð¾Ñ‚ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ñ‹ 4.1, 4.2, 4.4 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ v2.
diff --git a/SmartRep/Motion Capture (MoCap) ground truth.md b/SmartRep/Motion Capture (MoCap) ground truth.md
new file mode 100644
index 0000000..4701610
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/Motion Capture (MoCap) ground truth.md	
@@ -0,0 +1,93 @@
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ Ð·Ð°Ñ‡ÐµÐ¼
+
+**Motion Capture (MoCap) ground truth** â€” ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Â±1 Ð¼Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ (Vicon, Qualisys, OptiTrack â€” Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÐºÑ€Ð°ÑÐ½Ñ‹Ðµ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ + ÑÐ²ÐµÑ‚Ð¾Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ñ‹ Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»Ðµ, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð±ÐµÐ·Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Theia3D / Captury). Ð­Ñ‚Ð¾ Â«Ð·Ð¾Ð»Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Â» Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+ÐÑƒÐ¶ÐµÐ½, Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾Ñ: **Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð°ÑˆÐ° pose estimation Ð¸Ð· ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð° ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¹?** Ð‘ÐµÐ· Ð½ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð°ÑˆÐ¸ Â«ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð² ÐºÐ¾Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²ÐµÂ» â€” Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð° Ð±ÐµÐ· ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸, Ð¸ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ ÑÑ‚Ð¾ ÑÑ€Ð°Ð·Ñƒ ÑƒÐ²Ð¸Ð´ÑÑ‚ (Ð­2 ÑÑ‚Ð¾ Ð¸ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð»).
+
+---
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ Ñ Ð½Ð¸Ð¼ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ
+
+- **MAE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²** Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð´ÑƒÑÐ°Ñ… vs MoCap (Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ð¾Ðµ â‰¤5Â° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð²)
+- **Bland-Altman plots** Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²
+- **ICC (intraclass correlation)** â‰¥0.75 Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+- **Correlation coefficient** Pearson r â‰¥0.90
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² Journal of Biomechanics, Gait & Posture, Sensors (Q1-Q2), IEEE TNSRE.
+
+---
+
+## Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ MoCap ground truth
+
+### ðŸ…° Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ
+
+**Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Vicon 8-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ ~10â€“15 Ð¼Ð»Ð½. Ñ€ÑƒÐ±., Qualisys ~8 Ð¼Ð»Ð½., OptiTrack ~5 Ð¼Ð»Ð½. **Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶Ð¸Ð¼Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð° 1,5 Ð¼Ð»Ð½./Ð³Ð¾Ð´. **ÐžÑ‚Ð±Ñ€Ð°ÑÑ‹Ð²Ð°ÐµÐ¼.**
+
+### ðŸ…± ÐŸÐ°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð¾Ð¼/ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿ÑƒÑ‚ÑŒ)
+
+Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ MoCap-Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹:
+
+- **Ð Ð“Ð£Ð¤ÐšÐ¡ÐœÐ¸Ð¢** (ÐœÐ¾ÑÐºÐ²Ð°) â€” ÐºÐ°Ñ„ÐµÐ´Ñ€Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Vicon
+- **ÐÐ“Ð£ Ð¸Ð¼. Ð›ÐµÑÐ³Ð°Ñ„Ñ‚Ð°** (Ð¡ÐŸÐ±) â€” Qualisys + ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹
+- **Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£** â€” Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ñ‚Ñ€Ð¾Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (ÐºÐ°Ðº Ñ€Ð°Ð· Ñ‚Ðµ, ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹ Ð² Ð·Ð°Ð´ÐµÐ»Ðµ Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚Ðµ â€” ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ², ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸Ðº)
+- **Ð¦ÐÐ˜Ð˜Ð¢Ðž Ð¸Ð¼. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¾Ð²Ð°** (ÐœÐ¾ÑÐºÐ²Ð°) â€” ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°
+- **Ð¤ÐœÐ‘Ð Ð Ð¾ÑÑÐ¸Ð¸** (Ð¦ÐµÐ½Ñ‚Ñ€ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ñ‹)
+- **Ð®Ð¤Ð£** (Ð Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²) â€” ÐºÐ°Ñ„ÐµÐ´Ñ€Ñ‹ Ñ„Ð¸Ð·Ð²Ð¾ÑÐ¿Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð¸Ñ / Ð±Ð¸Ð¾Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ (Ð³ÐµÐ¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ðµ Ðº Ð”ÐÐ )
+- **ÐšÑƒÐ±Ð“Ð£Ð¤ÐšÐ¡Ð¢** (ÐšÑ€Ð°ÑÐ½Ð¾Ð´Ð°Ñ€) â€” ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°
+
+**Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚ ÑÐ¾Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸:**
+
+- ÐŸÐ¸ÑÑŒÐ¼Ð¾ Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ñ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼: Â«Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð° Ðº MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¸Ð· N ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ã— M ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹Â»
+- ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð¿Ð»Ð°Ñ‚Ñƒ ÑƒÑÐ»ÑƒÐ³ MoCap Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ Â«ÐÐ˜Ð  ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¸Ñ… Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¹Â» ÑÐ¼ÐµÑ‚Ñ‹ (Ð´Ð¾ 15% ÑÑƒÐ¼Ð¼Ñ‹ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð° â‰ˆ 225 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ñ€ÑƒÐ±./Ð³Ð¾Ð´ â€” Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ Ð½Ð° ~50 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð² MoCap-ÑÐµÑÑÐ¸Ð¹)
+- Ð¡Ð¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ â†’ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ðº Ð¸Ð· Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð° ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑÑ ÑÐ¾Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Q1-ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¸ Ð²Ð°Ñˆ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³ÑÐ¿
+
+### ðŸ…² IMU-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹ (Ð´ÐµÑˆÑ‘Ð²Ð°Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°)
+
+**Ð§Ñ‚Ð¾:** Ð½Ð¾ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹ (Ð°ÐºÑÐµÐ»ÐµÑ€Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€ + Ð³Ð¸Ñ€Ð¾ÑÐºÐ¾Ð¿ + Ð¼Ð°Ð³Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€).
+
+- **Xsens MVN Awinda** â€” 17 ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð², ~2 Ð¼Ð»Ð½. Ñ€ÑƒÐ±. (Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾)
+- **Perception Neuron Studio** â€” ~600 Ñ‚Ñ‹Ñ.
+- **Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ ÑÐ±Ð¾Ñ€ÐºÐ° Ð½Ð° BNO085** â€” ~50 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ð·Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ‚ Ð¸Ð· 7 IMU
+
+**ÐŸÐ»ÑŽÑÑ‹:** Ð¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð² Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð¼ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ, Ð½Ðµ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÐºÐ°Ñ Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ. **ÐœÐ¸Ð½ÑƒÑÑ‹:** Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ Â±3â€“5Â° (Ð½Ðµ ÑÑƒÐ±-Ð¼Ð¸Ð»Ð»Ð¸Ð¼ÐµÑ‚Ñ€), ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ drift Ð·Ð° >30 ÑÐµÐº, Ð¼Ð°Ð³Ð½Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð¸ Ð¾Ñ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð¾Ð². **Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** reasonable Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¹ ÑÑˆÐµÐ»Ð¾Ð½ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð’ ÑÐ¼ÐµÑ‚Ñƒ Ð·Ð°ÐºÑƒÐ¿Ð¾Ðº `Ð¿. 4.12` Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ~100â€“150 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ñ€ÑƒÐ±.
+
+### ðŸ…³ ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ MoCap-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹
+
+Ð‘ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚, Ð½Ð¾ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ â€” Ð¾Ð½Ð¸ Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¾ ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð¾Ð¹:
+
+- **Human3.6M** â€” 11 Ð°ÐºÑ‚Ñ‘Ñ€Ð¾Ð², Ð¿Ð¾Ð²ÑÐµÐ´Ð½ÐµÐ²Ð½Ñ‹Ðµ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ
+- **3DPW** â€” in-the-wild Ñ IMU ground truth
+- **AIST++** â€” Ñ‚Ð°Ð½Ñ†Ñ‹, multi-view
+- **MPI-INF-3DHP** â€” spontaneous motion
+- **HumanEva** â€” ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº
+- **Fit3D** (!) â€” **Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ MoCap ground truth**, 29 ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ã— 47 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð²Ð°Ñˆ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ð¹ â€” Ð¾Ð±ÑÐ·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐ¹Ñ‚Ðµ
+
+**Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** Ð´Ð»Ñ generic-Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹, ÑƒÐ³Ð»Ñ‹) â€” Ð±ÐµÑ€Ð¸Ñ‚Ðµ Human3.6M/3DPW/Fit3D ÐºÐ°Ðº baseline, ÑÑ‚Ð¾ Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð². ÐÐ¾ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ñ„Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°ÑˆÐµÐ¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÐ±Ð¾Ñ€ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð° ðŸ…±.
+
+### ðŸ…´ Multi-view Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ ÐºÐ°Ðº pseudo-ground-truth
+
+**Ð˜Ð´ÐµÑ:** 4â€“6 ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€ Ð²Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° â†’ SOTA-Ð¾Ñ„Ñ„Ð»Ð°Ð¹Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ (OpenPose 3D, triangulation, SMPL fitting) â†’ pseudo-3D-Ð¿Ð¾Ð·Ð° ÐºÐ°Ðº ground truth Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾. **Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** Â±10 Ð¼Ð¼ Ð¿Ð¾ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼ (Ñ…ÑƒÐ¶Ðµ MoCap, Ð½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ‹ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾). **Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** 4 ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… USB-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (~20 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ñ€ÑƒÐ±.) + open-source ÑÐ¾Ñ„Ñ‚ (EasyMocap, OpenMMLab). **Ð’Ñ‹Ð²Ð¾Ð´:** Ñ…Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ¸Ð¹ Ð·Ð°Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚, ÐµÑÐ»Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð½Ðµ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚ÑÑ. ÐœÐ¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ ÐºÐ°Ðº Â«ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ multi-view ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°Â».
+
+---
+
+## Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸
+
+|Ð¡Ð»Ð¾Ð¹|Ð˜ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº|Ð—Ð°Ñ‡ÐµÐ¼|
+|---|---|---|
+|Primary|ÐŸÐ°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ñ Ð²ÑƒÐ·Ð¾Ð¼ (ðŸ…±) â€” MoCap sessions, ~50 Ñ‡ Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚|1 Q1-Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ, Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€ÐµÑ‚ÐµÐ½Ð·Ð¸ÑŽ Ð­2|
+|Secondary|Ð¡Ð¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ multi-view ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ° (ðŸ…´) â€” 4 ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹|Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð°, Ð½Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð¼ MoCap-Ñ‡Ð°ÑÑ‹|
+|Tertiary|IMU-ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ‚ BNO085 (ðŸ…²)|Ð¿Ð¾Ð»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ|
+|Baseline|Fit3D + Human3.6M (ðŸ…³)|ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ SOTA, Ð±ÐµÑÐ¿Ð»Ð°Ñ‚Ð½Ð¾|
+
+ÐŸÑ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð² 4.8 ÐºÐ°Ðº Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾-Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð±Ð°Ð·Ñƒ Ð¸ Ð² 4.12 ÐºÐ°Ðº Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð·Ð°ÐºÑƒÐ¿Ð¾Ðº. ÐžÐ±Ñ‰Ð¸Ð¹ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ â€” ~250â€“300 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ñ€ÑƒÐ±. (ÑƒÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² ÑÐ¼ÐµÑ‚Ñƒ).
+
+---
+
+## Ð§Ñ‚Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð±Ð»Ð¸Ð¶Ð°Ð¹ÑˆÐµÐ¹ Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»Ðµ
+
+1. Ð¡Ð²ÑÐ·Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£ (Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ñ‚Ñ€Ð¾Ð½Ð¸ÐºÐ¸), Ð Ð“Ð£Ð¤ÐšÐ¡ÐœÐ¸Ð¢ Ð¸ Ð®Ð¤Ð£. ÐŸÐ¸ÑÑŒÐ¼Ð¾ ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ: Â«Ð¤Ð“Ð‘ÐÐ£ Ð˜ÐŸÐ˜Ð˜ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÑƒ Ð² Ð ÐÐ¤ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ðµ X, Ð¸Ñ‰ÐµÐ¼ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð° Ð¿Ð¾ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸; Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹ Ðº ÑÐ¾Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Â».
+2. ÐÐ°Ð¹Ñ‚Ð¸ Ð¸ ÑÐºÐ°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Fit3D (~200 Ð“Ð‘, Ð½Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹).
+3. ÐžÑ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÑƒÐ¿ÐºÑƒ 4-ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð¹ multi-view rig + BNO085 IMU.
+
+Ð“Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ðº Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ñƒ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…²), Ð¸Ð»Ð¸ ÐµÑ‰Ñ‘ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‹ Ð¿Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ðµ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸?
\ No newline at end of file
diff --git a/SmartRep/README.md b/SmartRep/README.md
new file mode 100644
index 0000000..ff94da0
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/README.md
@@ -0,0 +1,46 @@
+# SmartRep â€” Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·
+
+ÐŸÐ¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ v2 Ð² Ð ÐÐ¤ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·Ð° Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ â„– 26-21-20137.
+
+**Ð¢ÐµÐ¼Ð° (Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾):** ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð².
+
+**ÐšÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ (ÑÐ¼. `1_lit_research/Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸_Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹_Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹.md`):**
+- ðŸ…° **Self-Supervised Action Quality Assessment** Ð´Ð»Ñ edge (Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº)
+- ðŸ…± **Few-Shot Adaptation** Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ (3-5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð²)
+- ðŸ…² **Physics-Informed Pose Refinement** Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹)
+
+## Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+```
+0_prompts/              â€” ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ (Claude / GPT)
+1_lit_research/
+  1_datasets/           â€” pose, motion, AQA, fitness, MoCap Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸
+  2_pose_estimation/    â€” 2D/3D Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ð¿Ð¾Ð· Ð½Ð° edge
+  3_motion_temporal/    â€” Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð°Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ð¼Ð¸
+  4_self_supervised_motion/   â€” SSL Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾/Ð¿Ð¾Ð· [ðŸ…°]
+  5_few_shot_adaptation/      â€” meta-learning, TTA [ðŸ…±]
+  6_edge_deployment/    â€” ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ, mobile
+  7_physics_biomechanics/     â€” physics-aware pose [ðŸ…²]
+  8_action_quality_assessment/  â€” AQA Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹
+  9_validation_methods/ â€” Bland-Altman, ICC, MoCap agreement
+  10_related_systems/   â€” ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¸ Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸
+  Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_*.md           â€” ÑÐ²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð¾ÐºÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹
+```
+
+## ÐŸÑ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹
+
+- ÐšÐ°Ð¶Ð´Ð°Ñ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ðµ `[Ð³Ð¾Ð´]_Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ð¹_Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€_ÐºÐ¾Ñ€Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ_Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ.md` (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, `2023_zhu_motionbert.md`).
+- Ð’ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ â€” frontmatter Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ (ÑÐ¼. `0_prompts/prompt_Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·_ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸.md`).
+- Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑÐ¼Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· `[[wikilinks]]` â€” Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð° Ð² Obsidian.
+- ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ 5+ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð² Ð´Ð¸Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ â€” Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ `_index.md` (ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ summary + Ð³ÑÐ¿Ñ‹).
+- Ð•Ð¶ÐµÐ½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ ÑÐ¸Ð½Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ `Ð¡Ð˜ÐÐ¢Ð•Ð—_gap_analysis_SOTA.md`.
+
+## ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ (week 1)
+
+1. ðŸ”¥ `1_datasets/` â€” Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ñ Ñ‡ÐµÐ¼ Ð²Ð¾Ð¾Ð±Ñ‰Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ (Fit3D, Fitness-AQA, Human3.6M)
+2. ðŸ”¥ `2_pose_estimation/` â€” RTMPose, BlazePose, MoveNet, MotionBERT
+3. ðŸ”¥ `10_related_systems/` â€” Musculus.app, Pose Trainer, ExerSense (Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ â€” ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Â§4.5 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸)
+4. 8_action_quality_assessment/ â€” Ñ‡Ñ‚Ð¾Ð±Ñ‹ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ðµ AQA Ð¸ ÐºÐ°ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚
+5. 4_self_supervised_motion/ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ÑÐºÐ»Ð¾Ð½ÑÐµÑ‚ÐµÑÑŒ Ðº ðŸ…°
+6. 5_few_shot_adaptation/ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ðŸ…±
+7. 7_physics_biomechanics/ â€” ÐµÑÐ»Ð¸ ðŸ…²
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+11.9547 TL
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+11.9563 TL
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+11.9547 TL
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+T*
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+11.9547 TL
+T*
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+11.9559 TL
+T*
+[ (this) -292.005 (paper) -291.993 (we) -291.993 (propose) ] TJ
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+T*
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+11.9563 TL
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+[ (a) -349.986 (screen\056) -610.999 (In) -350.018 (order) -349.981 (to) -350.988 (support) -349.991 (research) -349.996 (and) -350.015 (e) 25.0105 (v) 24.9811 (aluation\054) -375.986 (we) ] TJ
+11.9547 TL
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+/R22 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+T*
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+1 0 0 1 125.528 400.537 Tm
+(37) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 135.491 400.537 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 140.611 400.537 Tm
+(38) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 150.574 400.537 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 155.695 400.537 Tm
+(14) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(31) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 180.74 400.537 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(3) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(12) Tj
+ET
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+0 g
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+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(7) Tj
+ET
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+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(8) Tj
+ET
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+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 226.129 400.537 Tm
+[ (\135\056) -351.98 (Applications) ] TJ
+-176.017 -11.9547 Td
+[ (e) 15.0128 (xist) -210.998 (in) -209.992 (man) 14.9908 (y) -211.019 (domains) -210.988 (such) -209.992 (as) -210.983 (automoti) 24.9811 (v) 14.9828 (e) -210.009 (industry) -210.987 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 256.039 388.582 Tm
+(21) Tj
+ET
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+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(25) Tj
+ET
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+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 280.557 388.582 Tm
+(\135\054) Tj
+-230.445 -11.9551 Td
+[ (f) 9.99527 (ashion) -248.993 (industry) -248 (\133) ] TJ
+ET
+Q
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+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(9) Tj
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+0 g
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+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(\054) Tj
+ET
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+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+(30) Tj
+ET
+Q
+0 g
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+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 140.184 376.627 Tm
+[ (\135\054) -248 (acti) 24.9824 (vity) -248.993 (recognition) -248.983 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 231.76 376.627 Tm
+(28) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 241.723 376.627 Tm
+[ (\135) -248 (and) -249.012 (man) 14.9901 (y) ] TJ
+-191.611 -11.9559 Td
+[ (others\056) -603.018 (One) -346.997 (particular) -348.008 (area) -347.017 (which) -348.004 (w) 10 (as) -348.018 (less) -346.986 (considered) -348.003 (by) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (research) -375.989 (is) -376.002 (reconstruction) -375.983 (and) -376.01 (acti) 24.9824 (vity) -375.991 (analysis) -375.989 (for) -376.018 <02746e657373> ] TJ
+T*
+[ (training\054) -250.005 (as) -249.996 (also) -249.984 (addressed) -249.986 (in) -249.985 (this) -250.011 (w) 10 (ork\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+19.1988 TL
+T*
+[ (AI) -320.996 (Fitness) -321.014 (T) 74.0011 (raining) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+94.2219 0 Td
+[ (It) -321.002 (has) -320.998 (been) -321.004 (well) -320.013 (established) -321.008 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 263.238 321.562 Tm
+(15) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 273.2 321.562 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 278.889 321.562 Tm
+(1) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 283.87 321.562 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 50.1121 309.607 Tm
+(23) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 60.0746 309.607 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 64.8367 309.607 Tm
+(19) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 74.7992 309.607 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 79.5516 309.607 Tm
+(32) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 89.5141 309.607 Tm
+[ (\135) -228.004 (that) -227.006 <02746e657373> -228.006 (and) -227.995 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercising) -227.003 (ha) 19.9967 (v) 14.9828 (e) -228.006 (a) -226.987 (high) -228.018 (impact) -228.018 (on) ] TJ
+-39.402 -11.9551 Td
+[ (the) -352.992 (ph) 4.98936 (ysical) -354.003 (and) -352.994 (mental) -353.996 (health) -352.984 (of) -354.018 (humans\054) -379.003 (moti) 25.0081 (v) 24.9811 (ating) -354 (the) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (need) -206.984 (for) -206.986 (methodologies) -207.002 (and) -207.018 <736369656e74690263> -206.99 (studies) -206.992 (to) -207.012 (e) 25.0105 (v) 24.9811 (aluate) -207.017 (the) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (correctness) -249.992 (of) -249.996 (ph) 4.98936 (ysical) -249.98 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises) -249.994 (and) -249.991 (to) -249.985 (pro) 14.9852 (vide) -249.985 (feedback\056) ] TJ
+11.9551 -12.684 Td
+[ (Se) 24.986 (v) 14.9828 (eral) -331.008 (prior) -330.012 (studies) -331.011 (focus) -330.995 (on) -330.014 (this) -331.017 (topic\054) -351.017 (b) 20.0016 (ut) -330.011 (lack) -331.001 (a) -331.008 (de\055) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (tailed) -431.008 (3d) -431.997 (\050temporal\051) -431.008 (analysis) -432.017 (in) -431.014 (terms) -431.009 (of) -432.004 (all) -431.016 (major) -431.989 (body) ] TJ
+T*
+[ (joints) -341.004 (and) -340.016 (muscle) -341.019 (groups\054) -363.012 (as) -339.981 (well) -340.99 (as) -339.981 (feedback\056) -581.984 (Most) -341.012 (pre\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (vious) -399.003 (w) 10.0014 (ork) -398.005 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 103.332 225.191 Tm
+(11) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 113.295 225.191 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 119.761 225.191 Tm
+(27) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 129.723 225.191 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 136.189 225.191 Tm
+(39) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 146.151 225.191 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 152.617 225.191 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 157.598 225.191 Tm
+[ (\135) -398.996 (operat) 0.98513 (es) -398.991 (on) -398.982 (real\055time) -399.017 (sensory) ] TJ
+-107.486 -11.9551 Td
+[ (data) -380.011 (collected) -380 (e\056g\056) -699.014 (from) -380.004 (IMUs) -379.018 (or) -380.014 (Microsoft) -379.983 (Kinect) -380 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 270.595 213.236 Tm
+(29) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 280.557 213.236 Tm
+(\135\056) Tj
+-230.445 -11.9551 Td
+(\133) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 53.4297 201.281 Tm
+(27) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 63.3922 201.281 Tm
+[ (\135) -216.986 (uses) -217.99 (a) -216.988 (wearable) -216.99 (IMU) -217.012 (de) 25.0167 (vice) -218 (to) -217.01 (monitor) -216.983 (le) 14.9803 (g) -217.018 (acti) 24.9811 (vity) -218.018 (and) ] TJ
+-13.2801 -11.9547 Td
+[ (posture\054) -326 (and) -311.001 (generates) -311.985 (a) -311.012 (report) -311 (at) -311.004 (the) -311 (end) -311.002 (of) -311.004 (each) -311.014 (day) 65.0137 (\056) -493.994 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 278.066 189.326 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 283.048 189.326 Tm
+(\135) Tj
+-232.936 -11.9551 Td
+[ (introduce) -232.017 (a) -232.985 (dataset) -231.988 (of) -232 (ph) 4.98936 (ysical) -233.003 (acti) 24.9824 (vities) -232.01 (captured) -231.996 (using) -232.991 (Mi\055) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (crosoft) -247.986 (Kinect\056) -308.991 (Ho) 24.9836 (we) 25.0142 (v) 14.9828 (er) 39.986 (\054) -247.995 (these) -247.988 (are) -248.01 (limited) -247.995 (to) -247.986 (basic) -247.988 (motions) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (such) -372.005 (as) -372.015 (w) 10.0014 (alking\054) -401.984 (up\055and\055go) -371.997 (and) -372.01 (step) -372.003 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises\054) -402.006 (without) -372.016 (a) ] TJ
+T*
+[ (broader) -249.997 (co) 15.0177 (v) 14.9828 (erage) -250.009 (of) -249.996 (motions) -249.989 (and) -249.991 (muscle) -250.015 (groups\056) ] TJ
+11.9551 -12.6852 Td
+[ (Other) -461.014 (methods) -460.986 (operate) -460.981 (directly) -461.001 (on) -461.011 (ra) 15.0098 (w) -461.019 (RGB) -460.992 (images\054) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (without) -335.003 (the) -334.995 (use) -334.996 (of) -335.002 (additional) -333.982 (sensors\056) -564.98 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 211.605 116.865 Tm
+(34) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 221.568 116.865 Tm
+[ (\135) -335.005 (proposes) -335.018 (a) -335.008 <02742d> ] TJ
+-171.456 -11.9547 Td
+[ (ness) -235.007 (feedback) -234.987 (method) -234.989 (based) -235.012 (on) -235.01 (SMPL) -235.015 (model) -234.995 <027474696e672e> -304.998 (Gi) 24.986 (v) 14.9828 (en) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (a) -367.002 (single) -367.01 (frame) -367 (f) 1.01576 (rom) -366.984 (a) -367.002 <02746e657373> -367.002 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise\054) -396.012 (the) -366.99 (subject\047) 54.9908 (s) -366.993 <0274746564> ] TJ
+T*
+[ (SMPL) -219.018 (body) -219.002 (shape) -219.015 (is) -219.009 (compared) -219.011 (to) -219.01 (a) -218.988 (correct) -218.99 (reference) -219.01 (shape\056) ] TJ
+258.75 629.037 Td
+[ (This) -284.009 (approach) -283.987 (neither) -285 (operates) -283.987 (in) -284.021 (the) -283.982 (temporal) -284.007 (domain) -284.982 (nor) ] TJ
+T*
+[ (does) -217.01 (it) -217.008 (pro) 14.9852 (vide) -217.01 (interpretable) -217.003 (feedback\056) -299.014 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 466.69 698.082 Tm
+(33) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 476.653 698.082 Tm
+[ (\135) -216.988 (proposes) -218.018 (a) -216.988 (deep) ] TJ
+-167.791 -11.9551 Td
+[ (learning) -346.004 (frame) 25.013 (w) 10 (ork) -346.994 (trained) -346.986 (on) -346.011 (annotated) -347.021 (data\054) -370.012 (which) -346.986 (pre\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (dicts) -338.98 (2d) -340.012 (human) -339.019 (body) -338.983 (poses) -338.983 (in) -340.012 (outdoor) -339.012 (sport) -338.983 (videos\054) -361.993 (asso\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (ciates) -372.989 (them) -373.016 (temporally) 65.0063 (\054) -402.989 (and) -372.992 (pro) 14.9828 (vides) -373.016 (training) -373.006 (suggestions) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (for) -335.005 (incorrect) -334.998 (poses\056) -564.984 (Since) -334.983 (the) -334.993 (analysis) -335.013 (is) -336.008 (performed) -334.993 (in) -334.993 (2d) ] TJ
+T*
+[ (\050as) -242.001 (opposed) -242.991 (to) -241.987 (3d\051\054) -243.989 (precise) -241.999 (feedback) -242.984 (is) -241.984 (not) -241.979 (al) 10.0032 (w) 10.0032 (ays) -243.013 (possible\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+14.3059 TL
+T*
+[ (Repetition) -279.995 (Segmentat) 1.00473 (ion) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+115.133 0 Td
+[ (Se) 14.9877 (gmenting) -279.988 (a) -279.017 (video) -280.012 (into) -278.988 (repe\055) ] TJ
+-115.133 -11.9563 Td
+[ (tition) -321.985 (interv) 24.9934 (als) -322.015 (is) -322.012 (a) -321.99 (wel) 0.98513 (l\055studied) -321.99 (problem\056) -526 (It) -321.981 (is) -322.01 (usually) -321.995 (ap\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (plied) -346.001 (to) -346.008 (class\055agnostic) -347.006 (actions) -346.001 (and) -346.016 (is) -346.006 (split) -347.006 (i) 0.98513 (n) -1.01454 (t) 0.98513 (o) -346.996 (periodicity) ] TJ
+T*
+[ (detection) -304.983 (\050determining) -305.988 (if) -305.003 (a) -305.013 (frame) -305.993 (is) -304.993 (part) -305.983 (of) -305.008 (a) -305.013 (repeating) -306.013 (ac\055) ] TJ
+T*
+[ (tion) -387.989 (or) -388.011 (not\051) -387.999 (and) -388.009 (repetition) -387.984 (counting) -388.999 (\050predicti) 0.99493 (ng) -388.984 (the) -388.004 (count) ] TJ
+T*
+[ (number) -375.016 (of) -374.994 (an) -374.996 (action) -374.982 (in) -374.984 (a) -375.001 (video\051\056) -685.988 (Dif) 24.9811 (ferently) -374.986 (from) -374.986 (pre) 25.0105 (vi\055) ] TJ
+T*
+[ (ous) -407.013 (w) 10 (ork\054) -447.014 (our) -406.984 (approach) -408.005 (of) 25.0154 (fers) -406.996 (a) -406.996 (precise) -406.991 (se) 15.0171 (gmentation) -408.005 (of) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (each) -335.01 (repetition) -335.991 (in) -334.991 (a) -335.988 (video\054) -356 (without) -335.983 (an) 15.0171 (y) -334.998 (particular) -336.013 (assump\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (tion) -290.006 (on) -291 (the) -289.983 (actual) -291.003 (length) -290.006 (of) -291.01 (each) -290 (interv) 24.9909 (al\056) -430.982 (Se) 24.986 (v) 14.9828 (eral) -291.015 (methods) ] TJ
+T*
+[ (ha) 19.9967 (v) 14.9828 (e) -295.014 (been) -295.007 (proposed\054) -306 (e) 15.0122 (xploiting) -294.015 (auto\055correlation) -294.985 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 507.148 516.403 Tm
+(5) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 512.129 516.403 Tm
+[ (\135) -295.014 (or) -295.01 (tak\055) ] TJ
+-203.267 -11.9551 Td
+[ (ing) -356.982 (use) -358.011 (of) -356.997 (optical) -357.016 <036f> 24.9958 (w) -358.016 (features) -357 (under) -356.989 (W) 79.9866 (a) 19.9918 (v) 14.9828 (elet) -358.014 (transforms) ] TJ
+11.9547 TL
+(\133) '
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 312.18 492.493 Tm
+(26) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 322.142 492.493 Tm
+[ (\135\056) -662.987 (More) -368.01 (recentl) 0.98268 (y) 63.9942 (\054) -396.99 (tw) 10.0081 (o) -366.993 (methods) -367.983 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 456.936 492.493 Tm
+(13) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 466.898 492.493 Tm
+(\054) Tj
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 473.045 492.493 Tm
+(6) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 478.027 492.493 Tm
+[ (\135) -367.983 (introduce) -367.993 (deep) ] TJ
+-169.164 -11.9563 Td
+[ (learning) -344.984 (models) -345.989 (that) -344.987 (directly) -344.982 (predict) -344.987 (the) -346.011 (period) -344.987 (of) -345.001 (a) -345.986 (repe\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (tition\056) -602.995 (Se) 24.986 (v) 14.9828 (eral) -347.006 (class\055agnostic) -347.986 (video) -348 (repetition) -347.011 (datasets) -348 (are) ] TJ
+T*
+[ (also) -300.014 (introduced\072) -410.015 (Q) 10 (UV) 135.002 (A) -299.987 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 410.999 456.627 Tm
+(26) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 420.961 456.627 Tm
+[ (\135) -299.994 (for) -299.989 (repetition) -299.999 (counting\054) -313.007 (PER\055) ] TJ
+-112.099 -11.9551 Td
+[ (TUBE) -409.005 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 342.267 444.672 Tm
+(20) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 352.229 444.672 Tm
+[ (\135) -408.993 (for) -408.993 (periodicity) -408.991 (detection) -409.005 (and) -408.986 (Countix) -410 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 521.125 444.672 Tm
+(6) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 526.106 444.672 Tm
+[ (\135) -408.995 (for) ] TJ
+-217.244 -11.9551 Td
+[ (both) -347.998 (tasks\056) -601.995 (Note) -348.011 (that\054) -372 (as) -347 (opposed) -347.996 (to) -348.011 (Fit3D\054) -347 (Countix) -348.011 (does) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (not) -284.014 (contain) -284.011 (the) -285.004 (bounds) -284 (of) -283.992 (each) -284.002 (repetition) -285.021 (interv) 24.9909 (al\054) -291.986 (b) 20.0016 (ut) -285.001 (only) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (the) -374.009 (bounds) -375.004 (of) -374.014 (the) -374.009 (periodic) -375.016 (subsequence) -373.996 (and) -374.011 (its) -375.016 (repetition) ] TJ
+11.9551 TL
+(count\056) '
+/R8 11.9552 Tf
+21.9539 TL
+T*
+[ (3\056) -249.989 (Fit3D) -250.01 (Dataset) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+11.9551 -18.9289 Td
+[ (T) 79.9916 (o) -269.989 (assist) -270.004 <02746e657373> -270 (training) -268.985 (and) -269.989 (to) -269.984 (stimulate) -269.989 (research) -270.009 (in) -269.984 (the) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (area\054) -415.004 (we) -382.017 (record) -381.98 (a) -382.02 (3d) -382.005 (motion) -382.015 (capture) -382.015 (dataset) -382 (featuring) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+226.287 0 Td
+(13) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+-226.287 -11.9551 Td
+[ (human) -252.014 (subjects) -252.99 (performing) -252.012 <02746e657373> -252.982 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises\056) -317.001 (Among) -252.987 (them\054) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (there) -325.985 (is) -326.012 (one) -326.019 (licensed) -326.007 <02746e657373> -325.99 (instructor) -325.995 (\050considered) -326.009 (the) -326.014 (ref\055) ] TJ
+T*
+[ (erence) -260.991 (for) -259.998 (correctness) -261.01 (in) -261.003 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) -260 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ecution\051\054) -262.995 (while) -260.996 (the) -261.005 (rest) ] TJ
+T*
+[ (are) -250.01 (considered) -249.98 (trainees) -249.988 (of) -249.997 (v) 24.9811 (arious) -249.983 (le) 25.0203 (v) 14.9828 (els) -249.988 (of) -249.997 (skill\056) ] TJ
+11.9551 -11.9559 Td
+[ (W) 79.9866 (e) -202.01 (use) -201.998 (a) -202.01 (VICON) -201.986 (motion) -202.006 (capture) -202.006 (system) -202.991 (consisti) 0.98023 (ng) -203.015 (of) -202.006 (12) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (motion) -335.981 (cameras\054) -358.019 (synchronized) -335.993 (with) -335.998 (4) -336.017 (RGB) -335.993 (cameras\056) -569.003 (The) ] TJ
+T*
+[ (capture) -398.992 (process) -398.002 (in) 40.0056 (v) 20.0016 (olv) 14.995 (es) -398.99 <72650365637469> 24.9909 (v) 14.9828 (e) -398.997 (mark) 10.0081 (ers) -398.012 (which) -399.017 (are) -399.002 (af\055) ] TJ
+T*
+[ <0278> 14.9975 (ed) -351 (to) -352.007 (eit) 0.99003 (her) -351.983 (the) -350.993 (subject\047) 54.9908 (s) -350.995 (skin) -351.015 (or) -352.02 (clothing\056) -612.996 (All) -352 (subjects) ] TJ
+T*
+[ (are) -321.018 (dressed) -322.015 (in) -320.993 (gym\055lik) 9.99833 (e) -321.01 (attires) -320.991 (which) -322.01 (usually) -321.015 <0274> -320.986 (tightly) -321.981 (on) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (the) -362.011 (body) 64.9892 (\056) -646.988 (During) -363.015 (the) -362.011 (recordings\054) -391.013 (the) -362.008 (subjects) -361.989 (use) -362.993 (se) 25.0154 (v) 14.9828 (eral) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (typical) -336 (gym) -337.02 (objects\072) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+87.3359 0 Td
+(2) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+8.33203 0 Td
+[ (dumbbells\054) -358.009 (a) -335.988 (barbell\054) -358.004 (and) -336.998 (a) -335.988 (rubber) ] TJ
+-95.668 -11.9547 Td
+[ (band\056) -415.017 (A) -285.009 (lo) 24.9885 (w\055height\054) -294.002 (footless) -284.982 (table) -285.001 (is) -284.997 (used) -285.001 (to) -285.001 (ease) -285.016 (the) -285.001 (dif) 24.986 <022d> ] TJ
+T*
+[ (culty) -250.017 (of) -249.995 (the) -249.99 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises) -249.995 (in) 40.0056 (v) 20.0016 (olving) -250.002 (lifting) -250.002 (the) -249.988 (barbell\056) ] TJ
+11.9551 -11.9551 Td
+[ (The) -588.995 <02746e657373> -587.985 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises) -588.995 (tar) 17.997 (get) -588.99 (the) -588.01 (major) -588.985 (body) -589.019 (muscle) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (groups\072) -706.01 (arms\054) -497.003 (le) 14.9803 (gs\054) -497 (back) -448.004 (and) -447.999 (abdomen\056) -903.001 (W) 79.9866 (e) -448.009 (split) -448.009 (them) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (into) -371.992 (tw) 10.0081 (o) -370.992 (groups\072) -553.996 (simple) -371.982 (\050in) 40.0031 (v) 20.0016 (olving) -371.002 (basic) -372.007 (repetitions) -372.016 (such) ] TJ
+11.9551 TL
+(as) '
+/R22 9.9626 Tf
+10.9461 0 Td
+(push\055up) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+32.1 0 Td
+(\054) Tj
+/R22 9.9626 Tf
+5.17695 0 Td
+(squat) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+24.4148 0 Td
+(or) Tj
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+[ (\050assuming) -297.99 (more) -298.019 (comple) 14.9975 (x) -297.985 (routines) -298 (in) 40.0031 (v) 20.0016 (olving) -299.014 (multiple) -297.985 (body) ] TJ
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+/R22 9.9626 Tf
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+[ (clean) -273.986 (and) -274.018 (pr) 36.9865 (ess) ] TJ
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+[ (\054) -279.99 (assuming) -273.989 (certain) -275.008 (trajectories) -274.018 (of) -273.993 (the) -273.984 (arms\051\056) ] TJ
+-62.6488 -11.9551 Td
+[ (Each) -245.998 (subject) -246.015 (is) -245.986 (ask) 10.0057 (ed) -245.998 (to) -245.986 (perform) -245.988 (each) -246.008 (type) -245.983 (of) -245.998 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) -246.003 (for) -245.998 (a) ] TJ
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+Q
+Q
+q
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+ET
+BT
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+Q
+
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+ð…¥àAú%îËÂæµÁÊ5Y[MLúNˆm¶QL=iØ%^t¼ÄÄ§ê8H÷ï“Dv*Ø¸xñQc74ó£ŽÚ&Xã$
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+q
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+[ (3d) -341.014 (pose) -340.981 (r) 18.0197 (econstruction) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (in) -341.019 (each) ] TJ
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+[ (to) -219.997 (automatically) -219.984 (count) -220.016 (the) -220.016 (number) -219.986 (of) -219.017 (3d) -220.005 (pose) -220.022 (repetitions) -220.016 (and) -219.984 (determine) -220.005 (each) -220.016 (repetition) ] TJ
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+[ (interv) 24.9909 (al\056) -601.017 (Ne) 15.0015 (xt\054) ] TJ
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+[ (exer) 17.9789 (cise) -346.98 (modelling) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\050c\051) -347.001 (computes) -347.015 (an) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+[ (e) 20.021 (xer) 36.9979 (cise) -346.98 (signatur) 37.0115 (e) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (using) -346.985 (the) -347.009 (angular) -346.999 (features) -346.982 (of) -347.015 (each) -347.009 (repetition) -347.015 (of) -347.015 (the) -347.009 (trainee) -347.009 (\050see) ] TJ
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+q
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+/R10 8.9664 Tf
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+(3) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 8.9664 Tf
+1 0 0 1 71.3535 516.958 Tm
+[ (for) -280.982 (a) -282.018 (detailed) -280.983 (vie) 24.997 (w\051\056) -403.985 (\050d\051) -281.984 (The) ] TJ
+/R8 8.9664 Tf
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+[ (statistical) -280.978 (coach) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (compares) -281.011 (each) -282.013 (repetition) -281.013 (signature) -280.983 (ag) 4.99096 (ainst) -281.996 (the) -281.008 (instructor) -282.015 (reference) -281.002 (signature) -280.986 (under) -281.988 (a) ] TJ
+-190.451 -10.959 Td
+[ (critic) -308.99 (threshol) 0.99043 (d) -309.01 (that) -309.011 (allo) 25.0052 (ws) -308.013 (for) -308.995 (dif) 25.0011 (ferent) -308.021 (de) 15.011 (gree) -309.018 (of) -307.978 (error) 55.0041 (\056) -485.994 (The) -308.99 (results) -308.013 (of) -308.98 (the) -308.018 (comparison) -308.996 (are) -309.018 (populated) -307.986 (into) -308.993 (a) ] TJ
+/R8 8.9664 Tf
+393.187 0 Td
+[ (r) 18.0197 (efer) 18.0089 (ence) -308.002 (assessment) -308.999 (table) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+-393.187 -10.959 Td
+[ (specifying) -313.005 (which) -311.992 (de) 24.9875 (viations) -313.005 (are) -312.982 (greater) -312.005 (than) -312.985 (the) -312.985 (critic) -312.999 (threshol) 0.99111 (d\054) -328.984 (the) -312.985 (sign) -312.002 (of) -312.988 (the) -312.985 (de) 24.9875 (viation) -312.007 (and) -312.993 (the) -312.985 (de) 15.0083 (gree) -312.985 (of) -311.988 (error) 55.0068 (\056) -498.018 (Finally) 64.9833 (\054) -328.984 (based) -313.007 (on) -312.016 (the) ] TJ
+10.959 TL
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+[ (table\054) -250.02 (e\051) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+[ (AIF) 44.9793 (it) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (natural) -250.01 (language) -249.997 (feedback) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+103.866 0 Td
+[ (for) -250.006 (the) -249.989 (trainee\054) -250.008 (using) -250.008 (either) -250.011 (an) -249.997 (acti) 24.9875 (v) 14.9865 (e) -249.997 (or) -249.992 (a) -249.997 (passi) 25.0066 (v) 14.9865 (e) -249.995 (grammar) 55.0177 (\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+-178.57 -31.8293 Td
+[ (The) -443.02 (subject) -441.983 (height) -443 (v) 24.9811 (aries) -442.003 (between) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+147.406 0 Td
+(1) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\072) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.76797 0 Td
+(55) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+9.96211 0 Td
+(\055) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+3.31797 0 Td
+(1) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\072) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.76797 0 Td
+(9) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+4.98125 0 Td
+[ (m) -443.012 (and) -442 (the) ] TJ
+-193.12 -11.9547 Td
+[ (weight) -405.008 (between) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+68.3758 0 Td
+(60) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+9.96211 0 Td
+(\055) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+3.31797 0 Td
+(110) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+14.9441 0 Td
+[ (kg\054) -443.012 (the) -404.984 (dataset) -405.018 (co) 15.0171 (v) 14.9828 (ering) -404.001 (a) -404.996 (mix) -403.987 (of) ] TJ
+-96.6 -11.9551 Td
+[ <0274> -393.991 (subjects) -393.985 (\050persons) -393.997 (who) -394 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ert) -394.013 (a) -394.018 (high) -393.991 (de) 15.0171 (gree) -394.02 (of) -394.01 (ph) 4.98936 (ysical) ] TJ
+11.9551 TL
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+[ (acti) 24.9817 (vity\051) -431.986 (as) -432.005 (well) -431.994 (as) -432.985 (less) -431.992 (trained) -431.994 (ones\056) ] TJ
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+[ (F) 45.017 (it3D) ] TJ
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+[ (consists) -432.006 (of) ] TJ
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+4.98086 0 Td
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+[ (\073) -0.80011 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.42812 0 Td
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+[ (unique) -203.982 (MOCAP) -204 (3d) -203.995 (sk) 10.0094 (eletons) -203.983 (synchronized) -204.998 (with) ] TJ
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+[ (RGB) -391.984 (images\056) -734.99 (Each) -390.994 (sk) 10.0094 (eleton) -391.997 (is) -392 (also) -391.019 (accompanied) -391.996 (by) -392.003 (the) ] TJ
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+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (\135) -378.999 (human) -379.992 (body) -379.015 (model) -379.991 (parameters\054) -412 (obtained) -379.991 (by) ] TJ
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+[ <027474696e67> -289.004 (the) -289.003 (body) -290.01 (model) -288.986 (to) -288.998 (the) -289.003 (mark) 10.0081 (ers\056) -428.006 (Each) -289.011 (subject) -288.989 (is) -290.018 (also) ] TJ
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+/R29 9.9626 Tf
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+[ (\073) -0.80011 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.42812 0 Td
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+T*
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+T*
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+[ (\073) -0.80011 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+/R22 9.9626 Tf
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+T*
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+T*
+[ (An) -249.99 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (ervie) 25.0154 (w) -249.994 (of) -249.996 (our) -249.99 (methodology) -250.018 (is) -249.984 (sho) 24.9934 (wn) -249.99 (in) -249.985 <02672e> ] TJ
+ET
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+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 248.557 81.0004 Tm
+(1) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 253.538 81.0004 Tm
+(\056) Tj
+/R8 10.9589 Tf
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+[ (4\0561\056) -250.004 (Segmentation) -249.991 (of) -249.989 (Repetitions) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (Gi) 24.986 (v) 14.9828 (en) -362.998 (a) -363.003 (sequence) -362.993 (of) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
+12.7082 0 Td
+[ (frames) -362.993 (of) -362.998 (a) -363.003 (gi) 24.986 (v) 14.9828 (en) -362.998 (routine\054) -391.988 (our) ] TJ
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+[ (goal) -423.015 (is) -423.015 (to) -423.015 (e) 15.0122 (xtract) -422 (the) -423.02 (temporal) -423.003 (interv) 24.9909 (als) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R39 9.9626 Tf
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+(f) Tj
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (T) -0.39699 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+/R39 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (T) -0.39699 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82188 -1.49414 Td
+[ (i) -0.19605 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+9.27305 1.49414 Td
+[ (\075) -0.80379 ] TJ
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+/R37 9.9626 Tf
+2.7668 0 Td
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
+3.31719 1.49414 Td
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R43 6.9738 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
+2.76797 0 Td
+[ (\073) -167.788 (i) -0.49992 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+[ (\075) -278.784 (1) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -167.788 (\072) -166.808 (\072) -167.788 (\072) -167.788 (\073) -166.808 (k) -0.60039 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
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+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+7.37109 0 Td
+[ (corresponding) -240.004 (to) -239.989 (all) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+81.8758 0 Td
+[ (k) -0.59794 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
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+-194.188 -11.9551 Td
+[ (of) -247.015 (the) -247.01 (gi) 24.9885 (v) 14.9828 (en) -247.018 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise\056) -309.007 (W) 79.9866 (e) -246.983 (propose) -246.998 (using) -246.988 (estimated) -246.988 (3d) -247.008 (poses) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (in) -205.993 (each) -204.993 (frame) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+55.3816 0 Td
+(P) Tj
+/R29 9.9626 Tf
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+[ (\075) -0.79889 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+10.516 0 Td
+(f) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98125 0 Td
+[ (p) -0.10047 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
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+[ (1) -0.50062 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+4.47031 1.49492 Td
+[ (\073) -167.788 (p) -0.10047 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+9.43984 -1.49492 Td
+[ (2) -0.49712 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -167.791 (\072) -166.81 (\072) -167.791 (\072) -167.791 (\073) -166.81 (p) -0.10292 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+27.152 -1.49492 Td
+[ (N) -0.90321 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+7.55586 1.49492 Td
+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (as) -206.005 (an) -204.985 (intermediate) -206.015 (rep\055) ] TJ
+-146.557 -11.9559 Td
+[ (resentation) -290.983 (of) -291.008 (the) -291.003 (motion\056) -434.001 (Our) -291.005 (method) -291.02 (should) -291.015 (be) -291.99 (rob) 20.0016 (ust) -290.991 (to) ] TJ
+T*
+[ (the) -215.996 (quality) -216.011 (of) -214.981 (3d) -215.993 (poses\054) -223.002 (to) -215.993 (the) -215.013 (motion) -216.003 (v) 24.9811 (ariation) -215.984 (in) -215.993 (each) -216.013 (repe\055) ] TJ
+T*
+[ (tition) -245.998 (and) -247.013 (to) -245.986 (the) -245.991 (number) -246.998 (of) -245.998 (repetitions) -245.998 (each) -246.008 (subject) -246.998 (chooses) ] TJ
+T*
+[ (to) -255.004 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ecute) -255.996 (\050we) -254.982 (assume) -256.016 (a) -254.982 (minimum) -256.016 (of) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+151.432 0 Td
+[ (k) -0.59794 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.18633 -1.49414 Td
+[ (m) -0.70017 (i) -0.19605 (n) -0.20305 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+17.8559 1.49414 Td
+[ (repetitions\054) -257.016 (i\056e\056\054) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+-174.474 -11.9551 Td
+[ (k) -0.60039 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
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+[ <15> -0.79889 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+10.834 0 Td
+[ (k) -0.60039 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+[ (m) -0.70017 (i) -0.20305 (n) -0.19605 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+15.3109 1.49492 Td
+[ (\051\056) -362.018 (W) 79.9866 (e) -267.019 (introduce) -266.99 (a) -267.019 (tw) 10.0081 (o\055stage) -267.004 (algorithm\054) -271.989 (where) -267.019 (we) ] TJ
+-39.916 -11.9551 Td
+[ <02727374> -333.018 (assume) -332.003 (the) -332.996 (length) -331.999 (of) -333.003 (the) -332.013 (repetitions) -333.003 (within) -333.008 (a) -331.989 (video) -332.984 (is) ] TJ
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+[ <0278> 14.9975 (ed\054) -321.983 (and) -307.983 (then) -308.015 (use) -307.98 (this) -308.003 (estimate) -306.983 (as) -307.988 (an) -307.988 (initialization) -308.007 (for) -307.988 (re\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ <026e656d656e74> -250.002 (using) -250.007 (constrained) -250.012 (continuous) -249.993 (optimization\056) ] TJ
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+-63.0391 -11.9551 Td
+[ (tion\054) -369.009 (we) -345.004 (assume) -344.982 (a) -345.006 <0278> 14.9975 (ed\055period) -344.991 (of) -346.021 (the) -344.991 (pose) -344.991 (signal\054) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R39 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R39 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\034) -0.20095 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+(start) Tj
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (represents) -265.985 (the) -265.987 (starting) -266.005 (point) -266.005 (of) -265.995 (the) -265.985 (repetitions\056) -358.019 (W) 79.9866 (e) ] TJ
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+[ <6465026e65> -310.992 (the) -312.019 (af) 25.0081 <026e697479> -311.007 (between) -311.002 (tw) 10.0081 (o) -311.982 (3d) -310.997 (poses) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+(A) Tj
+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+[ (as) -311.007 (the) ] TJ
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+[ (ne) 15.0171 (g) 4.98446 (ati) 24.986 (v) 14.9828 (e) -214.989 (mean) -215.016 (per) -216.006 (joint) -214.991 (position) -215.013 (error) -214.994 (\050MPJPE\051) -215.018 (between) -215.998 (the) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+T*
+[ (p) -0.10047 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.01211 -1.49414 Td
+[ (m) -0.70017 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+10.8031 1.49414 Td
+(and) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+17.6219 0 Td
+[ (p) -0.10047 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.01211 -1.49414 Td
+[ (n) -0.19955 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.65781 1.49414 Td
+[ (poses\056) -534.009 (T) 79.9916 (o) -325 (determine) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+86.532 0 Td
+[ (\034) -0.20095 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.4832 3.61484 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+4.58008 -3.61484 Td
+[ (\054) -342.997 (the) -324.995 (initial) -325.009 (estimate) -325.019 (of) ] TJ
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+S
+q
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+/R39 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R39 9.9626 Tf
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+[ <00> -0.80379 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+9.96289 0 Td
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+[ <00> -0.90321 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+6.22695 0 Td
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+/R47 9.9626 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R43 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+[ (t) -0.60214 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+[ (s) -0.79889 ] TJ
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+[ (is) -368.005 (the) -368.01 (size) -366.993 (by) -368.007 (which) -368.002 (the) -368.007 (signal) -367.993 (is) -368.002 (shrunk) -367.012 (at) -368.012 (both) ] TJ
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+11.9551 TL
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+[ (etition) -283.017 (\050in) -283.002 (theory) 64.9843 (\054) -291.008 (one) -281.987 (could) -282.992 (use) -283.007 (tw) 10.0081 (o) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (the) -249.01 (signal) -250.01 (to) -249.005 (be) -249.997 (t) 0.98758 (he) -249.997 (smallest) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (for) -249.017 (which) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (P) -154.309 (P) -0.29407 ] TJ
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+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (\034) -58.2109 (\073) -166.81 (s) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+14.027 0 Td
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+/R10 9.9626 Tf
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+Q
+Q
+Q
+q
+1 0 0 1 0 0 cm
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+/F1 12 Tf
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+10.8 TL
+ET
+BT
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+ET
+Q
+
+endstream
+endobj
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+<<
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+>>
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+[ (the) -239.011 (auto\055correlation) -238.992 (of) -239.018 (the) -239.012 (signal\054) -240.99 (where) -238.985 (noise) -239 (outside) -238.987 (repe\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (titions) -249.992 (is) -249.984 (tak) 10.0063 (en) -249.996 (into) -250.012 (account\056) ] TJ
+11.9547 -11.9551 Td
+[ (Once) -345.982 (the) -346.013 (period) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+68.984 0 Td
+[ (\034) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.4832 3.61523 Td
+[ <03> -0.29932 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.025 -3.61523 Td
+[ (is) -346.007 (estimated\054) -369.002 (we) -345.984 (search) -345.986 (for) -345.984 (the) -346.013 (be\055) ] TJ
+-94.4469 -11.9547 Td
+[ (ginning) -315.006 (of) -315.985 (the) -314.999 <02727374> -316.001 (repetition) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+120.318 0 Td
+[ (t) -0.10047 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49531 Td
+(start) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+15.6488 1.49531 Td
+[ (maximizing) -314.994 (the) -316.018 (a) 19.9918 (v) 14.9828 (erage) ] TJ
+-139.565 -11.9563 Td
+[ (af) 25.0081 <026e697479> ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+31.0227 0 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47227 -1.49375 Td
+[ (a) 19.9801 (vg) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+12.9199 1.49375 Td
+(of) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+10.7891 0 Td
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+/R29 9.9626 Tf
+7.20586 0 Td
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+/R37 9.9626 Tf
+3.87422 0 Td
+[ (t) -0.10047 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49375 Td
+(start) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+12.5066 1.49375 Td
+[ (\073) -167.788 (\034) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+9.91016 3.61602 Td
+[ <03> -0.29932 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.58008 -3.61602 Td
+[ (\051) -0.89936 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ (\054) -249.995 (which) -249.982 (we) -249.999 <6465026e65> -249.983 (as\072) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+-63.3441 -29.527 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47227 -1.49492 Td
+[ (a) 19.9792 (vg) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+10.4289 1.49492 Td
+[ (\050) -0.89936 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+7.20508 0 Td
+[ (\051) -278.908 (\075) -0.80011 ] TJ
+24.1309 6.73984 Td
+(1) Tj
+ET
+Q
+3.98 w
+0 G
+1418.57 4811.08 m
+1583.93 4811.08 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R37 9.9626 Tf
+1 0 0 1 141.857 471.784 Tm
+[ (k) -0.59916 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+5.5 3.43086 Td
+[ (2) -0.50062 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+-0.31406 -6.35 Td
+(min) Tj
+/R41 6.9738 Tf
+15.159 22.3172 Td
+[ (k) -0.30107 ] TJ
+/R10 4.9813 Tf
+4.23516 -0.99609 Td
+(min) Tj
+/R47 9.9626 Tf
+-5.18906 -2.10391 Td
+[ (X) -0.49992 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+0.74297 -21.2191 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+2.81797 0 Td
+[ (\0751) -0.49887 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+13.443 24.3191 Td
+[ (k) -0.30107 ] TJ
+/R10 4.9813 Tf
+4.23594 -0.99609 Td
+(min) Tj
+/R47 9.9626 Tf
+-5.18906 -2.10391 Td
+[ (X) -0.49992 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+0.30234 -21.2191 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+3.7 0 Td
+[ (\0751) -0.49887 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+12.0488 11.7551 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49492 Td
+(seq) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+9.79414 1.49492 Td
+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82188 -1.49492 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.31719 1.49492 Td
+[ (\073) -167.788 (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+10.2488 -1.49492 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.19805 1.49492 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+36.6691 0 Td
+(\0502\051) Tj
+-224.634 -29.0219 Td
+(where\072) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+41.641 -27.0332 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49492 Td
+(seq) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+9.79414 1.49492 Td
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+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
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+/R41 6.9738 Tf
+5.82188 -1.49492 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.31719 1.49492 Td
+[ (\073) -167.788 (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+10.25 -1.49492 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.19805 1.49492 Td
+[ (\051) -278.908 (\075) -0.80011 ] TJ
+20.8938 6.74023 Td
+(1) Tj
+ET
+Q
+1548.33 4250.53 m
+1648.96 4250.53 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R37 9.9626 Tf
+1 0 0 1 154.833 415.729 Tm
+[ (\034) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.4832 2.87812 Td
+[ <03> -0.29932 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+10.309 16.409 Td
+[ (\034) -0.79994 ] TJ
+/R64 4.9813 Tf
+4.48008 3.00703 Td
+[ <03> -0.10047 ] TJ
+/R47 9.9626 Tf
+-7.35313 -5.99609 Td
+[ (X) -0.49992 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+0.87187 -21.4469 Td
+[ (l) -0.29932 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+2.55898 0 Td
+[ (\0751) -0.49887 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+12.6203 11.9828 Td
+(A) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+7.47187 0 Td
+[ (\050) -0.89936 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (p) -0.10047 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.01328 -1.49492 Td
+[ (t) -0.59864 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+3.00898 -0.99609 Td
+[ (i) -0.60284 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+3.15586 0.99609 Td
+(\053) Tj
+/R41 6.9738 Tf
+6.11602 0 Td
+[ (l) -0.29757 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.0582 1.49492 Td
+[ (\073) -167.788 (p) -0.10047 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+9.43984 -1.49492 Td
+[ (t) -0.59864 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+3.01016 -0.99609 Td
+[ (j) -0.20095 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+3.72187 0.99609 Td
+(\053) Tj
+/R41 6.9738 Tf
+6.11602 0 Td
+[ (l) -0.29757 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+3.05781 1.49492 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+33.8992 0 Td
+(\0503\051) Tj
+-224.634 -27.8938 Td
+(Eq\056) Tj
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 67.5168 394.669 Tm
+(3) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 76.3438 394.669 Tm
+[ (computes) -385.982 (the) -384.987 (similarity) -386.002 (between) -386.007 (tw) 10.0081 (o) -386.009 (repetitions) -386.016 (of) ] TJ
+-26.2316 -11.9551 Td
+[ (equal) -386.005 (period) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+54.7199 0 Td
+[ (\034) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.48281 3.61484 Td
+[ <03> -0.29932 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.42422 -3.61484 Td
+[ (\050interv) 24.9897 (als) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+41.2219 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82188 -1.49492 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.16133 1.49492 Td
+(and) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+18.2289 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82188 -1.49492 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+4.19805 1.49492 Td
+[ (\051\054) -420.008 (as) -386.012 (s) 0.98513 (ho) 24.986 (wn) -386.007 (in) -386.002 <02672e> ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 281.382 382.714 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 50.1121 370.759 Tm
+[ (bottom) -335.981 (right\056) -567.019 (Eq\056) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 125.559 370.759 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 133.888 370.759 Tm
+[ (a) 19.9918 (v) 14.9828 (erages) -335.008 (similarities) -336.005 (between) -336.015 (all) -336.013 (pos\055) ] TJ
+-83.7758 -11.9559 Td
+[ (sible) -322.004 (pairs) -322.014 (of) -321.984 (interv) 24.9934 (als\054) -340.991 (being) -322.006 (a) -321.99 (global) -322 (af) 25.0081 <026e697479> -321.985 (of) -323.002 (the) -322.017 (repe\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (tition) -327.985 (se) 15.0189 (gmentation) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+80.5641 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.20586 0 Td
+[ (\054) -348.018 (parameterized) -327.981 (at) -329.001 (this) -328 (stage) -328.014 (only) -328.982 (by) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+-87.7699 -11.9551 Td
+[ (t) -0.10047 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+[ (s) -0.19955 (t) -0.60039 (a) -0.69929 (r) -31.4164 (t) -0.60039 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+18.5117 1.49375 Td
+[ (\054) -287.008 (since) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+28.6062 0 Td
+[ (\034) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.48203 3.61523 Td
+[ <03> -0.29932 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.36484 -3.61523 Td
+[ (is) -278.999 (already) -279.991 (found) -278.995 (in) -280.019 (eq\056) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 206.447 334.893 Tm
+(1) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 211.428 334.893 Tm
+[ (\056) -398.99 (W) 79.9866 (e) -279.017 (select) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+47.7469 0 Td
+[ (t) -0.09802 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+3.59687 3.61523 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+6.07813 TL
+(start) '
+/R10 9.9626 Tf
+15.291 2.46289 Td
+(as) Tj
+-227.951 -11.9551 Td
+[ (the) -324.016 (smallest) -325.006 (v) 24.9811 (alue) -323.981 (for) -325.006 (whi) 0.99493 (ch) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+118.285 0 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47227 -1.49375 Td
+[ (a) 19.9792 (vg) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+10.4289 1.49375 Td
+[ (\050) -0.89936 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+7.20625 0 Td
+[ (\050) -0.89936 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (t) -0.09802 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49375 Td
+(start) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+12.507 1.49375 Td
+[ (\073) -167.788 (\034) -0.1985 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+9.91016 3.61523 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.57969 -3.61523 Td
+[ (\051) -0.90181 (\051) -0.89936 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+10.9812 0 Td
+[ (has) -324.017 (a) -325.009 (local) ] TJ
+-192.716 -11.9547 Td
+[ (maximum\054) -219.009 (as) -212.003 (it) -211.989 (pro) 14.9852 (vides) -211.985 (the) -211.996 (highest) -212.012 (similarity) -211.992 (between) -211.996 (rep\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (etitions\056) -533.986 (W) 79.9873 (e) -325.009 (select) -324.997 (the) -324.997 (smallest) -323.988 (such) -324.992 (maximum) -324.995 (to) -324.992 (pre) 25.013 (v) 14.9828 (ent) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (solutions) -253.002 (such) -253.004 (as) -253.015 (the) -251.99 (be) 15.0183 (ginning) -253.017 (of) -253.015 (the) -253.009 (2nd\0573rd\057etc\056) -319.008 (interv) 24.9934 (al\054) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (which) -249.982 (are) -250.009 (also) -249.984 (local) -249.986 (maxima\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+14.7902 TL
+(Optimization\056) '
+/R10 9.9626 Tf
+63.6219 0 Td
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+/R10 9.9626 Tf
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+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 218.845 152.731 Tm
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+[ (19\135) -0.79889 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -0.79889 ] TJ
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+4.42812 0 Td
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (to) -475.007 (the) -473.992 (case) -474.987 (where) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (is) -475.007 (parametrized) -473.992 (by) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\073) -167.788 (\072) -166.808 (\072) -167.788 (\072) -167.788 (\073) -166.808 (k) -0.60039 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+[ (m) -0.70017 (i) -0.20305 (n) -0.19605 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+15.3109 1.49414 Td
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+/R29 9.9626 Tf
+-45.1828 -23.7301 Td
+(\136) Tj
+/R37 9.9626 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+(seq) Tj
+/R29 9.9626 Tf
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+S
+q
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+/R37 9.9626 Tf
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+[ (n) -0.20095 ] TJ
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+/R41 6.9738 Tf
+5.36875 0 Td
+[ (U) -0.19605 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+6.175 0 Td
+[ (\050) -0.39909 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.11406 0 Td
+[ (T) -0.79819 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+4.70508 -0.99727 Td
+[ (i) -0.59794 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.15586 0.99727 Td
+[ (\073) -0.30107 (n) -0.20305 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+7.29102 -1.00234 Td
+[ (S) -0.29407 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+5.01602 1.00234 Td
+[ (\051) -0.39909 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+-39.5809 -7.99023 Td
+[ (v) -0.39909 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+4.23477 0 Td
+[ (2) -0.79819 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.36914 0 Td
+[ (U) -0.19605 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+6.175 0 Td
+[ (\050) -0.39909 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.11289 0 Td
+[ (T) -0.79819 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+4.70625 -0.99687 Td
+[ (j) -0.19605 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.72187 0.99687 Td
+[ (\073) -0.30107 (n) -0.20305 ] TJ
+/R66 4.9813 Tf
+7.29102 -1.00195 Td
+[ (S) -0.29407 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+5.01484 1.00195 Td
+[ (\051) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+4.77422 20.3602 Td
+(A) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+7.47187 0 Td
+[ (\050) -85.8827 (\136) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ (p) -0.10292 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.01211 -1.49414 Td
+[ (u) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+5.20898 1.49414 Td
+[ (\073) -0.80379 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+5.27305 0 Td
+(\136) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+-0.84609 0 Td
+[ (p) -0.10292 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.01289 -1.49414 Td
+[ (v) -0.39909 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.7332 1.49414 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+29.532 0 Td
+(\0504\051) Tj
+-224.634 -43.909 Td
+[ (and) -408.986 (deri) 24.9811 (v) 14.9828 (e) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+49.6707 2.51797 Td
+(\136) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+-2.62891 -2.51797 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49492 Td
+[ (a) 19.9792 (vg) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+10.4293 1.49492 Td
+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+7.20586 0 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.95313 0 Td
+[ (from) -409.02 (eq\056) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 432.26 509.719 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 441.316 509.719 Tm
+[ (by) -410 (replacing) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+55.1949 0 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49492 Td
+(seq) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+9.79414 1.49492 Td
+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (T) -0.39699 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82227 -1.49492 Td
+[ (i) -0.19605 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.3168 1.49492 Td
+[ (\073) -167.791 (T) -0.39699 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+10.25 -1.49492 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.19805 1.49492 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+-232.376 -13.4383 Td
+(with) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+22.8328 2.51914 Td
+(\136) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+-2.62891 -2.51914 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49375 Td
+(seq) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+9.79414 1.49375 Td
+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.82227 -1.49375 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.3168 1.49375 Td
+[ (\073) -167.788 (T) -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+10.25 -1.49375 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.19805 1.49375 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+(\056) Tj
+-56.85 -13.5328 Td
+[ (Our) -235.995 (objecti) 24.9983 (v) 14.9828 (e) -236.005 (becomes) -235.985 (maximizing) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+146.115 2.51797 Td
+(\136) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+-2.62891 -2.51797 Td
+(A) Tj
+/R10 6.9738 Tf
+7.47187 -1.49414 Td
+[ (a) 19.9827 (vg) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+10.4289 1.49414 Td
+[ (\050) -0.90181 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87422 0 Td
+[ (T) -0.39699 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+7.20586 0 Td
+[ (\051) -0.90181 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+6.22695 0 Td
+[ (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+19.757 0 Td
+[ (t) -0.10292 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.59687 -1.49414 Td
+[ (i) -0.19605 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+3.31719 1.49414 Td
+(\054) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98203 0 Td
+[ (i) -0.49992 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+6.19883 0 Td
+[ (\075) -0.80379 ] TJ
+-228.501 -11.9551 Td
+(1) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\073) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.42812 0 Td
+(2) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\073) -167.788 (\072) -166.808 (\072) -167.788 (\072) -167.788 (\073) -166.808 (k) -0.60039 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+27.3258 -1.49492 Td
+(min) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+11.3492 1.49492 Td
+[ (\054) -249.995 (with) -250.015 (the) -249.99 (follo) 24.9958 (wing) -250.017 (constraints\072) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+-38.6109 -22.1098 Td
+[ (t) -0.09802 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49531 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+2.81875 0 Td
+[ (\0531) -0.50062 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+12.7992 1.49531 Td
+[ <00> -0.79889 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+9.96172 0 Td
+[ (t) -0.09802 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49531 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+6.08398 1.49531 Td
+[ (\076) -278.784 <0e> -0.39944 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+17.8121 0 Td
+(for) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+14.107 0 Td
+[ (i) -0.49992 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+6.19883 0 Td
+[ (\075) -278.784 (1) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+15.498 0 Td
+[ (\073) -0.80379 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.42812 0 Td
+(2) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\073) -167.791 (\072) -166.81 (\072) -167.791 (\072) -167.791 (\073) -166.81 (k) -0.59794 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+27.3262 -1.49531 Td
+(min) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+13.8398 1.49531 Td
+[ (and) -249.993 (a) -250.002 (small) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+47.8691 0 Td
+[ <0e> -0.40189 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+19.2602 0 Td
+(\0505\051) Tj
+-224.634 -22.1102 Td
+[ (to) -261.003 (ensure) -259.991 (we) -261.018 (do) -261.005 (not) -260.998 (obtain) -260.011 (a) -261.02 (tri) 24.986 (vial) -261 (solution) -261.005 (due) -259.991 (to) -261.005 (the) -261.005 (sim\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (ilarity) -250.01 (of) -249.995 (3d) -249.988 (poses) -250.02 (in) -249.985 (consecuti) 25 (v) 14.9828 (e) -250.002 (frames) -249.993 (and) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+70.9289 -22.1102 Td
+[ (j) -0.79889 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.7668 0 Td
+[ (t) -0.09802 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+3.59805 -1.49375 Td
+[ (k) -0.29757 ] TJ
+/R10 4.9813 Tf
+4.23516 -0.99609 Td
+(min) Tj
+/R43 6.9738 Tf
+8.24883 0.99609 Td
+[ (\0531) -0.50062 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+12.7992 1.49375 Td
+[ <00> -0.80379 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+9.96289 0 Td
+[ (t) -0.10292 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+3.59805 4.11406 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+6.57695 TL
+T*
+[ (k) -0.30107 ] TJ
+/R10 4.9813 Tf
+4.23477 -0.99609 Td
+(min) Tj
+/R43 6.9738 Tf
+8.24922 0.99609 Td
+[ (\0531) -0.49712 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+10.5848 2.46289 Td
+[ (j) -0.80379 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+5.53516 0 Td
+[ (\074) -278.787 (\034) -0.20095 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+15.9988 4.11406 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+63.893 -4.11406 Td
+(\0506\051) Tj
+-224.634 -22.1098 Td
+[ (to) -201.993 (ensure) -202.981 (the) -201.998 (solution) -201.998 (we) -202.008 <026e64> -203 (does) -201.996 (not) -201.986 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (erlap) -202.006 (with) -203 (possible) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (subsequent) -250 (repetitions) -250 (\050be) 15.0122 (yond) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+126.305 0 Td
+[ (k) -0.59794 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+5.18711 -1.49414 Td
+(min) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+11.3488 1.49414 Td
+(\051\056) Tj
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+[ (Note) -384.005 (that) -384 (due) -384.009 (to) -384.002 (the) -384.007 (general) -384.014 (MPJPE) -384.005 (distance) -383.995 (function) ] TJ
+-11.9551 -11.9547 Td
+[ (we) -384.997 (use) -386.007 (to) -384.982 <6465026e65> -385.019 (pose) -386.002 (af) 25.0056 <026e697479> 65.0088 (\054) -418.984 (our) -384.99 (method) -385.004 (generalizes) -386.009 (to) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (an) 15.0171 (y) -311.982 (type) -310.995 (of) -311.985 (ph) 4.98936 (ysical) -312.009 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) -311.992 (and) -311.002 (no) -312.017 (hand\055crafted) -311.987 (features) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (need) -319.983 (to) -320.013 (be) -319.986 (designed) -320 (for) -319.988 (particular) -320.015 (motions\056) -519.982 (The) -319.981 (choice) -319.981 (of) ] TJ
+T*
+[ (h) 4.98446 (yper) 20 (\055parameters) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+71.9492 0 Td
+[ (n) -0.1985 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+5.98008 -1.49414 Td
+[ (S) -0.50062 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.26289 1.49414 Td
+(and) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+16.8762 0 Td
+[ <0e> -0.40189 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.2957 0 Td
+[ (is) -249.983 (v) 24.9811 (alidated) -250.017 (on) -249.988 (the) -249.988 (training) -250.007 (set\056) ] TJ
+/R8 10.9589 Tf
+-110.364 -20.2141 Td
+[ (4\0562\056) -250.004 (Exer) 17.9849 (cise) -250.004 (Modelling) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+11.9551 -18.0281 Td
+[ (The) -251.992 (input) -250.988 (to) -251.985 (our) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+67.034 0 Td
+[ (AIF) 45.017 (it) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+23.2691 0 Td
+[ (system) -252.002 (is) -251.002 (an) -251.997 (untrimmed) -251.992 (sequence) ] TJ
+-102.258 -11.9559 Td
+[ (of) -303.006 (3d) -302.018 (poses) -302.991 (of) -303.006 (a) -301.994 (trainee) -303.006 (performing) -302.004 (an) -303.008 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise\056) -468 (W) 79.9866 (e) -303.013 (apply) ] TJ
+T*
+[ (the) -324.997 (temporal) -325.019 (repetition) -325.012 (detector) -326.014 (in) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+141.814 0 Td
+[ (x) -0.40189 ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 455.104 236.417 Tm
+(4\0561) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 470.795 236.417 Tm
+[ (to) -324.995 (se) 15.0171 (gment) -325.019 (the) -326.014 (se\055) ] TJ
+-161.933 -11.9551 Td
+[ (quence) -327.982 (into) -328 (indi) 25 (vidual) -329.019 (units\056) -543.993 (The) -329 (aim) -328.009 (is) -328.009 (to) -328.014 (pro) 14.9828 (vide) -328.989 (visual) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
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+T*
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+ðÁˆÆ£AíÔ©ÓÖ­[óóóÉ+nGõ¢õ}ÿþ=8¬|ÿþý•+WöèÑƒïtT’““AZðFii)¸ÖÍÍL,C^MLL477GÀpïÞ=xTqòäÉ?þøãçŸÆ6ð÷ðáÃÀµyóæ’Í|'E@‚sT ¿€¼ 8Äþþþð*bøyÏž=©©©ãÆkÝºõ¹sçàÕ5kÖtìØþŒŒŒÄCA4âààPÇ'Öxôè‘ªª*"”Dº¿þú8‹°a[±,dZFäIø9ÛQQQ(˜@ä'OžÄÄÄœ={ÖÐÐpÂ„	:tà;)TTT|èÏ?™-[˜~ý˜™3?½åB}ü˜Ý~ÿžÙ°í»é6lÈ²ï®5kÆ7«¨0?üÀRïÛ·ì†¦M™
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+155.543 0 Td
+[ <02> -0.39753 ] TJ
+/R62 5.9776 Tf
+7.16719 3.80898 Td
+[ (a) -0.89854 ] TJ
+/R75 5.9776 Tf
+T*
+[ <00> -1.00473 ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+9.18984 1.57695 Td
+[ (\050associated) -327.024 (with) ] TJ
+-436.285 -10.959 Td
+[ (lo) 25.0154 (w) -245.021 (ener) 17.9844 (gy\051) -244.983 (by) -245.012 (using) -245 (a) -244.987 (maximum) -244.996 (mar) 18.0116 (gin) -245.004 (bi) 1.01017 (nary) -245.001 (cut\056) ] TJ
+/R8 8.9664 Tf
+190.874 0 Td
+[ (\050Right\051) -244.993 (Exer) 18.0116 (cise) -244.993 (signatur) 18.0089 (e) -244.987 (computation) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+150.21 0 Td
+[ (\056) -307.986 (Both) -244.99 (for) -244.996 (trainees) -245.017 (and) -244.99 (instructor) -244.985 (e) 15.0137 (x) 14.9865 (ercises\054) ] TJ
+-341.084 -10.959 Td
+[ (a) -338 (signature) -338.01 (is) -338.01 (produced) -336.988 (from) -338 (the) -337.99 (computed) -338.002 (angular) -337.981 (features\054) -359.987 (corre) 0.98022 (sponding) -338.013 (cluster) -338.01 (assignments) -337.981 (\050deri) 25.012 (v) 14.9865 (ed) -338.002 (from) -338.002 (instructor) -336.995 (e) 15.0137 (x) 14.9865 (ercises\051) -338.002 (and) ] TJ
+10.959 TL
+T*
+[ <7072656465026e6564> -249.989 (statistical) -250.015 (operators) -249.988 (\050applied) -250.012 (to) -250.014 (each) -249.992 (of) -249.992 (the) -249.989 (tw) 10.02 (o) -249.978 (sets) -249.978 (of) -249.992 (angular) -249.978 (features\051\056) ] TJ
+ET
+Q
+q
+1584.39 0 0 846.765 890.17 4445.17 cm
+/R77 Do
+Q
+q
+1699.91 0 0 846.777 832.39 3588.38 cm
+/R78 Do
+Q
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 8.9664 Tf
+1 0 0 1 50.1121 337.916 Tm
+[ (Figure) -316.988 (4\056) -317.004 (Measurement) -317.002 (dif) 25.0011 (ferences) -316.994 (between) -316.996 (a) -317.001 (trainee) -316.99 (and) -317.001 (the) -316.993 (in\055) ] TJ
+10.959 TL
+T*
+[ (structor) 54.9979 (\056) -412.02 (\050) ] TJ
+/R56 8.9664 Tf
+35.8188 0 Td
+[ (T) 95.0114 (op) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+13.5941 0 Td
+[ (\051) -284.017 (F) 15.0042 (or) -284.018 (a) -284.022 (squat) -284.008 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercise) -284.017 (we) -283.988 (measure) -284.017 (the) -284.014 (angle) -283.989 (formed) ] TJ
+-49.4129 -10.959 Td
+[ (by) -305.002 (the) -304.01 (pelvis\054) -318.003 (mid\055spine) -305.004 (and) -304.019 (neck\056) -474.008 (Ideally) 65.0091 (\054) -318.006 (it) -304.982 (should) -303.989 (be) ] TJ
+/R60 8.9664 Tf
+204.556 0 Td
+[ (\031) -0.20149 ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+8.32617 0 Td
+(\050) Tj
+/R58 8.9664 Tf
+2.98594 0 Td
+[ (1) -0.90126 (8) -0.90126 (0) -0.90126 ] TJ
+/R75 5.9776 Tf
+13.823 3.80898 Td
+[ <0e> -0.89854 ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+4.3168 -3.80898 Td
+(\054) Tj
+-234.008 -10.9582 Td
+[ (straight) -438.009 (line\051\056) -873 (The) -436.986 (instructor) -437.98 (performance) -437.985 (com) 0.99111 (es) -438.02 (close) -437.988 (to) -436.997 (that) ] TJ
+T*
+[ (v) 25.0066 (alue\056) -378.983 (\050) ] TJ
+/R56 8.9664 Tf
+27.8238 0 Td
+(Bottom) Tj
+/R10 8.9664 Tf
+26.9082 0 Td
+[ (\051) -272.995 (F) 15.0042 (or) -272.996 (a) -273 (lateral) -272.981 (dumbbell) -273.018 (raise) -273.019 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercise) -272.995 (we) -273.008 (measure) ] TJ
+-54.732 -10.959 Td
+[ (the) -249.989 (angle) -250.008 (between) -249.992 (the) -248.986 (upper) -250.012 (arms) -249.999 (and) -249.997 (the) -249.988 (spine\056) -309.995 (Ideally) 65.0078 (\054) -250 (the) -248.987 (angle) ] TJ
+T*
+[ (phase) -299.982 (between) -300.005 (left) -300.006 (and) -299.009 (right) -299.989 (should) -299.979 (be) -300.011 (the) -300.001 (same) -300.016 (\050see) -299.994 (the) -299 (instruc\055) ] TJ
+T*
+[ (tor) -258 (performance\051) -258.99 (and) -258.013 (the) -258.004 (mo) 14.9947 (v) 14.9865 (ement) -259.017 (frequenc) 14.9892 (y) -257.994 (should) -257.984 (be) -258.013 (constant) ] TJ
+T*
+[ (throughout) -250.021 (the) -249.988 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercise) -249.992 (\050the) -250.003 (trainee) -249.988 (mo) 14.9947 (v) 14.9865 (ement) -249.997 (is) -250.008 (more) -250.003 (une) 24.9875 (v) 14.9865 (en\051\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+35.768 TL
+T*
+[ (e) 15.0128 (x) 14.9828 (ercise\056) -559.005 (Ho) 24.9836 (we) 25.0142 (v) 14.9828 (er) 39.986 (\054) -354.017 (it) -332.989 (is) -332.99 (clearly) -333 (noticeable) -332.984 (that) -332.989 (the) -332.996 (trainee) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (does) -306.016 (not) -304.991 (manage) -306.019 (to) -306.015 (k) 10.0032 (eep) -305.012 (their) -306.015 (back) -305.987 (straight\056) -476.987 (Furthermore\054) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (the) -366.99 (spine) -367.018 (bends) -368 (synchronously) -366.985 (with) -367.015 (the) -366.99 (repetitions) -367 (of) -368.015 (the) ] TJ
+T*
+[ (squat\056) -383.013 (On) -273.986 (the) -275.006 (bottom) -273.991 (side) -274.019 (of) -275.012 <02672e> ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 183.791 178.611 Tm
+(4) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 188.772 178.611 Tm
+[ (\054) -281.009 (we) -273.996 (analyze) -273.993 (a) -275.018 (dumbbell) ] TJ
+-138.66 -11.9551 Td
+[ (lateral) -330.018 (rise) -330.998 (e) 15.0128 (x) 14.9828 (ercise\056) -551.006 (W) 79.9879 (e) -331.008 (measure) -330.016 (the) -330.996 (angle) -330.016 (at) -331.001 (the) -330.016 (left) -330.996 (and) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (right) -324.004 (shoulders) -323.992 (between) -324.997 (elbo) 24.9885 (w) -323.983 (articulations) -323.983 (and) -324.019 (the) -324.997 (spine\054) ] TJ
+T*
+[ (for) -307.989 (both) -308.985 (the) -308.019 (instructor) -309.015 (and) -307.982 (trainee\056) -485.991 (It) -307.984 (can) -309.01 (be) -307.988 (observ) 14.9926 (ed) -309.007 (that) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (the) -301.981 (instructor) -301.996 (has) -301.981 (a) -301.994 (nearly) -301.984 (perfect) -301.996 (phase) -303 (angle) -302.021 (with) -302.006 (almost) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (constant) -355.992 (frequenc) 15.0122 (y) -356.014 (for) -355.981 (both) -355.997 (his) -356 (arms\054) -382.001 (whereas) -355.982 (the) -356.012 (trainee) ] TJ
+T*
+[ (has) -378.989 (chaotic) -378.004 (arm) -378.991 (mo) 14.995 (v) 14.9828 (ement\056) -695.983 (Such) -377.996 (measurements) -379 (of) 25.0179 (fer) -379.005 (us) ] TJ
+T*
+[ (insight) -249.994 (for) -249.999 (the) -249.99 (design) -250.012 (of) -249.996 (the) -249.99 (proposed) -250.013 (methodology) 64.9867 (\056) ] TJ
+11.9547 -13.925 Td
+[ (W) 79.9873 (e) -339.987 (mak) 10.0112 (e) -339.987 (the) -340.995 (observ) 24.9897 (ation) -340.002 (that\054) -362.981 (for) -339.984 (a) -339.987 (gi) 24.9885 (v) 14.9828 (en) -339.982 <02746e657373> -341.007 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (er) 19.9893 (\055) ] TJ
+246.795 438.236 Td
+[ (cise\054) -336.995 (a) -319.01 (lo) 24.9885 (w) -319.983 (number) -320.005 (of) -319.003 (features) -319.986 <6465026e65> -318.991 (the) -320.015 (motion\054) -336.998 (whereas) ] TJ
+T*
+[ (the) -328.016 (others) -326.99 (are) -327.997 (k) 10.0032 (ept) -326.997 (constant\056) -543.017 (W) 79.9866 (e) -327.989 (propose) -326.985 (to) -328.014 (automatically) ] TJ
+T*
+[ (detect) -406.984 (the) -408.003 (tw) 10.0081 (o) -406.986 (dif) 24.986 (ferent) -408.013 (cate) 15.0122 (gories) -407.015 (of) -408.01 (feat) 1.01454 (ures\054) -447.019 (which) -407.996 (we) ] TJ
+(call) '
+/R22 9.9626 Tf
+17.9937 0 Td
+(active) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+27.398 0 Td
+(and) Tj
+/R22 9.9626 Tf
+17.9941 0 Td
+(passive) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+29.3289 0 Td
+[ (\054) -390.011 (gi) 24.986 (v) 14.9828 (en) -362.018 (instructor\047) 55 (s) -362.013 (demonstrations\056) ] TJ
+-92.7148 -11.9551 Td
+[ (As) -362.988 (the) -362.991 (tw) 10.0081 (o) -362.993 (cate) 15.0122 (gories) -362.984 (also) -362.984 (entail) -363.018 (dif) 24.986 (ferent) -363.983 (types) -363.018 (of) -362.998 (signal) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (statistics\054) -249.988 (we) -249.02 (therefore) -250.002 (create) -248.993 (separate) -249.997 (distinct) -249.017 (policies) -250.007 (with) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (corresponding) -270.979 (signal) -270.987 (operators) -270.999 (\050e\056g\056) -372.016 (\047mean\047) -271.014 (angle\051) -271.009 (that) -270.999 (ag\055) ] TJ
+T*
+[ (gre) 15.0147 (g) 4.98446 (ate) -250 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) -250.005 (the) -249.99 (temporal) -250.012 (domain\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+14.5719 TL
+T*
+[ (Angular) -291.986 (F) 25.0203 (eatur) 18.0043 (es\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+81.8199 0 Td
+[ (W) 79.9866 (e) -291.995 (use) -291.986 (angular) -293 (fe) 1.00964 (atures) -293.005 (to) -292.02 (capture) -291.99 (the) ] TJ
+-81.8199 -11.9551 Td
+[ (motion) -192.985 (statistics) -192.98 (of) -192.985 (the) -193.019 (most) -192.997 (important) -194.007 (kinematic) -192.997 (limb) -192.997 (joints) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (\226) -334.998 (knees\054) -354.99 (elbo) 24.9885 (ws\054) -356.007 (shoulders) -335.013 (\226) -334.018 (and) -334.998 (the) -334.993 (spine\056) -562.984 (F) 14.9926 (or) -335.003 (the) -334.993 (kine\055) ] TJ
+T*
+[ (matic) -282.014 (limb) -280.98 (joints) -281.995 (we) -281.995 (compute) -282.007 (se) 25.0154 (v) 14.9828 (eral) -281.017 (types) -282.012 (of) -281.992 (angular) -281.982 (fea\055) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (tures\072) -538.991 (articulation) -365.003 (angle) -364.991 (\050between) -364.993 (the) -364.008 (tw) 10.0081 (o) -364.993 (limbs) -364.998 (connect\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (ing) -268.997 (to) -269.982 (the) -269.007 (child) -268.994 (and) -269.009 (parent) -269.989 (joints) -269.014 (in) -269.004 (the) -269.004 (kinematic) -270.004 (tree\051\054) -273.998 (an\055) ] TJ
+T*
+[ (gle) -225.014 (between) -225.014 (the) -225.994 (parent) -225.016 (limb) -224.992 (and) -225.016 (the) -225.992 (\047Up\047\057\047Right\047\057\047F) 14.9975 (orw) 10.0032 (ard\047) ] TJ
+T*
+[ (ax) 15.0171 (es\056) -483.013 (The) -307.983 (\047Up\047) -307.985 (axis) -306.993 (is) -308.015 (al) 10.0032 (w) 10.0032 (ays) -307.983 (considered) -308.012 (to) -306.998 (be) -307.988 (the) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+209.402 0 Td
+[ (y) -0.29897 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.30781 0 Td
+(axis\054) Tj
+-217.71 -11.9551 Td
+[ (the) -309 (\047Right\047) -309.015 (axis) -308.993 (is) -308.015 (gi) 24.9885 (v) 14.9828 (en) -309.007 (by) -308.997 (the) -308.997 (orientation) -309.007 (of) -309.007 (the) -308.997 (shoulder) ] TJ
+T*
+[ (joints\054) -380.015 (and) -354.995 (the) -354.012 (\047F) 14.9901 (orw) 10.0032 (ard\047) -353.985 (axis) -354.985 (is) -354.005 (constructed) -353.995 (as) -354.019 (the) -354.99 (cross\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (product) -322.005 (of) -321.983 (the) -322.998 (\047Up\047) -321.983 (and) -322.02 (\047Right\047) -321.995 (ax) 15.0171 (es\056) -527.005 (By) -322.005 <6465026e696e67> -321.985 (the) -322.995 (co\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (ordinate) -247.981 (ax) 15.0171 (es) -249.015 (this) -248.013 (w) 10 (ay) 65.0088 (\054) -249.015 (we) -249.017 (ensure) -247.993 (that) -249.003 (features) -247.998 (are) -248.988 (in) 40.0031 (v) 24.9811 (ariant) ] TJ
+T*
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+ET
+Q
+Q
+Q
+q
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+ET
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+n
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+f*
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+/F2 9 Tf
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+ET
+BT
+1 0 0 1 297 35 Tm
+(9923) Tj
+T*
+ET
+Q
+
+endstream
+endobj
+111 0 obj
+<<
+/Filter /FlateDecode
+/BitsPerComponent 8
+/Height 533
+/Length 96262
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+/DecodeParms <<
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+/Colors 3
+/Predictor 15
+>>
+/Width 1070
+/Subtype /Image
+>>
+stream
+xœì	XUÕúÿ÷•A}LMÅ1#‡4'Á¼N‰–†„–ÃÏ®…¥¨IZVššVÎ¦’t½Î–³‘æMÅ)œ*ÂÙ›åHZ *òÿ¿œ¥ËÅžÎÞûìéÞÏÃÃ³Î>ûìµÖ»×^ëýî5ýãÿý¿ÿÇ!‚ ‚ ‚˜Ë?PŠ ‚ ‚ b>(EAA± ”"‚ ‚ ‚X JAAA, ¥‚ ‚ ‚ €RAAA@)‚ ‚ ‚ ˆ AÜž÷Þ{ïÇ$áˆˆˆqãÆ÷+ÍHEgr2JnaR·H$â©`ñCÄ> )¹<xùòåôc©R¥¼½½!^±bEøß¥K—ëÒ¨ˆþóŸÿýïIøùçŸ_·nq¿ÒŒTtÚ’Á»w6l€;¥kzï“••E] S§N¤Ø]LJñõõõóów­qãÆýúõ«_¿¾…‰t#òòò*W®\PPÀ<uêT­Zµ¬J’™Ø<ûf?á“Õ¬Y³={öÏ,,,|ì±Ç Îa&%%4È¸ä!öÄ›D3(EJ.øÏþãô´èèèéÓ§ÛY”@)Â»w_ýu·nÝtMï}V¯^ýâ‹/Ò7nÜ([¶¬éˆ.&•âwÞùðÃ]JŸ—"‹-zå•Wx'NœøÞ{ïY’“±yöÍ,~¢OÖáÃ‡ÃÃÃyW®\Ù·o_ÞÁÿûß fŒKbOÜ±éA4ƒR¤ä¢Ð÷üüüV­ZÕ£G£“¤”"(EX•"ÀÂ…‡¢=}à~íØ±ƒ„áÉZ³f‹´íÛ·ß½{7ï`ÝºuùåKÒc26Ï¾åRdàÀ)))¼ƒ­[·Þ¿?ï J‘’‰;6=ˆfPŠ”\x-D«V­ªT©rçÎß~ûíäÉ“÷îÝãžSTT”¹iTJ”",º˜´sçÎ5jÔ(,,¼víÚ¦M›îÞ½K¿jÔ¨ÑÑ£GõM³‡qîÜ¹Úµk‹~µwï^ð8ÍMŽÙØ?û–KŸK—.UªT‰9räHÓ¦M…?G)R2qÇ¦ÑJ‘’‹Œ;{óæMh &Nœø÷ßÓªU«vêÔ)ZìÜ¹“ÊøªaÃ†ôLø´+ôãSO=Å69ûöí»uë	W®\¹I“&HMM…ãPÝ´mÛ¶gÏž¾¾¾äðÁ„ö;??¾êÚµk¹råxmVájð+ð	 a:u0Óö+HÛ·ß~û¿ÿý”|ƒ¼4kÖLôd;H°á®]»àî€Ú? Ò_¡B…'Ÿ|n{ûàmÿþûïiii“'O¦7oÞ\¦L†ßò†X¨2”Zºh1 öoß¾}ll¬Ú4t7)˜"44”ç.UªûsµéÍ>Dš‘‘‘™™	§ß'ÀiP ¥rÍ©´¿¡Lš4éý÷ß'aH|ÅŠ¡,‘¯¼òÊçŸ.ú+%EB÷Úƒ ÁÚúf_4ïp@¸¡uëÖŠŠŽhb2èÐ!PÎPä:vìUnAA”IzHèªU«’°’gD¯â$ÕßÈ®zã‹/¾ž&%ET%OC5BPX04·†
+«A¹6èIQ•©ÊlMâî )¹8ug¡Fh×®«F>úè£1cÆ0Ô·oß&áþýû/Y²„ž4uôãúõëŸ{î9ú±zõê—/_&ah§OŸÞ«W/¨îé	µk×Þ¸q#ÔYPa½ðÂÐxÐ¯‚‚‚V¬XÁK'¯YMJJzñÅÙ6˜sx pœ÷¦íW¨‹§N:cÆÖ8hi>ýôS¨ÍyÇ-—"C‡…¼H}Û¸qcH6´|ôH\\ÜªU«d.îÎöíÛIØuƒ€Ö§O:f‰˜BmšE¯¬‹IAŠ°EJ>mÅ9õ¶•OäñãÇábÝ??¿ï¾û.""‚=¨Áþ†òØc={–„£££á‰†4ýõ—èT%EB÷ÚCƒµÈ¾0ïƒ÷‹=§wïÞðH
+Y€œž8q‚§äÐë¯¿ÑÑƒP¼_~ùeÑèxÏˆ¾Å‰÷dÁã ž=‚ƒƒÁÛ&’þ?þ€;Kú###ÙzX(EÔ&O[5¢ª`hn•”ym¹ÖýIÑÑ:-ØªšÄ3@)RrQâÎÎ;7!!~„êæ§Ÿ~"a]¤H›6m Í¦)>úèW_}Õµk×7nð¾*]º4h¤zõêÑ#le¼råÊ™3g„ùíÙ³ç†\üçè2‚„íÝ»Wx2eÙ²eýúõcX.E”Ì…€újyVÞ¸n0rVVÖÁƒé·ÄjÓ,¼²^&}úé§ér.à…äååÉüVI:¥™]¿~ý?ÿüSæR¼´i³¿qìÛ·(6jpzØ#àå@éþPI‘Ð·öÐ`m§hË>¯:‚„±Ò‚2räÈ™3g²Gþ÷¿ÿ5oÞ\èPuÏ™3‡~T(Et/N¼§cáÂ…¯¾ú*	¯Y³&&&|ðÁ„	ÈAðSA¿ÑóyRDCò4<žj†.RDªÌsšr­{;ëz=¯°`£) )¹(qg¡ö)_¾<ízöòòºsçy¥‹!øøøAk*œ 1–+W’ÁÖ_°`ýÈVv„€€€ÈÈHˆ…]+Þªiû'°T¯Ð`ÜºukéÒ¥§N¢É>|øphh¨h"-”"-[¶			¼xñâ¡C‡à·ôvZ­òöÀuƒ!
+Pmš…WÖÅ¤'Ož|òÉ'iáä•vN½me	íñ›o¾IÂpÞ½{GDD@™gbÏž=ð ðn·6ûÇ¿þõ/xdHíë×¯C]Q«V­óçÏ“ƒ;wÞºu«ð‡JŠ„¾µ‡k”}Ñ¼W¨P!??Ÿ³!¼rå
+§Gš6mÊ¾¹‡:tè ž¥pþ·B)¢{qâ]Z¸‰ÄË‡‹ƒ‘Á>ðÈpŽ>
+H9Û™ãzõ«áñT[0t‘"Bè‹0¹Ö½Õ±ž—/Ø(EJ (EJ.
+ÝÙªU«ÒÎ@ff&¸e\ñÊ÷ÿþïÿ-ZDÏQ%EÚµkµ-ÔAÇoÒ¤	[KBó°cÇh¥þøãøŠ&CÆ« %Þ¸q#™Ó²eËöÛO<A†·jþon%4WÓ§O'a¨[¡µ£=à<‡Ãr)‰fŒÏ;Î[u4==½E‹ô£Ó¹ƒº„˜˜­xíÚµášp¯cccµ¥Y“>ûì³2m
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+-204.984 -11.9551 Td
+[ (First\054) -416.014 (for) -382.996 (each) -383.003 (type) -382.002 (of) -382.994 (feature) -383.002 (function) -383.007 (set) -382.005 (\050) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+182.171 0 Td
+(active) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+27.6043 0 Td
+[ <02> -0.79889 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+7.74766 3.61484 Td
+[ (a) -0.70017 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+6.07773 TL
+(\053) '
+/R10 9.9626 Tf
+10.4281 2.46289 Td
+(or) Tj
+/R22 9.9626 Tf
+-227.951 -11.9551 Td
+(passive) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+32.4242 0 Td
+[ <02> -0.7995 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+7.74805 3.61523 Td
+[ (a) -0.69929 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+T*
+[ <00> -0.89971 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+6.725 2.46289 Td
+[ (\051\054) -325.986 (we) -309.989 (consider) -310.991 (dif) 24.9848 (ferent) -309.99 (statistical) -311.004 (operators) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+178.654 0 Td
+[ (O) -0.10047 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+8.2082 0 Td
+(\056) Tj
+-233.759 -11.9551 Td
+[ (W) 79.9873 (e) -224.006 (compute) -224.996 (all) -223.992 (the) -223.994 (feature) -224.989 (function) -224.014 (responses) -225 (on) -223.992 (all) -223.992 (the) -225.014 (de\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (tected) -368.011 (repet) 0.98023 (itions) -368.018 (in) -368.005 (a) -367.002 (sequence) -368.013 (and) -366.991 (temporally) -368.019 (aggre) 15.0147 (g) 4.98446 (ate) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (responses) -359.017 (in) -358.006 (each) -359.007 (repetition) -359.006 (windo) 25 (w) -358.016 (using) -359.009 (dif) 24.986 (ferent) -359.001 (oper) 20 (\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (ators\054) -415.015 (as) -380.993 (follo) 24.9971 (ws\072) -574.006 (for) -382.016 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+107.612 0 Td
+(active) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+27.5941 0 Td
+[ (feature) -381.983 (functions) -381.983 (we) -380.998 (use) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+-135.206 -11.9551 Td
+[ (O) -0.09986 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+8.2082 3.61484 Td
+[ (u) -0.40085 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+-0.27695 -6.07813 Td
+(\053) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+6.61406 2.46328 Td
+[ (\050) -0.89997 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ <12> -0.40006 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+4.95273 3.61484 Td
+[ (i) -0.20042 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+3.31719 -3.61484 Td
+[ (\051) -377.911 (\075) -0.7995 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+19.1359 0 Td
+(f) Tj
+/R45 6.9738 Tf
+4.98086 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.79531 -3.61484 Td
+[ (ma) -0.59916 (x) -0.49992 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+19.707 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.79492 -3.61484 Td
+[ (\073) -0.80011 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+2.76797 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+4.45508 -3.61484 Td
+[ (mi) -0.49869 (n) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+18.1598 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+2.79492 -3.61484 Td
+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+8.00625 0 Td
+[ (as) -303.987 (unary) -303 (aggre) 15.0147 (g) 4.98446 (ation) -304.008 (operators) ] TJ
+-112.288 -11.9551 Td
+(and) Tj
+/R39 9.9626 Tf
+17.7 0 Td
+[ (O) -0.09986 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+8.20781 4.78711 Td
+[ (p) -0.90059 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+-0.27695 -7.26719 Td
+(\053) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+6.61406 2.48008 Td
+[ (\050) -0.89997 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.875 0 Td
+[ <12> -0.40006 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+4.95273 3.61484 Td
+[ (i) -0.20042 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.31719 -3.61484 Td
+[ (\073) -167.789 <12> -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+9.38086 3.61484 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+4.19805 -3.61484 Td
+[ (\051) -431.902 (\075) -0.80011 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+20.207 0 Td
+(f) Tj
+/R45 6.9738 Tf
+4.98086 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.79531 -3.61484 Td
+[ (c) -0.80011 (o) -0.69964 (r) -28.2085 (r) -27.1952 (e) -0.60039 (l) -20.3863 (a) -0.60039 (t) -0.09925 (i) -0.49992 (o) -0.69964 (n) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+49.5957 3.61484 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+2.79531 -3.61484 Td
+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+8.29492 0 Td
+[ (as) -333 (the) -332.016 (pairwise) -332.986 (aggre\055) ] TJ
+-146.638 -11.9551 Td
+[ (g) 4.98446 (ation) -270.993 (operator) 40 (\054) -275.991 (where) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+92.6352 0 Td
+[ <12> -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+4.95391 3.61523 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.31602 -3.61523 Td
+[ (\073) -167.788 <12> -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+9.38203 3.61523 Td
+[ (j) -0.70017 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+7.35313 -3.61523 Td
+[ (2) -0.69964 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+9.79688 0 Td
+[ <02> -0.80011 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+7.74805 3.61523 Td
+[ (a) -0.70017 ] TJ
+/R43 6.9738 Tf
+6.07813 TL
+(\053) '
+/R10 9.9626 Tf
+6.61406 2.46289 Td
+[ (\073) -281.985 (for) -271.016 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+34.7648 0 Td
+(passive) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+32.0301 0 Td
+(feature) Tj
+-208.594 -11.9559 Td
+[ (functions) -295.996 (we) -295.991 (consider) -296.013 (just) -296.003 (the) -295.982 (unary) -295.982 (aggre) 15.0147 (g) 4.98446 (ation) -296.009 (operators) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+11.9551 TL
+T*
+[ (O) -0.09986 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+8.2082 3.61602 Td
+[ (u) -0.40085 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+-0.27695 -6.07891 Td
+[ <00> -0.89971 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+6.725 2.46289 Td
+[ (\050) -0.89997 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+3.87383 0 Td
+[ <12> -0.40006 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+4.9543 3.61602 Td
+[ (i) -0.20042 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+3.3168 -3.61602 Td
+[ (\051) -491.892 (\075) -0.7995 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+21.4039 0 Td
+(f) Tj
+/R45 6.9738 Tf
+4.98125 3.61602 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.79492 -3.61602 Td
+[ (me) -0.60039 (a) -0.59916 (n) -0.19972 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+24.632 3.61602 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+2.79609 -3.61602 Td
+[ (\073) -0.80011 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+2.7668 3.61602 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+4.45508 -3.61602 Td
+[ (s) -0.80011 (t) -0.09925 (d) -0.49992 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+13.4531 3.61602 Td
+[ (0) -0.39909 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+2.7957 -3.61602 Td
+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+4.98125 0 Td
+[ (\054) -394.01 (where) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+34.3898 0 Td
+[ <12> -0.39944 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+4.95391 3.61602 Td
+[ (i) -0.19955 ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+8.20703 -3.61602 Td
+[ (2) -0.70086 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+11.532 0 Td
+[ <02> -0.79889 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+7.74922 3.61602 Td
+[ (a) -0.70017 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+6.07891 TL
+T*
+[ <00> -0.89971 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+6.725 2.46289 Td
+[ (\056) -654.986 (The) -364.993 (unary) ] TJ
+-185.418 -11.9551 Td
+[ (operators) -239.006 (are) -238.991 (chosen) -237.987 (to) -239.007 <726503656374> -239.014 (the) -239.012 (periodic) -237.982 (nature) -239.014 (of) -239.016 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+223.528 0 Td
+(ac\055) Tj
+-223.528 -11.9547 Td
+(tive) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+18.1969 0 Td
+[ (features) -382.016 (and) -382.989 (the) -382.988 (stationary) -381.984 (nature) -382.99 (of) -382.012 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+169.43 0 Td
+(passive) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+33.141 0 Td
+(fea\055) Tj
+-220.768 -11.9551 Td
+[ (tures\056) -417.015 (The) -285.007 (pairwise) -286.015 (operator) -285.004 (for) -285.993 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+146.466 0 Td
+(active) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+26.6363 0 Td
+[ (features) -285.994 <72650365637473> ] TJ
+-173.102 -11.9551 Td
+[ (the) -352.992 (correlation) -352.983 (between) -354.012 (angles) -352.985 (in) -352.988 (a) -353.005 (synchronized) -353.992 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (\050e\056g\056) -747.01 (both) -395.01 (knees) -396.005 (follo) 24.9971 (w) -394.99 (the) -396.005 (same) -394.983 (mo) 14.995 (v) 14.9828 (ement) -395.998 (in) -394.981 (a) -396.017 (squat\051\056) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (The) -271.99 (output) -271.999 (of) -271.993 (these) -271.004 (operators) -271.98 (on) -271.984 (the) -271.986 (angular) -271.984 (features) -271.996 (is) -271.982 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+T*
+[ (e) 19.9924 (xer) 37.011 (cise) -249.993 (signatur) 36.9816 (e) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+74.3203 0 Td
+[ (and) -249.991 (we) -249.999 (denote) -249.984 (it) -249.983 (by) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+80.518 0 Td
+[ (S) -0.1985 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+6.68281 3.61523 Td
+[ (a) -0.70017 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+4.81914 -3.61523 Td
+(\056) Tj
+/R8 10.9589 Tf
+-166.34 -18.116 Td
+[ (4\0563\056) -250.005 (Statistical) -250 (Coach) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+11.9551 -17.9328 Td
+[ (Gi) 24.986 (v) 14.9828 (en) -239.018 (a) -240.003 (repetition) -238.987 (of) -239.018 (an) -239.998 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) -238.982 (routine) -240.016 (by) -239.009 (a) -238.985 (trainee\054) -241.994 (we) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (compute) -373.01 (its) -373.016 (signature\056) -678.998 (This) -373.014 (trainee) -372.993 (signature\054) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+192.221 0 Td
+[ (S) -0.1985 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+6.6832 0 Td
+[ (\054) -404.009 (is) -372.984 (com\055) ] TJ
+-198.904 -11.9551 Td
+[ (pared) -305.99 (ag) 5.01938 (ainst) -304.987 (a) -305.993 (precomputed) -306 (reference) -306.015 (signature\054) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+201.217 0 Td
+[ (S) -0.1985 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+6.10898 -1.49492 Td
+(reference) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+26.4332 1.49492 Td
+(\054) Tj
+-233.759 -11.9551 Td
+[ (of) -198.004 (the) -197.998 (instructor) -198.994 (from) -197.995 (the) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+100.074 0 Td
+[ (Refer) 36.9828 (ence3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+53.6102 0 Td
+[ (subset) -197.982 (of) -198.004 (our) -199.018 (dataset\056) ] TJ
+-153.684 -11.9547 Td
+[ (F) 14.992 (or) -229.999 (each) -230.989 (pair) -229.997 (of) -231.019 (entries) -229.987 (in) -231.008 (the) -229.993 (signatures\054) -234.008 (if) -231.015 (the) -229.993 (absolute) -230.993 (dif\055) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (ference) -357.018 (is) -356.986 (lar) 17.997 (ger) -357.002 (than) -356.987 (a) -355.985 (threshold) -357.005 (we) -357 (consider) -356.982 (it) -356.985 (as) -356.997 (an) -357 (er) 19.9893 (\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (roneous) -264.996 (e) 15.0128 (x) 14.9828 (ecution) -264.994 (and) -265.008 (also) -265.001 (retain) -265.007 (the) -265.007 (sign) -266.012 (of) -265.012 (the) -265.007 (dif) 24.986 (ference) ] TJ
+T*
+[ (\050i\056e\056) -618.01 (lo) 24.9885 (wer) 39.9884 (\054) -378.013 (higher) -352.005 (or) -352.999 (equal\051\056) -618.007 (The) -352.015 (thresholds) -353 (are) -351.993 (set) -352.99 (such) ] TJ
+T*
+[ (that) -336.007 (the) 14.9859 (y) -334.998 (account) -336.014 (for) -335.984 (the) -336.015 (w) 10 (orst) -334.988 (performing) -335.998 (trainee) -336.02 (seen) -335.981 (in) ] TJ
+(the) '
+/R22 9.9626 Tf
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+[ (T) 54.9853 (r) 14.984 (ainees3D) ] TJ
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+[ (subset) -335.998 (of) -337.001 (our) -336.015 (dataset\056) -570.008 (All) -336.005 (thresholds) -337.003 (used) ] TJ
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+[ (are) -300 (further) -299.986 (scaled) -299.984 (by) -300.019 (a) -299.994 (global) -300.984 (parameter) ] TJ
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+[ (and) -332.998 (can) -333.007 (be) -333.983 (interpreted) -332.986 (as) -333.002 (feedback) -333.009 (of) -333.002 (the) -334.015 (statistical) -333 (coach) ] TJ
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+(that) Tj
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+[ (is) -249.984 (further) -249.994 (used) -249.985 (to) -249.985 (generate) -250.001 (te) 14.9803 (xtual) -250.017 (feedback\056) ] TJ
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+T*
+[ (4\0564\056) -250.005 (Natural) -249.99 (Language) -249.999 (F) 25.0035 (eedback) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (Listing) -588.022 (1\056) -587.981 (Production) -588 (rules) -587.981 (for) -587.986 (the) -588.013 (acti) 24.9848 (v) 14.9865 (e) -588.019 (\050) ] TJ
+/R8 8.9664 Tf
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\051) -588.019 (and) -587.981 (passi) 25.0066 (v) 14.9865 (e) ] TJ
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+(\050) Tj
+/R8 8.9664 Tf
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+(bottom) Tj
+/R10 8.9664 Tf
+27.3918 0 Td
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
+5.54609 0 Td
+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+10.8512 -0.99609 Td
+[ (2) -0.30387 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.99609 Td
+[ (\076) -0.90321 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+[ (e) -132.993 (x) -134.015 (t) -133.024 (e) -133.998 (n) -133.003 (d) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
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+[ (j) -0.30107 ] TJ
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+[ (\076) -0.89971 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+[ (g) -0.30107 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
+5.54531 0 Td
+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
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+[ (2) -0.29897 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.99609 Td
+[ (\076) -0.89971 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
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+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+/R45 6.9738 Tf
+16.9332 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+4.56602 0 Td
+[ (r) -185.012 (i) -185.005 (g) -185.995 (h) -184.984 (t) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+20.5398 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
+15.4461 0 Td
+[ (\076) -258.907 (\074) -0.90321 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+13.5742 0 Td
+(adj) Tj
+/R85 4.9813 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 1.9168 Td
+[ (\076) -0.90321 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+10.6391 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+8.39102 0 Td
+(\050) Tj
+/R41 6.9738 Tf
+1.8918 0 Td
+[ (\074) -0.90321 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
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+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+10.8512 -0.9957 Td
+[ (1) -0.30387 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.9957 Td
+[ (\076) -0.90321 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+10.6609 0 Td
+(\050) Tj
+/R41 6.9738 Tf
+1.8918 0 Td
+[ (\074) -0.90321 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+5.54609 0 Td
+(adj) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+9.68594 -1.9168 Td
+[ (1) -0.30387 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 1.9168 Td
+[ (\076) -0.90321 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+6.45508 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+1.91406 0 Td
+[ (\074) -0.90321 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+5.54609 0 Td
+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+10.8508 -0.9957 Td
+[ (2) -0.30387 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.9957 Td
+[ (\076) -0.90321 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+7.08711 0 Td
+[ (\051) -221.028 (\051) -221.028 (\056) ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
+15.4469 0 Td
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+/R10 6.9738 Tf
+10.2223 0 Td
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+/R45 6.9738 Tf
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+/R10 6.9738 Tf
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+/R41 6.9738 Tf
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+/R8 6.9738 Tf
+5.54492 0 Td
+(adj) Tj
+/R85 4.9813 Tf
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+[ (2) -0.29897 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 1.9168 Td
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+[ (\072) -119.021 (\075) -868.986 (h) -149.027 (i) -149.996 (g) -149.027 (h) -149.027 (e) -149.013 (r) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
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+4.11484 0 Td
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+/R45 6.9738 Tf
+20.991 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+5.01719 0 Td
+[ (s) -249.998 (t) -249.98 (i) -249.98 (l) -248.972 (l) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+20.0891 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+4.66992 0 Td
+[ (s) -199.981 (t) -200.016 (r) -200.023 (a) -199.981 (i) -200.016 (g) -199.995 (h) -199.995 (t) ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+-121.327 -7.96992 Td
+[ (\074) -0.89971 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+5.54492 0 Td
+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+10.852 -0.99609 Td
+[ (1) -0.29897 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.99609 Td
+[ (\076) -0.89971 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+10.5621 0 Td
+[ (\072) -119.021 (\075) -788.999 (m) -68.9768 (o) -68.9838 (r) -69.0083 (e) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+29.368 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+4.53008 0 Td
+[ (l) -180.02 (e) -179.988 (s) -179.981 (s) ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+-63.7711 -7.96992 Td
+[ (\074) -0.89971 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+5.54492 0 Td
+(adj) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+9.68711 -1.91719 Td
+[ (1) -0.29897 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 1.91719 Td
+[ (\076) -0.89971 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+10.5629 0 Td
+[ (\072) -119.021 (\075) -852.014 (e) -131.985 (x) -131.999 (t) -133.024 (e) -131.985 (n) -131.999 (d) -131.999 (e) -131.985 (d) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+46.1039 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+4.22109 0 Td
+[ (b) -135.976 (e) -135.009 (n) -135.976 (t) ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+-79.034 -7.96992 Td
+[ (\074) -0.89971 ] TJ
+/R8 6.9738 Tf
+5.54492 0 Td
+(adv) Tj
+/R85 4.9813 Tf
+10.852 -0.99727 Td
+[ (2) -0.29897 ] TJ
+/R41 6.9738 Tf
+2.91406 0.99727 Td
+[ (\076) -0.89971 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+10.5621 0 Td
+[ (\072) -119.021 (\075) -860.024 (t) -140.978 (o) -884.984 (t) -145.011 (h) -143.985 (e) -930.005 (r) -185.012 (i) -185.005 (g) -184.987 (h) -185.995 (t) ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+62.8418 0 Td
+[ (j) -0.30107 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+4.25703 0 Td
+[ (t) -140.978 (o) -884.981 (t) -144.003 (h) -144.99 (e) -958.008 (l) -213.011 (e) -213.985 (f) -213.018 (t) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+-95.6109 -39.4672 Td
+[ (te) 14.9803 (xtual) -270.014 (output\054) -275.015 (we) -271.016 (use) -269.987 (tw) 10.0081 (o) -269.989 (dif) 24.986 (ferent) -270 (grammars\054) -274.988 (one) -271.009 (pro) 14.9828 (vid\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (ing) -336.005 (feedback) -335.008 (for) -335.986 (the) -334.996 (acti) 24.9811 (v) 14.9828 (e) -335.988 (angles) -334.988 (and) -336.017 (one) -336.017 (for) -335.003 (the) -336.013 (passi) 24.9958 (v) 14.9828 (e) ] TJ
+T*
+[ (angles) -215.008 (\050see) -214.008 (production) -214.986 (rules) -213.994 (in) -215.013 (listing) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 458.381 521.991 Tm
+(1) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 463.362 521.991 Tm
+[ (\051\056) -297.99 (The) -215.018 (non\055terminals) ] TJ
+-154.5 -11.9551 Td
+[ (are) -280.005 (dependent) -280.992 (on) -279.983 (the) -281.005 (type) -280.017 (of) -281.012 (error) 39.9835 (\054) -287.986 (feature) -279.997 (and) -281.007 (aggre) 15.0171 (g) 4.98446 (ation) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (operators\056) -300.994 (F) 14.9926 (or) -225.019 (each) -224.009 <6964656e7469026564> -223.997 (error) -224.992 (in) -223.992 (the) -223.992 (trainee) -223.997 (routine) -225.002 (we) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (also) -300.994 (pro) 14.9852 (vide) -300.996 (a) -301.013 (visual) -302.001 (output\072) -412.01 (an) -301.009 (image) -300.994 (where) -301.013 (the) -301.979 (error) -301.018 (oc\055) ] TJ
+T*
+[ (curs) -200.984 (and) -201.02 (the) -201.998 (corresponding) -200.991 (reference) -201.011 (image) -201.011 (of) -202.006 (the) -201.015 (instructor) ] TJ
+T*
+[ (sho) 24.9934 (wing) -250.017 (the) -249.99 (correct) -250.005 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ecution\056) ] TJ
+/R8 11.9552 Tf
+25.7258 TL
+T*
+[ (5\056) -249.989 (Experiments) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+11.9551 -19.534 Td
+[ (W) 79.9866 (e) -224.007 (le) 0.98268 (arn) -224.004 (and) -223.017 (v) 24.9811 (alidate) -223.987 (all) -223.012 (of) -224.002 (our) -223.017 (components) -223.997 (on) -223.012 (the) -223.992 (train\055) ] TJ
+-11.9551 -11.9551 Td
+[ (ing) -250.02 (set) -249.988 (of) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+39.5711 0 Td
+[ (F) 45.017 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+25.843 0 Td
+[ (and) -249.993 (report) -249.993 (results) -250.012 (on) -249.988 (the) -249.988 (test) -249.983 (set\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+-65.4141 -12.5602 Td
+[ (3D) -328.997 (P) 20.0016 (ose) -330.016 (Reconstruction\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+110.611 0 Td
+[ (F) 14.9926 (or) -329.984 (e) 15.0122 (xperiments\054) -349 (we) -329.984 (use) -329 (either) ] TJ
+-110.611 -11.9551 Td
+[ (the) -443.997 (ground\055truth) -444.004 (3d) -443.014 (pose) -443.995 (reconstruction) -444.009 (or) -444.004 (the) -443.995 (predicted) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (3d) -374.986 (pose) -374.984 (reconstructions\056) -686 (F) 14.9926 (or) -374.996 (the) -374.986 (latter) 40.0031 (\054) -406.006 (we) -374.996 (adapt) -376.006 (a) -375.001 (state\055) ] TJ
+T*
+[ (of\055the\055art) -473.997 (3d) -473.009 (pose) -473.987 (reconstruction) -472.985 (netw) 10.0081 (ork) -473.994 (MubyNet\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 529.344 356.575 Tm
+(38) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 539.307 356.575 Tm
+(\135\054) Tj
+-230.445 -11.9563 Td
+[ (which) -471.985 (w) 10 (as) -471.997 (pre\055trained) -471.992 (on) -471.99 (the) -471.01 (Human3\0566M\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 491.905 344.618 Tm
+(10) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 501.867 344.618 Tm
+[ (\135\054) -527.99 (a) -472.005 (lar) 17.997 (ge\055) ] TJ
+-193.005 -11.9547 Td
+[ (scale) -376.016 (3d) -376.986 (dataset) -376.003 (capturing) -377.011 (e) 25.0105 (v) 14.9828 (eryday) -376.011 (acti) 24.9811 (vities\056) -688.993 (W) 79.9866 (e) -377 <6465026e65> ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (its) -324.985 (v) 24.9811 (ariants) -324.99 (as) -325.002 (follo) 24.9983 (ws\072) -459.985 (MubyNet\055SV) -325 (\226) -326.019 (single) -325.019 (vie) 24.986 (w) -325 (recon\055) ] TJ
+T*
+[ (struction\054) -293.993 (MubyNet) 1.01209 (\055MV) -285.001 (\226) -285.006 (multi\055vie) 25.0203 (w) -285.006 (vie) 24.986 (w) -285.006 (reconstruction\054) ] TJ
+T*
+[ (while) -372 (MubyNet\055) ] TJ
+/R39 9.9626 Tf
+67.3473 0 Td
+(f) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+(\052) Tj
+/R39 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+(g) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+4.98203 0 Td
+[ (\055FT) -372.002 (denote) -372.002 (the) -372.007 <026e652d74756e6564> -371.987 (v) 14.9828 (ersions) -371.997 (of) ] TJ
+-82.291 -11.9559 Td
+[ (the) -318.018 (netw) 10.0081 (ork) -318.998 (trained) -318.013 (on) -318.016 (Fit3D) -317.991 (for) -319.006 (5) -317.981 (epochs\056) -514.997 (F) 14.9926 (or) -317.986 (the) -318.996 (multi\055) ] TJ
+T*
+[ (vie) 24.9836 (w) -321.983 (reconstruction\054) -339.985 (we) -321.008 <02727374> -322 (run) -322.02 (MubyNet) -321.995 (in) -322.015 (all) -322.015 (a) 19.9918 (v) 24.9811 (ailable) ] TJ
+T*
+[ (cameras\056) -297.009 (Ne) 15.0147 (xt\054) -219.988 (we) -212.006 (transform) -211.984 (all) -211.994 (the) -213.013 (3d) -211.994 (pose) -211.994 (reconstructions) ] TJ
+T*
+[ (from) -205.995 (camera) -204.993 (space) -206.007 (to) -205.012 (w) 10 (orld) -205.99 (space) -206.005 (\050assuming) -204.985 (kno) 24.9909 (wn) -205.995 (camera) ] TJ
+T*
+[ (parameters\051) -227.999 (and) -227.996 (apply) -227.984 (a) -228.006 (median) -227.982 (operation) -228.016 (to) -227.991 (obtain) -228.016 (a) -228.006 (single) ] TJ
+T*
+[ (3d) -263.005 (pose) -263.003 (reconstruction) -262.981 (estimate\056) -349.01 (In) -263.015 (table) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 474.022 225.068 Tm
+(1) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 481.624 225.068 Tm
+[ (we) -263.015 (sho) 24.9909 (w) -263.01 (the) -263.005 (re\055) ] TJ
+-172.762 -11.9559 Td
+[ (construction) -307.985 (errors) -309.01 (for) -307.99 (the) -308.997 (dif) 24.986 (ferent) -307.993 (v) 24.9811 (ariants) -308.012 (considered) -308.993 (on) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (the) -255.009 (test) -256.019 (split) -254.984 (of) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+61.6512 0 Td
+[ (F) 45.017 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+23.352 0 Td
+[ (\056) -255.014 (Both) -256.006 <026e652d74756e6564> -254.987 (v) 24.9811 (ariants) -255.002 (achie) 25.0154 (v) 14.9828 (e) -256.001 (s) 0.98513 (ig\055) ] TJ
+-85.0031 -11.9551 Td
+[ <6e690263616e746c79> -249.015 (lo) 24.9885 (wer) -248.983 (reconstruction) -248.983 (errors) -248.983 (compared) -249.007 (to) -249.988 (the) -249.007 (orig\055) ] TJ
+T*
+[ (inal) -364.003 (ones\054) -391.998 (and) -362.993 (the) -364.01 (multi\055vie) 25.0203 (w) -364.013 (approaches) -362.993 (are) -363.988 (also) -364.003 (consis\055) ] TJ
+T*
+[ (tently) -395.005 (better) -396.005 (than) -395.02 (single) -395.985 (vie) 24.986 (w) -394.988 (ones\056) -746.018 (W) 79.9866 (e) -396.017 (also) -395.017 (test) -395.998 (ag) 5.01877 (ainst) ] TJ
+(SPIN\133) '
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 333.769 153.337 Tm
+(12) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 343.731 153.337 Tm
+[ (\135) -261.998 (another) -261.005 (state\055of\055the\055art) -261.986 (3d) -261.986 (pose) -261.005 (and) -261.991 (shape) -261.986 (recon\055) ] TJ
+-34.8691 -11.9563 Td
+[ (struction) -359.984 (method\056) -640.998 (The) -360.994 (errors) -359.984 (are) -359.989 (on) -360.989 (a) -359.984 (par) -359.984 (with) -361.013 (MubyNet) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (b) 20.0016 (ut) -221.01 (higher) -219.988 (than) -221.01 (our) -221.015 <026e652d74756e6564> -220.012 (methods\056) -301.009 (This) -220.017 (sho) 24.9909 (ws) -221.012 (that) -221.007 (our) ] TJ
+(proposed) '
+/R22 9.9626 Tf
+39.1219 0 Td
+[ (F) 45.017 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+25.9512 0 Td
+[ (dataset) -261.003 (co) 15.0171 (v) 14.9828 (ers) -261.015 (no) 14.9877 (v) 14.9828 (el) -261.01 (3d) -261.005 (poses\054) -262.995 (that) -261 (are) -260.986 (out\055) ] TJ
+-65.073 -11.9551 Td
+[ (side) -278.998 (the) -279.005 (distrib) 19.9918 (ution) -278.983 (of) -279.99 (current) -279.012 (3d) -279.002 (pose) -279.002 (datasets) -278.993 (used) -279.983 (in) -279.002 (the) ] TJ
+T*
+[ (literature\054) -249.98 (such) -249.985 (as) -249.995 (Human3\0566M\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+12.5609 TL
+T*
+[ (Segmentation) -421.016 (of) -420.986 (Repetitions\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+133.642 0 Td
+[ (W) 79.9866 (e) -420.993 (v) 24.9811 (alidate) -421.013 (and) -420.984 (test) -421.013 (our) ] TJ
+ET
+Q
+Q
+Q
+q
+1 0 0 1 0 0 cm
+BT
+/F1 12 Tf
+14.4 TL
+ET
+1 1 1 rg
+n
+270 32 72 14 re
+f*
+0.5 0.5 0.5 rg
+BT
+/F2 9 Tf
+10.8 TL
+ET
+BT
+1 0 0 1 297 35 Tm
+(9924) Tj
+T*
+ET
+Q
+
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+endobj
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+[ (tuned) -249.989 (ones) -249.993 (\050FT\051) -249.993 (outperform) -249.98 (their) -249.993 (re) 14.9974 (gular) -250.003 (counterparts\056) ] TJ
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+1392.97 6037.41 l
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+ET
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+S
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+10 0 0 10 0 0 cm
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+[ (GT) -250.02 (joints) ] TJ
+ET
+Q
+1394.56 5828.2 m
+1394.56 5941.78 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 149.706 587.483 Tm
+[ (SV) -2405.99 (MV) -1919 (SV) 100.011 (\055FT) -1600.02 (MV) 99.9772 (\055FT) ] TJ
+ET
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+2716.72 5810.67 l
+S
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+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 74.1699 574.212 Tm
+(Acc\056) Tj
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+10 0 0 10 0 0 cm
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+ET
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+1394.56 5713.43 m
+1394.56 5809.07 l
+S
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+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 145.832 574.212 Tm
+[ (0\056661) -1599.99 (0\056690) -1813.98 (0\056708) -2194.99 (0\056730) ] TJ
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+[ (T) 79.9813 (able) -324.983 (2\056) -324.018 (Accurac) 15.0178 (y) -324.998 (\050IoU\051) -325.006 (performance) -324.019 (for) -324.983 (temporal) -324.021 (se) 15.0165 (gmentation) ] TJ
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+[ (and) -366.013 (estimated) -366.009 (3d) -365.993 (input) -366.019 (joints\056) -658.003 (Se) 14.9865 (gmentation) -365.996 (accurac) 15.0083 (y) -365.993 (increases) ] TJ
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+[ (with) -289.005 (the) -289.982 (quality) -289.006 (of) -289.986 (the) -288.979 (input) -289.997 (poses\056) -428.019 (It) -290.02 (saturates) -289.013 (for) -289.999 (the) -288.98 (MubyNet\055) ] TJ
+10.959 TL
+T*
+[ (MV) 100.021 (\055FT) -316.983 (predictions\054) -334.016 (where) -317 (the) -316.992 (performance) -317.004 (is) -317.012 (sim) 0.98022 (ilar) -316.996 (to) -317.017 (that) -316.982 (ob\055) ] TJ
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+[ (tained) -249.999 (using) -250.01 (GT) -249.993 (poses\056) ] TJ
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+[ (repetition) -327.992 (se) 15.0189 (gmentation) -328.998 (method) -327.993 (on) -328.994 (sequences) -328.014 (from) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
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+[ (F) 45.017 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+23.352 0 Td
+(\054) Tj
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+[ (using) -424.019 (the) -424 (annotated) -423.987 (timestamps\056) -830.981 (W) 79.9879 (e) -424.013 (v) 24.9811 (alidate) -423.993 (the) -424 (h) 4.98446 (yper) 20 (\055) ] TJ
+11.9551 TL
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+[ (parameters) -493.009 (of) -493.015 (the) -493.989 (method) -492.985 (on) -493.006 (the) -493.008 (training) -492.986 (set) -493.986 (us) 0.99248 (ing) -494.018 (the) ] TJ
+T*
+[ (ground) -308.005 (truth) -308.006 (3d) -308.017 (joints) -307.989 (as) -307.987 (input) -307.998 (and) -309.001 (report) -307.98 (the) -308.02 (performance) ] TJ
+T*
+[ (of) -378.014 (the) -378.988 (method) -377.985 (on) -378.006 (the) -378.008 (3) -378.991 (subjects) -377.987 (in) -378.003 (the) -378.008 (test) -379.018 (set\056) -693.99 (Here) -379.005 (we) ] TJ
+(set) '
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+14.7199 0 Td
+[ (k) -0.59978 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
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+(min) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+16.2672 1.49492 Td
+[ (\075) -493.807 (5) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+21.2977 0 Td
+[ (as) -366.996 (the) -366.01 (minimum) -367.015 (num) 1.00228 (b) -1.01454 (e) 1.01454 (r) -367 (of) -366.995 (repetit) 0.99493 (ions) -367.015 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (e\055) ] TJ
+-57.4707 -11.9559 Td
+[ (cuted) -251.989 (\050and) -251.014 (annotated\051) -252.018 (in) -251.985 (a) -252.002 (video\056) -314.985 (Since) -252.019 (we) -251.019 (are) -252.009 (interested) -252.014 (in) ] TJ
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+[ (repetition) -250.985 (se) 15.0189 (gmentation\054) -251.008 (we) -251.018 (use) -251.01 (the) -251.01 (intersection\055o) 15.0122 (v) 14.9828 (er) 19.9893 (\055union) ] TJ
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+[ (\050IoU\051) -374.018 (to) -374.004 (measure) -372.989 (the) -374.009 (accurac) 14.9975 (y) -374.011 (of) -374.015 (se) 15.0183 (gmentation\054) -404.984 (a) 19.9918 (v) 14.9828 (eraged) ] TJ
+T*
+[ (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) -250.005 (all) ] TJ
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+32.348 0 Td
+[ (k) -0.59978 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+5.18672 -1.49414 Td
+(min) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+13.8402 1.49414 Td
+[ (repetitions) -249.999 (of) -249.996 (the) -249.99 (test) -249.982 (sequences\056) ] TJ
+-39.4203 -12.9754 Td
+[ (T) 79.9903 (able) ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 86.0668 345.034 Tm
+(2) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 93.1602 345.034 Tm
+[ (sho) 24.9922 (ws) -211.995 (the) -211.016 (performance) -212.004 (of) -212.003 (our) -211.996 (repetition) -212.011 (se) 15.0196 (gmen\055) ] TJ
+-43.048 -11.9547 Td
+[ (tation) -381.008 (method) -381.004 (using) -381.006 (as) -380.994 (input) -381.005 (3d) -382.005 (pose) -380.983 (sequences) -380.985 (obtained) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (from) -316.015 (dif) 24.9854 (ferent) -317.008 (reconstruction) -315.993 (methods) -315.99 (or) -317.003 (the) -316.018 (ground) -316.984 (truth\056) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (As) -386.005 (e) 15.0128 (xpected\054) -419.996 (the) -386.007 (accurac) 14.9975 (y) -386.009 (of) -386.993 (our) -386.007 (repetition) -385.982 (se) 15.0196 (gmentation) ] TJ
+T*
+[ (method) -280.982 (is) -280.998 (positi) 25.0142 (v) 14.9828 (ely) -281.005 (correlated) -281.992 (with) -280.99 (that) -280.997 (of) -281.009 (the) -281.005 (3d) -281.982 (pose) -281 (es\055) ] TJ
+T*
+[ (timation) -245.991 (method) -246.007 (MubyNet) -246.986 (used) -245.986 (to) -245.986 (generate) -246 (the) -245.991 (input) -246.008 (of) -247.015 (the) ] TJ
+T*
+[ (method) -297.999 (\050the) -297.985 (smaller) -298.988 (the) -297.982 (reconstruction) -297.994 (error) 39.9835 (\054) -309.985 (the) -299.002 (be) 0.98023 (tter) -299.002 (the) ] TJ
+T*
+[ (se) 15.0189 (gmentation) -392.007 (accurac) 14.9975 (y) -392.988 (of) -392.012 (repetitions\051\056) -737.997 (Y) 99.9858 (et\054) -428.002 (when) -392.006 (the) -392.986 (re\055) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (construction) -313.986 (error) -313.995 (is) -312.993 (not) -314.009 (so) -314.015 (high) -314.004 (\050as) -313.988 (in) -314.014 (MubyNet\055MV) 99.9858 (\055FT\051\054) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (the) -279.004 (repetition) -278.98 (se) 15.0183 (gmentation) -279.006 (method) -278.982 (performs) -278.998 (on) -279.002 (a) -279.017 (par) -279.015 (with) ] TJ
+T*
+[ (using) -311.998 (ground) -312.004 (truth) -312.006 (3d) -312.017 (poses) -312.008 (\050) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+119.596 0 Td
+(0) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98125 0 Td
+[ (\072) -0.80011 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.76797 0 Td
+(730) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+18.0527 0 Td
+(vs\056) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+16.2922 0 Td
+(0) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98086 0 Td
+[ (\072) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.76797 0 Td
+(731) Tj
+/R10 9.9626 Tf
+18.0531 0 Td
+[ (IoU\051\054) -311.982 (which) ] TJ
+-187.492 -11.9551 Td
+[ (pro) 14.9846 (v) 14.9828 (es) -249.996 (the) -249.99 (system\047) 55 (s) -249.991 (rob) 20.004 (ustness) -250.006 (to) -249.985 (v) 24.9811 (ariation) -250.017 (in) -249.985 (input) -250.007 (quality) 65.0014 (\056) ] TJ
+/R8 9.9626 Tf
+12.975 TL
+T*
+[ (Repetition) -305.992 (Counting) 14.9987 (\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+94.2898 0 Td
+[ (Although) -305.986 (designed) -306.003 (for) -305.991 <026e652d677261696e6564> ] TJ
+-94.2898 -11.9563 Td
+[ (repetition) -289.018 (se) 15.0189 (gmentation\054) -299 (we) -289.012 (also) -288.997 (e) 25.0105 (v) 24.9811 (aluate) -289.003 (our) -289.003 (repetition) -289.018 (al\055) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (gorithm) -283.992 (on) -283.002 (the) -283.984 (task) -284.018 (of) -283.991 (repetition) -283.019 (counting) -283.997 (\050only) -284.011 (estimating) ] TJ
+T*
+[ (the) -299 (period) -298.994 (with) -298.987 (which) -298.993 (an) -299.008 (action) -298.993 (is) -298.995 (repeated) -299.011 (in) -298.997 (a) -299.014 (vi) 0.99248 (deo\054) -312.019 (not) ] TJ
+T*
+[ (the) -342.013 (e) 15.0128 (xtent) -342.981 (of) -342.02 (each) -343.01 (repetition) -341.99 (unit\051\056) -587.996 (Our) -342.016 (approach) -342.997 (requires) ] TJ
+T*
+[ (that) -306.012 (the) -307 (repetition) -305.996 (is) -306.994 (performed) -306.019 (by) -306.998 (a) -305.993 (human\054) -321.02 (so) -306.015 (we) -307.01 (restrict) ] TJ
+T*
+[ (our) -418.002 (e) 25.0111 (v) 24.9811 (aluat) 0.99064 (ion) -417.992 (only) -417.987 (to) -417.016 (these) -417.999 (types) -417.01 (of) -418.007 (videos\056) -811.994 (W) 79.9866 (e) -418.014 (report) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (results) -397.988 (on) -398.982 (our) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+61.159 0 Td
+[ (F) 45.0158 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+27.3188 0 Td
+[ (dataset) -398 (and) -398.986 (a) -398.017 (subset) -397.988 (of) -398.01 (the) -398.985 (Countix) ] TJ
+-88.4777 -11.9551 Td
+[ (dataset) -390.001 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 84.9813 104.91 Tm
+(6) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 89.9625 104.91 Tm
+[ (\135) -390.997 (which) -389.997 (we) -390.995 (call) -390.007 (CountixFitness\056) -731.983 (This) -389.991 (subset) -391.008 (is) ] TJ
+-39.8504 -11.9551 Td
+[ (selected) -233.992 (to) -233.988 (consist) -234.008 (of) -233.019 (only) -234.017 (videos) -234.015 (of) -233.999 (humans) -234.01 (performing) -234.015 <02742d> ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (ness) -271 (e) 15.0128 (x) 14.9828 (ercises) -271.01 (\050e\056g\056) -372.994 (\047front) -271.006 (raises\047\054) -275.987 (\047) 9.99466 (lunge\047\054) -276.995 (\047jumping) -271.009 (jacks\047\054) ] TJ
+258.75 629.037 Td
+[ (\047pull) -215 (ups\047\054) -221.987 (\047push) -215.006 (up\047\054) -221.992 (\047) 49.9892 (rope) -214.984 (pushdo) 25.0056 (wn\047\051\056) -299.004 (CountixFitness) -215.013 (is) -215.008 (a) ] TJ
+T*
+[ (subset) -264.99 (of) -265.992 (only) -264.993 (the) -265.007 (train) -265.002 (and) -265.99 (v) 24.9811 (alidation) -265.02 (set) -265.005 (of) -265.995 (Countix\054) -269.004 (since) ] TJ
+T*
+[ (the) -344.014 (test) -344.004 (set) -344.011 (does) -344.009 (not) -344.004 (contain) -344.001 (action) -344.006 (tags) -344.006 (which) -344.006 (we) -343.982 (require) ] TJ
+T*
+[ (to) -300.016 <026c746572> -298.987 (out) -300.011 (actions) -300.006 (not) -298.992 (in) 40.0031 (v) 20.0016 (olving) -299.994 (humans\056) -458.992 (The) -299.984 (protocol) -300.004 (in) ] TJ
+T*
+[ (the) -231.993 (literature) -231.006 (assumes) -232.013 (input) -230.991 (videos) -232.015 (are) -232.01 (fully\055periodic\054) -234.98 (so) -231.991 (we) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (trim) -250.015 (both) -250.015 (datasets) -250.017 (to) -249.985 (be) -249.997 (periodic) -250.017 (from) -249.988 (start) -249.983 (to) -249.988 (end\056) ] TJ
+11.9547 -11.9551 Td
+[ (W) 79.9866 (e) -329.009 (set) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+30.6641 0 Td
+[ (k) -0.60039 ] TJ
+/R10 6.9738 Tf
+5.18711 -1.49414 Td
+(min) Tj
+/R29 9.9626 Tf
+15.5828 1.49414 Td
+[ (\075) -425.819 (2) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+20.2461 0 Td
+[ (and) -329 (use) -330.018 (the) -328.994 (initial) -329.989 (period) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+104.959 0 Td
+[ (\034) -0.20095 ] TJ
+/R45 6.9738 Tf
+5.4832 3.61602 Td
+[ <03> -0.30107 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+7.86172 -3.61602 Td
+(obtained) Tj
+-201.939 -11.9551 Td
+[ (with) -456.02 (the) -455.995 (MubyNet) -456.99 (SV) 100 (\055FT) -455.988 (3d) -455.993 (pose) -455.993 (representation) -456.017 (as) -456.983 (the) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (AIFit) -317.996 (estimated) -319.013 (period\056) -514.995 (The) -317.981 (number) -318.986 (of) -317.986 (counts) -318 (is) -318.991 (obtained) ] TJ
+T*
+[ (by) -249.007 (di) 24.9885 (viding) -248.983 (the) -249.01 (length) -250.012 (of) -249.015 (the) -249.007 (video) -248.998 (to) -249.007 (the) -249.007 (period) -249.983 (and) -249.012 (round\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (ing) -251 (it) -249.983 (up\056) -312.994 (W) 79.9866 (e) -250.983 (als) 0.99003 (o) -251.012 (e) 25.0105 (v) 24.9811 (aluate) -251.012 (RepNet) -250.997 (\133) ] TJ
+ET
+Q
+0 1 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 453.22 590.485 Tm
+(6) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 458.202 590.485 Tm
+[ (\135) -250.002 (on) -251.007 (both) -250.992 (datasets) -250.997 (and) ] TJ
+-149.339 -11.9551 Td
+[ (report) -293.983 (the) -293.983 (tw) 10.0081 (o) -293.985 (e) 15.0122 (xisting) -293.007 (e) 25.0105 (v) 24.9811 (aluation) -294 (metrics) -294.01 (used) -294.02 (in) -294.02 (the) -293.98 (liter) 20.0114 (\055) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (ature\072) -552.998 (the) -372.009 (Of) 25.0154 (f\055By\055One) -370.985 (\050OBO\051) -372.002 (error) -371.007 (\050the) -372.011 <6d6973636c6173736902636174696f6e> ] TJ
+T*
+[ (rate\054) -400.014 (where) -369.982 (a) -369.982 (video) -369.019 (is) -370.004 <636c61737369026564> -369.982 (correctly) -370.012 (if) -370.012 (the) -370.007 (predicted) ] TJ
+T*
+[ (count) -221.985 (is) -221.01 (within) -222.007 (one) -221.997 (count) -221.005 (of) -222.002 (the) -221.992 (ground\055truth\051) -220.988 (and) -221.997 (the) -221.992 (Mean) ] TJ
+T*
+[ (Absolute) -234.005 (Error) -234.98 (\050MAE\051) -233.988 (of) -234 (count) -235 (\050wher) 1.01454 (e) -234.985 (the) -233.99 (absolute) -234.015 (error) -234.99 (is) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (the) -273.986 (absolute) -272.986 (count) -274.016 (dif) 24.986 (ference) -272.994 (between) -273.989 (the) -273.984 (ground) -272.994 (truth) -274.013 (and) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (prediction\054) -305.015 (normalized) -294.005 (by) -294.02 (ground) -294.01 (truth) -294.01 (count\051\056) -441.99 (Results) -293.99 (are) ] TJ
+T*
+[ (computed) -200.993 (on) -201.996 (the) -201.018 (3) -200.981 (subjects) -202.015 (in) -201.015 (the) -201.015 (Fit3D) -202.01 (test) -201.011 (set) -201.015 (\050444) -201.996 (videos\051) ] TJ
+T*
+[ (and) -249.993 (on) -249.988 (the) -249.99 (CountixFitness) -249.988 (v) 24.9811 (alidation) -250.002 (set) -249.988 (\050267) -249.988 (videos\051\056) ] TJ
+ET
+Q
+3745.39 4603.53 m
+3745.39 4699.17 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 401.076 463.221 Tm
+(Fit3D) Tj
+ET
+Q
+4463.74 4603.53 m
+4463.74 4699.17 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 458.393 463.221 Tm
+(CountixFitness) Tj
+-114.355 -9.56367 Td
+(Dataset) Tj
+ET
+Q
+3745.39 4507.88 m
+3745.39 4603.52 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 380.916 453.658 Tm
+(OBO) Tj
+/R39 7.97008 Tf
+18.8168 0 Td
+(\043) Tj
+/R10 7.97008 Tf
+16.7375 0 Td
+(MAE) Tj
+/R39 7.97008 Tf
+19.7016 0 Td
+(\043) Tj
+ET
+Q
+4465.33 4507.88 m
+4465.33 4603.52 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 452.909 453.658 Tm
+(OBO) Tj
+/R39 7.97008 Tf
+18.8176 0 Td
+(\043) Tj
+/R10 7.97008 Tf
+16.7367 0 Td
+(MAE) Tj
+/R39 7.97008 Tf
+19.7023 0 Td
+(\043) Tj
+ET
+Q
+3374.39 4506.29 m
+5185.28 4506.29 l
+S
+3374.39 4490.35 m
+5185.28 4490.35 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
+1 0 0 1 343.815 442.181 Tm
+(RepNet) Tj
+ET
+Q
+3745.39 4393.11 m
+3745.39 4488.75 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R29 7.97008 Tf
+1 0 0 1 383.239 442.181 Tm
+(0) Tj
+/R37 7.97008 Tf
+3.98477 0 Td
+[ (\072) -0.7995 ] TJ
+/R29 7.97008 Tf
+2.21445 0 Td
+[ (520) -2238.98 (0) ] TJ
+/R37 7.97008 Tf
+33.7824 0 Td
+[ (\072) -0.80256 ] TJ
+/R29 7.97008 Tf
+2.21445 0 Td
+(740) Tj
+ET
+Q
+4465.33 4393.11 m
+4465.33 4488.75 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R92 7.97008 Tf
+1 0 0 1 454.038 442.181 Tm
+(0) Tj
+/R37 7.97008 Tf
+4.58242 0 Td
+[ (\072) -0.80256 ] TJ
+/R92 7.97008 Tf
+2.21445 0 Td
+[ (292) -1939 (0) ] TJ
+/R37 7.97008 Tf
+33.7832 0 Td
+[ (\072) -0.80256 ] TJ
+/R92 7.97008 Tf
+2.21367 0 Td
+(468) Tj
+ET
+Q
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+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 7.97008 Tf
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+(AIFit) Tj
+ET
+Q
+3745.39 4294.29 m
+3745.39 4389.93 l
+S
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R92 7.97008 Tf
+1 0 0 1 382.045 432.298 Tm
+(0) Tj
+/R37 7.97008 Tf
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+/R92 7.97008 Tf
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+/R37 7.97008 Tf
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+/R92 7.97008 Tf
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+ET
+Q
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+4465.33 4389.93 l
+S
+q
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+/R92 7.97008 Tf
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+(0) Tj
+/R37 7.97008 Tf
+4.58242 0 Td
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+/R92 7.97008 Tf
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+(0) Tj
+/R37 7.97008 Tf
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+[ (\072) -0.80256 ] TJ
+/R29 7.97008 Tf
+2.21367 0 Td
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (T) 79.9807 (able) -334.002 (3\056) -332.992 (Comparison) -334.016 (of) -333.986 (RepNet) -332.998 (and) -333.994 (our) -333.989 (AIFit) -333.003 (on) -334.016 (the) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+[ (F) 44.9976 (it3D) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
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+(and) Tj
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+/R10 9.9626 Tf
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+Q
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+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+(3) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 354.561 379.879 Tm
+[ (compares) -346.008 (our) -344.994 (method) -345.011 (with) -345.016 (RepNet) -344.982 (on) -346.011 (the) -344.991 (tw) 10.0081 (o) ] TJ
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+[ (datasets\056) -679.982 (On) -374.009 (Fit3D\054) -372.997 (AIFit) -373.987 <7369676e690263616e746c79> -373.016 (outperforms) -373.987 (Rep\055) ] TJ
+11.9547 TL
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+T*
+[ (similarly) 65.0137 (\054) -204.983 (with) -193.005 (AIFit) -192.997 (drifting) -194.017 (a) -192.992 (little) -194.017 (more) -193.017 (than) -193.012 (RepNet) -193.987 (when) ] TJ
+T*
+[ (being) -391.016 (wrong\056) -732.018 (Note) -390.004 (that) -391.018 (while) -391.013 (RepNet) -389.994 (is) -391.018 (trained) -390.979 (directly) ] TJ
+11.9559 TL
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+11.9551 TL
+T*
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+T*
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+11.9563 TL
+T*
+[ (W) 79.9866 (e) -224.987 (also) -225.007 (e) 15.0122 (xperiment) -224.992 (with) -225 (using) -226.011 (an) -224.982 (alternati) 24.9958 (v) 14.9828 (e) -224.987 (representation) ] TJ
+11.9547 TL
+T*
+[ (of) -386.012 (the) -384.987 (p) -1.01454 (e) 1.01454 (rson) -386.002 (in) -386.002 (each) -385.982 (frame\056) -717.018 (Instead) -386.004 (of) -384.995 (the) -386.004 (3d) -386.004 (pose\054) -419.994 (we) ] TJ
+T*
+[ (use) -243.011 (the) -241.991 (estimated) -242.986 (2d) -243.008 (pose) -241.989 (predicted) -243.004 (using) -242.989 (\133) ] TJ
+ET
+Q
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+q
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+BT
+/R10 9.9626 Tf
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+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 484.612 236.417 Tm
+[ (\135\056) -307.008 (T) 79.9916 (o) -243.013 <6465026e65> -243.004 (the) ] TJ
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+11.9551 TL
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+T*
+[ (weight) -320.983 (t) 0.98758 (h) -1.01454 (e) 1.01454 (m) -320.993 (by) -320.995 (the) -320.018 (product) -320.986 (of) -319.986 (their) -320.995 <636f6e0264656e636573> -320 (and) -321 (a) 19.9918 (v) 14.9828 (er) 19.9869 (\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (age) -376.018 (them\056) -690.02 (Our) -376.011 (results) -377.011 <636f6e02726d> -375.986 (that) -376.981 (3d) -376.006 (pose) -376.986 (is) -376 (a) -377 (stronger) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (representation) -306.003 (than) -306.995 (the) -306.02 (2d) -306.018 (pose\054) -320.991 (both) -306.003 (in) -306.998 (terms) -306.008 (of) -305.988 (the) -306.998 (OBO) ] TJ
+T*
+[ (error) -250.007 (\050) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+(0) Tj
+/R37 9.9626 Tf
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+/R29 9.9626 Tf
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+(0) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98203 0 Td
+[ (\072) -0.79889 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.7668 0 Td
+(920) Tj
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (\051) -250 (and) -249.993 (MAE) -250.017 (\050) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+(2) Tj
+/R37 9.9626 Tf
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+[ (\072) -0.80379 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
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+(250) Tj
+/R10 9.9626 Tf
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+(vs\056) Tj
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+(0) Tj
+/R37 9.9626 Tf
+4.98203 0 Td
+[ (\072) -0.80379 ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+2.76719 0 Td
+(253) Tj
+/R10 9.9626 Tf
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+(\051\056) Tj
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (W) 79.9866 (e) -466.006 (conduct) -465.981 (an) -464.981 (ablation) ] TJ
+-136.253 -11.9551 Td
+[ (study) -212.014 (to) -211.992 (mea) 0.98268 (sure) -212.001 (the) -211.996 (similarity) -211.989 (\050IoU) -210.984 (score\051) -212.009 (between) -211.999 (the) -211.994 (per) 19.9918 (\055) ] TJ
+T*
+[ (formances) -195.997 (of) -196.004 (the) -196 (instructor) -196.016 (and) -194.982 (each) -196.016 (of) -196.007 (the) -195.997 (trainees\054) -207.014 (in) -195.997 (terms) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
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+[ (feature) -192.015 (sets\056) -290.991 (W) 79.9866 (e) -192.012 (illustrate) -192.012 (this) -193.002 (s) 0.98513 (tudy) -193.002 (in) -191.997 <02672e> ] TJ
+ET
+Q
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+q
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+Q
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+q
+10 0 0 10 0 0 cm
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (AIFit) -395.995 (F) 25.0203 (eedback\056) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
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+ET
+Q
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+ET
+Q
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+q
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (we) -394.993 (pro) 14.9828 (vide) -395.998 (quantitati) 25.0203 (v) 14.9828 (e) -396.017 (anal\055) ] TJ
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+11.9551 TL
+T*
+[ (v) 24.9811 (ariants) -328.989 (of) -327.982 (3d) -328.994 (pose) -328.992 (estimation) -328.994 (methods) -327.989 (\050MubyNet\051) -329.019 (on) -328.994 (the) ] TJ
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+Q
+Q
+Q
+q
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+BT
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+T*
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+Q
+
+endstream
+endobj
+128 0 obj
+<<
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+q
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+[ (Figure) -251.989 (5\056) -252.005 (IoU) -252.006 (score) -252.988 (for) -252.011 (acti) 24.9875 (v) 14.9865 (e) -252.001 (features) -252.01 (between) -251.996 (each) -251.996 (of) -251.996 (the) -251.993 (twelv) 15.0192 (e) ] TJ
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+[ (trainees) -343.997 (and) -343.01 (the) -344.002 (instructor) 40.0203 (\054) -367.017 (for) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ <02746e657373> -344.02 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercises) -342.999 (\050) ] TJ
+/R56 8.9664 Tf
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+(left) Tj
+/R10 8.9664 Tf
+11.9789 0 Td
+[ (\051) -344.006 (and) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+(compound) Tj
+/R10 8.9664 Tf
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+/R56 8.9664 Tf
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\051\056) -601.979 (I) -347.012 (t) -346.989 (can) -346.993 (be) -347.018 (clearly) -348.009 (noticed) -347.02 (that) -346.999 (for) -346.982 (com\055) ] TJ
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+[ (pound) -197.004 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercise) -198.018 (types\054) -208.01 (ther) 1.02106 (e) -197.98 (are) -197.011 (less) -197.004 (common) -198.008 (acti) 24.9875 (v) 14.9865 (e) -197.022 (features) -196.986 (among) ] TJ
+T*
+[ (the) -289.982 (trainee) -289.98 (and) -289.991 (instructor) 55.0068 (\056) -430.012 (Also\054) -300.011 (for) -290 (the) -289.981 (simplest) -289.991 (of) -289.985 (e) 15.011 (x) 14.9865 (ercis) 1.00745 (es) -289.985 (\050i\056e\056) ] TJ
+T*
+[ (squat\054) -262.989 (push\055up\054) -263.997 (dumbbell) -259.992 (biceps) -260.981 (curls\051) -260.991 (we) -259.983 (get) -261.011 (the) -261.011 (highest) -259.996 (number) ] TJ
+T*
+[ (of) -249.993 (common) -249.981 (acti) 24.9875 (v) 14.9865 (e) -249.997 (features) -250.006 (between) -249.992 (trainee) -249.988 (and) -249.997 (instructor) 55.0068 (\056) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
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+T*
+[ (T) 54.9853 (r) 14.984 (ainees3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
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+[ (subset\056) -294.983 (W) 79.9879 (e) -204.99 (consider) -205.009 (the) -205.017 (feedback) -204.99 (of) -204.983 (AIFit) -204.995 (com\055) ] TJ
+-48.3867 -11.9551 Td
+[ (puted) -336.005 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) -337.01 (the) -336.015 (ground\055truth) -337.003 (3d) -336.013 (poses) -336.004 (as) -337 (the) -336.015 (reference) -336.99 (and) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (compare) -376.99 (ag) 5.01938 (ainst) -375.995 (the) -376.989 (feedback) -377.002 (of) -376.014 (AIFit) -377.006 (using) -375.986 (all) -376.986 (other) -376.986 (3d) ] TJ
+T*
+[ (pose) -398.981 (reconstruction) -398.998 (met) 0.99493 (hod) -1.00473 (s) 0.98635 (\056) -757.008 (W) 79.9879 (e) -398.997 (pose) -398 (it) -399.017 (as) -398.99 (a) -398.997 <636c617373690263612d> ] TJ
+T*
+[ (tion) -328 (problem\054) -347.991 (as) -329.003 (feedback) -327.991 (can) -327.988 (be) -327.983 (seen) -329.001 (as) -327.982 (a) -327.989 (multi\055class) -328.997 (la\055) ] TJ
+11.9563 TL
+T*
+[ (beling) -325.999 (\050e\056g\056) -539.986 (higher) 40.008 (\054) -346.018 (lo) 24.9885 (wer) 39.9884 (\054) -344.999 (same\051) -326.998 (for) -325.986 (dif) 24.986 (ferent) -327.007 (aggre) 15.0147 (g) 4.98446 (ation) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (operators) -306.995 (and) -307.001 (feature) -307.015 (types\056) -482.015 (W) 79.9879 (e) -307.012 (v) 24.9811 (ary) -307.01 (the) -308.02 (global) -306.983 (parameter) ] TJ
+T*
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+/R37 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (\054) -321.003 (from) -306.018 (more) ] TJ
+-187.673 -11.9551 Td
+[ (restricti) 24.9958 (v) 14.9828 (e) -273.018 (to) -271.982 (more) -273.003 (permissi) 25.0118 (v) 14.9828 (e\056) -378.017 (A) -273.011 (higher) -272.018 (accurac) 14.9975 (y) -273.008 (at) -273.011 (higher) ] TJ
+T*
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+T*
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+11.9559 TL
+T*
+[ (feedback) -323.01 (outcome\056) -530.001 (The) -323.98 (more) -322.995 (accurate) -323.017 (3d) -322.995 (pose) -324.012 (estimation) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (methods) -263.998 (also) -263.001 (ha) 19.9979 (v) 14.9828 (e) -264 (lo) 24.9885 (wer) -262.981 (reconstruction) -264 (errors) -263.017 (\050table) ] TJ
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+q
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+/R10 9.9626 Tf
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+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 267.098 378.399 Tm
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+-216.986 -11.9551 Td
+[ (a) -250.982 (critic) -251.007 (threshold) -250.984 (of) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+80.2789 0 Td
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+/R29 9.9626 Tf
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+[ (\075) -280.784 (0) ] TJ
+/R37 9.9626 Tf
+15.516 0 Td
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+/R29 9.9626 Tf
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+/R10 9.9626 Tf
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+[ (\054) -251.014 (the) -251.01 (feedback) -250.983 (obtained) -250.992 (with) -250.995 (3d) ] TJ
+-111.136 -11.9547 Td
+[ (pose) -229.989 (estimation) -229.012 (methods) -230.005 (achie) 25.0142 (v) 14.9828 (es) -229.019 (around) ] TJ
+/R29 9.9626 Tf
+166.546 0 Td
+[ (80\045) -0.29897 ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+20.5523 0 Td
+[ (accurac) 14.9975 (y) -229.996 (for) ] TJ
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+[ (both) -246.015 (acti) 24.9817 (v) 14.9828 (e) -246.002 (and) -247.011 (passi) 24.9958 (v) 14.9828 (e) -246.003 (policies\056) -309.015 (W) 79.9879 (e) -246.003 (also) -245.983 (sho) 24.9934 (w) -245.996 (e) 15.0122 (xamples) -246.991 (of) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (te) 14.981 (xtual) -256.015 (and) -255.991 (visual) -254.991 (feedback) -256.003 (for) -255.998 (dif) 24.9848 (ferent) -255.999 (trainees) -255.987 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercising) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (outdoors) -250.002 <2802672e> ] TJ
+ET
+Q
+1 0 0 rg
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 106.291 318.623 Tm
+(6) Tj
+ET
+Q
+0 g
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 9.9626 Tf
+1 0 0 1 111.273 318.623 Tm
+(\051\056) Tj
+/R8 11.9552 Tf
+-61.1605 -26.5359 Td
+[ (6\056) -249.99 (Conclusions) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+11.9547 -19.8043 Td
+[ (W) 79.9873 (e) -361.983 (ha) 19.9973 (v) 14.9828 (e) -363.003 (introduced) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+84.9313 0 Td
+[ (AIF) 45.017 (it) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+20.5828 0 Td
+[ (\054) -390.011 (the) -362.991 <02727374> -361.993 (3d) -362.008 (human) -363.015 (sensing\055) ] TJ
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+[ (based) -364.01 (automatic) -363.987 (system) -363.986 (for) -364.019 <02746e657373> -363.983 (training\054) -393 (together) -364 (with) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+11.9551 TL
+T*
+[ (F) 45.0158 (it3D) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+23.352 0 Td
+[ (\054) -370.994 (a) -371.001 (lar) 17.9964 (ge\055scale) -371 (dataset) -370.985 (of) -370.996 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) -371.004 (3) -370.992 (million) -370.985 (images) -371.014 (and) ] TJ
+-23.352 -11.9551 Td
+[ (corresponding) -277.019 (3d) -277.003 (human) -276.989 (shape) -277.005 (and) -277.006 (motion) -277.99 (capture) -277.013 (ground) ] TJ
+T*
+[ (truth) -445.003 <636f6e026775726174696f6e732c> -494.019 (featuring) -445.989 (37) -445.014 (repeated) -444.987 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercises) -446.002 (that) ] TJ
+T*
+[ (co) 15.0177 (v) 14.9828 (er) -337.01 (all) -338.012 (the) -336.995 (major) -336.985 (muscle) -338 (groups\054) -359.012 (performed) -336.993 (by) -338.012 <6365727469026564> ] TJ
+T*
+[ (trainers) -247.007 (and) -245.993 (trainees) -247.009 (with) -246.015 (dif) 24.9848 (ferent) -246.981 (skill) -246.986 (le) 25.0179 (v) 14.9828 (els\056) ] TJ
+/R22 9.9626 Tf
+187.332 0 Td
+[ (AIF) 45.017 (it) ] TJ
+/R10 9.9626 Tf
+23.218 0 Td
+[ (is) -247.005 (able) ] TJ
+-210.55 -11.9559 Td
+[ (to) -253.985 (reconstruct) -255 (3d) -253.987 (human) -254.993 (pose) -253.985 (and) -255.01 (motion\054) -255.011 (reliably) -254.997 (se) 15.0196 (gment) ] TJ
+T*
+[ (repetitions\054) -333.002 (mine) -316.986 (critical) -316.013 (acti) 24.9824 (v) 14.9828 (e) -317.011 (and) -315.98 (passi) 24.9958 (v) 14.9828 (e) -317.011 (features) -315.989 (of) -317.003 (the) ] TJ
+T*
+[ (e) 15.0128 (x) 14.9828 (ercise\054) -271.994 (and) -267.989 (identify) -268.004 (de) 25.0167 (viations) -267.016 (between) -267.987 (correct) -268.002 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ecution) ] TJ
+T*
+[ (models) -282 (learnt) -283.004 (from) -281.981 (trainers\054) -290.018 (and) -283.005 (the) -281.985 (w) 10 (ork) -283.004 (of) -281.99 (the) -281.985 (trainee\054) -291.005 (in) ] TJ
+T*
+[ (real\055time\056) -534.992 (A) -325.002 (s) 0.98635 (tatistical) -325.008 (coach) -325.007 (pro) 14.9852 (vides) -324.985 (localized\054) -344.004 (quantita\055) ] TJ
+11.9559 TL
+T*
+[ (ti) 24.9903 (v) 14.9828 (e) -261.02 (feedback\054) -263.999 (in) -261.983 (order) -261.016 (to) -261.003 (e) 15.0122 (x) 14.9828 (ercise) -261.018 (correctly) 65.0137 (\054) -263.993 (reduce) -260.983 (the) -261.988 (risk) ] TJ
+11.9551 TL
+T*
+[ (of) -394.011 (injury) 64.9959 (\054) -430.004 (and) -394.987 (sustain) -393.981 (continuous) -394.005 (impro) 15.0048 (v) 14.9828 (ement\056) -742.996 (The) -394.008 (sta\055) ] TJ
+T*
+[ (tistical) -349.007 (coach) -347.984 (can) -349.004 (operate) -349 (o) 14.9828 (v) 14.9828 (er) -349.008 (both) -349.018 (a) -347.986 (relax) 15.0171 (ed) -349 (and) -348.996 (a) -349.005 (high\055) ] TJ
+T*
+[ (intensity) -471.994 (traini) 0.99861 (n) -1.01454 (g) -471.015 (intensity) -471.994 (re) 15.0098 (gime\054) -526.988 (pro) 14.9852 (vides) -471 (feedback) -472.005 (in) ] TJ
+T*
+[ (natural) -334.01 (language\054) -354.002 (and) -334.017 (with) -332.981 (spatio\055temporal) -334.015 (visual) -333.996 (ground\055) ] TJ
+ET
+Q
+q
+3090.94 5087.92 2357.86 2112.1 re
+W
+n
+q
+3754.85 0 0 2112.1 2392.45 5087.92 cm
+/R101 Do
+Q
+Q
+q
+10 0 0 10 0 0 cm
+BT
+/R10 8.9664 Tf
+1 0 0 1 308.862 487.87 Tm
+[ (Figure) -343.998 (6\056) -343.012 (T) 70.0042 (e) 15.011 (xtual) -343.993 (and) -344.012 (visual) -343.987 (feedback) -342.996 (produced) -344.003 (by) -343.993 (our) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
+205.516 0 Td
+[ (AIF) 44.9813 (it) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+21.768 0 Td
+(on) Tj
+-227.284 -10.9578 Td
+[ (real) -221.007 (w) 10.0092 (orld) -221.013 (videos\054) -226.001 (captured) -220.983 (with) -221.002 (a) -220.98 (re) 14.9974 (gular) -219.984 (smartphone) -220.996 (camera\056) -300.008 (W) 80.0079 (e) ] TJ
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+	
+ÿÛ CÿÀ À ÿÄ           	
+ÿÄ µ   } !1AQa"q2‘¡#B±ÁRÑð$3br‚	
+%&'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyzƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚáâãäåæçèéêñòóôõö÷øùúÿÄ        	
+ÿÄ µ  w !1AQaq"2B‘¡±Á	#3RðbrÑ
+$4á%ñ&'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz‚ƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚâãäåæçèéêòóôõö÷øùúÿÚ   ? þþ(  €
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+ò—r„ðq_í£â¿xÿ áoÄ…¿²Ï„¾"x}Ä’ÛÅ¦j/-Š3F­©1Ú ©''†Sß£ÖPJI8¿'þg6[ƒŒ¥*X¯vqÞÍZÝÏ¦íÿ à·ÿ µF¹ðëPñÿ „|û4øŽÇì²Ke5¶™¨ÉÄŠÅ ÊêáÆÒ Šã¥ÄXn¨ÔŠZöæwæ9Ux9â¨·++­¬ÿ ÝuŸø+í¥|0ñwŽÓ@ýŸ.ntë‰%ëD×1©6û'0TzŽ+ÎÃñn.u•>Efû=¾ó£0É°ÔpSÄÆmÊ1ouk®›ô¿ø*Ïíyíwð3àˆ<û>Oà¯øV÷\kË]RŠò˜bB#Fk÷M¥–á°P¥r¤±Šã:Ë	:ôâ¹¢ígó[Ãôêb¡B¬¥-;¿¼úÀðQ/ÚÄß¶ÏÄÿ Ù¯Uð—Â{_èž²×í.âÓoVöy&òÝ#]Ú0Í0À@~QÏ>}~:ÅGRŒy›¶Îß™T22Î'—É¾E§¥úy[¯b_ˆŸ·íO¦~Ò–þi?³Î©áã¦G¨]A}§ßF?³(‘/1nS¿9ëZ`¸ï<;­R1Vòæyù®]Nžd²ì2r“WÕ¯»cà‚ßð_¾#|cðïˆ~ü'Òü= 5¼tvÖw‚òYZi#o=žì® @pª1Ï'<{Uøƒîû%{§þg5jx\.U±ÞéY[¯ª<Ûöœÿ ‚üþØ>2øWàWÁƒÿ  µ_êÚä:\7Þ"Òu?°¢Iå…;¡¿Fwì[há@ã½z˜<Ò¼°ÿ X¬’V¾—ÿ 3Ì©8TÅK†ÝJÊý¬»uÅð[¿ÛçáWÆ¯†ÿ 	¾!Cûx›S×í®'m7Að®¹ô Q¦Ö\'‚ªHSŽøËÄNµ)T§[¹×š`§„­Nœýîmì}‰ü[ö²Óü%{ªëÞ
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+®ÿ ù*¿Iÿ ˆ7”=O¾?ü‰ðOÅLÊÿ >çÿ ÉðV/Ú”“ÿ çÁ¼ú…]ÿ òU/øƒ™GóÔûãÿ È‰ø«™ÿ ,>çÿ Éü=ö¤Ÿ|ÿ ÁUßÿ %Tÿ ÄÊžzÿ äH—Šùš>çÿ É ÿ ‚±þÔ½O†þãþÁWü•Bðw(ë9ýëÿ ‘"^,f}#¹ÿ òC¿áì_µ!ÿ Â9ðlÜ*ïÿ ’¨ÿ ˆ9”ÿ <þõÿ È’üYÍ/ðÃîüø+íH?æ\ø7û]óÿ “UÁì¥}©ýëÿ ‘âÆiü°ûŸÿ $<ÁXj"ä[ø7ÿ ‚«¿þJ¡x?”<þøÿ ò#~,fŸË¹ÿ òD‹ÿ ^ý¨Žâ›ø9íÿ «¿þJ«^dÿ Ï?ü
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+/R10 8.9664 Tf
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+(\054) Tj
+-214.089 -10.959 Td
+[ (22\0508\051\072781\226796\054) -249.98 (2000\056) ] TJ
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+15.4359 -10.959 Td
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+T*
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+T*
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+/R10 8.9664 Tf
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+15.4359 -10.959 Td
+[ (Popa\054) -512.004 (Vlad) -459.984 (Olaru\054) -511.993 (and) -459.983 (Cristian) -459.995 (Sminchisescu\056) -1031 (Learning) ] TJ
+T*
+[ (comple) 15.0096 (x) -287.009 (3d) -288.011 (human) -287.02 (self\055contact\056) -480.011 (In) ] TJ
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+-130.265 -10.959 Td
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\1339\135) -556.01 (Y) 110.995 (uying) -313.01 (Ge\054) -329.013 (Ruimao) -313.005 (Zhang\054) -329.009 (Xiaog) 4.9896 (ang) -312.993 (W) 80.0106 (ang\054) -329.003 (Xiaoou) -312.996 (T) 79.9807 (ang\054) ] TJ
+15.4359 -10.959 Td
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+T*
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+/R10 8.9664 Tf
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+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\13311\135) -556.01 (Xin) -351.008 (Jin\054) -375.978 (Y) 110.995 (uan) -350.982 (Y) 100.017 (ao\054) -377.012 (Qi) 1.002 (liang) -352.01 (Jiang\054) -375.998 (Xingying) -351.001 (Huang\054) -376.021 (Jian) 14.9811 (yi) ] TJ
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+[ (trainer) -226.98 (via) -227.987 (the) -226.985 (kinect) -226.996 (sensor) 54.9986 (\056) -310.992 (In) ] TJ
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+T*
+[ (and) -249.998 (shape) -250.012 (via) -249.988 <6d6f64656c2d027474696e67> -249.993 (in) -250.014 (the) -249.988 (loop\056) -359.995 (In) ] TJ
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+(ICCV) Tj
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\054) -250 (2019\056) ] TJ
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+[ (\13313\135) -556.01 <4f0272> -295.989 (Le) 24.9827 (vy) -296.985 (and) -297.005 (Lior) -296.996 (W) 80.0106 (olf\056) -510.004 (Li) 25.0106 (v) 14.9865 (e) -297.005 (repetition) -297.002 (counting\056) -510.001 (In) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+[ (Pr) 45.0031 (o\055) ] TJ
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+[ (ceedings) -301.996 (of) -300.985 (the) -302.005 (IEEE) -301.981 (international) -302.01 (c) 0.98294 (onfer) 36.9816 (ence) -302.009 (on) -301.996 (computer) ] TJ
+(vision) '
+/R10 8.9664 Tf
+21.4203 0 Td
+[ (\054) -250 (pages) -250.012 (3020\2263028\054) -250.003 (2015\056) ] TJ
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+[ (\13314\135) -556.01 (Jief) 0.98226 (eng) -458.981 (Li\054) -510.997 (Can) -458.009 (W) 80.0106 (ang\054) -511.02 (Hao) -458.99 (Zhu\054) -510.004 (Y) 55.0122 (ihuan) -459.016 (Mao\054) -510.015 (Hao\055Shu) ] TJ
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+[ (F) 15.0049 (ang\054) -321.99 (and) -307.983 (Ce) 25.0011 (wu) -308.017 (Lu\056) -544.987 (Cro) 25.0052 (wdpose\072) -424.997 (Ef) 24.9875 <026369656e74> -308.01 (cro) 25.0174 (wded) -307.994 (scenes) ] TJ
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+[ (pose) -249.993 (estimation) -250.011 (and) -249.997 (a) -249.997 (ne) 24.9875 (w) -249.988 (benchmark\056) -359.978 (In) ] TJ
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+(CVPR) Tj
+/R10 8.9664 Tf
+22.416 0 Td
+[ (\054) -250 (2019\056) ] TJ
+-194 -11.5559 Td
+[ (\13315\135) -556.01 (Xin) -341.99 (Luan\054) -365.996 (Xia) 0.98294 (ngyang) -343.011 (T) 35.0212 (ian\054) -364.98 (Haixin) -343.001 (Zhang\054) -364.994 (Rui) -343.012 (Huang\054) -365 (Na) ] TJ
+19.9187 -10.959 Td
+[ (Li\054) -243.984 (Peijie) -243 (Chen\054) -243.995 (and) -242.983 (Ru) -242.994 (W) 80.0106 (ang\056) -343.99 (Ex) 14.9811 (ercise) -243.022 (as) -242.02 (a) -242.983 (prescription) -243 (for) ] TJ
+T*
+[ (patients) -325.005 (with) -323.988 (v) 25.0066 (arious) -325.018 (diseases\056) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
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+[ (J) 24.9875 (ournal) -324.987 (of) -323.988 (sport) -324.982 (and) -324.998 (health) ] TJ
+-115.739 -10.9594 Td
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+/R10 8.9664 Tf
+26.3883 0 Td
+[ (\054) -250 (8\0505\051\072422\226441\054) -249.978 (2019\056) ] TJ
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+[ (\13316\135) -556.012 (Diogo) -232.991 (C) -234.02 (Luvizon\054) -236.99 (Da) 20.0129 (vid) -233.979 (Picard\054) -237.001 (and) -234.012 (Hedi) -234.012 (T) 79.9807 (abia\056) -325.003 (2d\0573d) -232.982 (pose) ] TJ
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+[ (estimation) -201 (and) -200.986 (action) -200.986 (recognition) -200.995 (using) -201 (multitask) -200.984 (deep) -201.005 (learn\055) ] TJ
+T*
+[ (ing\056) -359.995 (In) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
+26.6391 0 Td
+(CVPR) Tj
+/R10 8.9664 Tf
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+[ (\054) -250 (pages) -250.011 (5137\2265146\054) -250.006 (2018\056) ] TJ
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+[ (\13317\135) -556.012 (Julie) 1.00473 (ta) -704.987 (Martinez\054) -818.012 (Rayat) -703.99 (Hossain\054) -818.017 (Ja) 19.9802 (vier) -703.995 (Romero\054) -818.017 (and) ] TJ
+19.9187 -10.959 Td
+[ (James) -348.02 (J\056) -348.017 (Little\056) -674.012 (A) -348.011 (simple) -347.99 (yet) -348.011 (ef) 25.0174 (fecti) 25.0174 (v) 14.9865 (e) -349.019 (baseli) 0.98567 (ne) -349.024 (for) -347.984 (3d) -348 (hu\055) ] TJ
+T*
+[ (man) -249.989 (pose) -249.995 (estimation\056) -359.992 (In) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
+88.9012 0 Td
+(ICCV) Tj
+/R10 8.9664 Tf
+20.425 0 Td
+[ (\054) -250 (2017\056) ] TJ
+-129.245 -11.2961 Td
+[ (\13318\135) -556.012 (Dush) 5.00458 (yant) -926.996 (Mehta\054) -1096.98 (Oleksandr) -927.992 (Sotn) 15.0137 (ychenk) 9.98193 (o\054) -1096 (Franziska) ] TJ
+19.9187 -10.959 Td
+[ (Mueller) 40.0067 (\054) -427.006 (W) 80.0106 (eipeng) -391.988 (Xu\054) -427.017 (Srinath) -392.002 (Sridhar) 40.0148 (\054) -427.006 (Gerard) -391.991 (Pons\055Moll\054) ] TJ
+T*
+[ (and) -356.994 (Christian) -357.008 (Theobalt\056) -703.021 (Single\055shot) -358.004 (multi\055person) -356.98 (3D) -356.986 (pose) ] TJ
+10.9578 TL
+T*
+[ (estimation) -250.011 (from) -249.997 (monocular) -250.011 (RGB\056) -359.987 (In) ] TJ
+/R22 8.9664 Tf
+133.481 0 Td
+[ (3D) 39.9822 (V) ] TJ
+/R10 8.9664 Tf
+16.077 0 Td
+[ (\054) -250 (2018\056) ] TJ
+-169.477 -11.2961 Td
+[ (\13319\135) -556.012 (Ne) 25.0229 (vill) 0.98567 (e) -559.007 (Owen\054) -635.984 (Phillip) -559.021 (B) -558.019 (Sparling\054) -635.99 (Gene) 25.0011 (vi) ] TJ
+184.875 0.04492 Td
+(\036) Tj
+-0.49727 -0.04492 Td
+[ (ev) 15.0083 (e) -559.004 (N) -557.997 (Healy) 65.0051 (\054) ] TJ
+-164.459 -10.959 Td
+[ (Da) 20.0129 (vid) -298.981 (W) -299.009 (Dunstan\054) -311.008 (and) -299.011 (Charles) -299.017 (E) -298.995 (Matthe) 24.9902 (ws) 0.99656 (\056) -517.013 (Sedentary) -298.989 (be\055) ] TJ
+10.959 TL
+T*
+[ (ha) 20.021 (vior\072) -482.005 (emer) 17.9925 (ging) -336.012 (e) 24.9875 (vidence) -336.984 (for) -336.004 (a) -335.993 (ne) 24.9848 (w) -335.987 (health) -335.998 (risk\056) -635.99 (In) ] TJ
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+T*
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+Q
+Q
+Q
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+ET
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+ET
+Q
+
+endstream
+endobj
+142 0 obj
+<<
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+/Name /F2
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+/Type /Font
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+endobj
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+stream
+q
+q
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+q
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+[2025-07-25T11:14] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+SmartRep: Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ (ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°:)
+
+ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°:
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+ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ SmartRep Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ â€” Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐµÑ€Ð²Ð¸ÑÐ°Ð¼ â€” Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ.
+
+ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ: Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð° (Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ±Ð¾ÐºÑƒ), ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð˜Ð˜-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð’ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð³Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹ (Ð²Ð¸Ð±Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð·Ð²ÑƒÐº, ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÑ€Ð°Ð½Ðµ) Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸: Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«Ð¡Ð¿Ð¸Ð½Ð° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑÂ» Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â».
+
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+* Ð›Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ: Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ñƒ;
+* ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†, ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ;
+* ÐžÐ±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸: Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð¸ÑÐº Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ;
+* ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ðº, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;
+* ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð´Ð¾Ð¼Ð°ÑˆÐ½Ð¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ….
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+[2025-07-25T13:43] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð˜ÑÑ…Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ðº Ð¯Ñ€Ð¾ÑÐ»Ð°Ð²Ð°
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+[2025-07-26T10:01] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+ðŸŽ® ÐŸÐ°Ñ€ÐµÐ½ÑŒ Ð½Ð°Ð²Ð°Ð¹Ð±ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ð» Ñ„Ð°Ð¹Ñ‚Ð¸Ð½Ð³, Ð³Ð´Ðµ Ð²Ð¼ÐµÑÑ‚Ð¾ Ð³ÐµÐ¹Ð¼Ð¿Ð°Ð´Ð° â€” ÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð¾.
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+
+ÐŸÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð²ÑÑ‘ ÑÐ´ÐµÐ»Ð°Ð»Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸: 
+â€” Claude Opus ÑÐ¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð» Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÑŽ;
+â€” Claude Sonnet Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð» ÐºÐ¾Ð´;
+â€” GitHub Copilot Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ñƒ.
+
+ÐŸÐ¾ÐºÐ° Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð² Tekken, Ð² ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ Ð·Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´ÑƒÑŽ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ½Ð¾Ð¿ÐºÐ°.
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+[2025-09-18T22:32] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÑ… Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð². 119 ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹
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+[2025-09-18T22:33] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¢ÐµÐ¼Ð°: Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ
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+
+ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°:  
+1) ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°: Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð¸Ð·ÐºÑƒÑŽ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.  
+2) ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº: ÑÐ²Ð¾ÐµÐ²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.   
+3)Ð¡Ð¾Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².   
+4) ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²: Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð²Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† Ð¸ Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ¸.  
+5) Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
+---
+[2025-09-18T22:35] Yaroslav Pikalyov:
+120 Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹, Ñ‚Ð¸ÑˆÐµ ÐµÐ´ÐµÑˆÑŒ, Ð´Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑˆÑŒ
+---
+[2025-09-18T22:40] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+120.pdf â€“ Â«ÐœÐ°Ð»Ñ‹Ðµ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ñ‹Â»
+---
+[2025-10-20T16:15] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+@ya_pikalyov
+---
+[2025-10-20T16:15] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+@holyBogdan
+---
+[2025-10-21T10:34] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð”Ð°Ð¶Ðµ Ñ‡Ð°Ñ‚ Ð±Ð¾Ñ‚ Ð·Ð° 3 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚
+---
+[2025-10-21T11:31] Yaroslav Pikalyov:
+https://navigator.sk.ru/orn/1125924
+---
+[2025-10-21T11:50] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
+---
+[2025-10-21T11:59] Yaroslav Pikalyov:
+https://docs.google.com/document/d/12rsE3o6EXnAmRNH_AZUOQ5qelLmFHhpD-RylEW2G6UQ/edit?usp=sharing
+---
+[2025-10-21T13:34] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¢Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+---
+[2025-10-21T13:35] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð‘Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+---
+[2025-10-21T13:36] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð°, Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+---
+[2025-10-21T13:36] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¡Ð¿Ð¸Ð½Ð° (Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€ÑÐºÑÑ‚ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ)
+---
+[2025-10-21T13:38] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° Ð²Ð¾Ñ‚:
+---
+[2025-10-21T13:56] Yaroslav Pikalyov:
+Ð”Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð˜Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ð¸Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº. ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð½ÐµÑ…Ð²Ð°Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (data augmentation) Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (Human3.6M, COCO-Pose Ð¸ Ð´Ñ€.). Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸Â» Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¾Ð¹, Ð³Ð´Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð² Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð¸ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð»Ð° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ inference.
+---
+[2025-10-21T13:56] Yaroslav Pikalyov:
+ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð¸ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð»Ð° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸. 
+
+Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´ Ð²Ð¾Ð¿Ñ€Ð¾ÑÐ¾Ð¼
+---
+[2025-10-21T14:49] Yaroslav Pikalyov:
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¹, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð”.Ð“. ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²Ð°, Ðœ.Ð. Ð¨Ð°Ð»ÑƒÑ…Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð.Ð•. ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸ÐºÐ°, Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð’ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… (Ð˜ÐœÐœÐ’-2024; Ð’ÐµÑÑ‚Ð½. Ð¡Ð°Ð¼Ð“Ð¢Ð£, 2024; Musculus.app) Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¡ÐŸÐŸÐ , Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¸ÐºÐ° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð°, Ð¾Ð½Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ° Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼. ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ SmartRep Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑ ÐµÐ³Ð¾ Ðº ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð»Ð°, Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+---
+[2025-10-21T14:50] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
+ÐÐ°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð» Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¼ Ð½Ð¸Ð·Ñƒ
+---
+[2025-10-21T15:04] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+https://openreview.net/pdf/061d45c5db0c11ad5dd49cd9a1afa6482d4a9aed.pdf?utm_source=chatgpt.com
+---
+[2025-10-21T15:10] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ Ð¿Ð¾ Ñ‚ÐµÐ¼Ðµ
+---
+[2025-10-21T15:45] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?tab=t.0
+---
+[2025-10-21T17:09] Yaroslav Pikalyov:
+1. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.
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+2. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ° SmartRep Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.
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+3. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ…, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹.
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+4. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð·Ð°Ð»Ðµ.
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+5. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼.
+---
+[2025-10-21T17:12] Yaroslav Pikalyov:
+ÐÑƒ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚Ðµ
+---
+[2025-10-21T17:19] Yaroslav Pikalyov:
+https://chatgpt.com/share/68f79679-e8a4-8009-9842-191b431a4ca9
+---
+[2025-10-22T03:18] Yaroslav Pikalyov:
+Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ðº ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŽ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ… Ð² Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ð¸ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¼Ð°. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.
+Ð¦ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¾ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.
+ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ â€” Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ñ… (edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°). Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.
+Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ. Ð¢Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð».
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ð¿Ð¾Ð·, ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° SmartRep ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº Ð¾Ñ‚ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð½Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²:
+- Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;
+- Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð˜Ð˜ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ;
+- Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÑ… (Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÑÑ€Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐºÐ°, Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð°).
+---
+[2025-10-22T03:18] Yaroslav Pikalyov:
+#annotation_project_old
+---
+[2025-10-22T03:34] Yaroslav Pikalyov:
+@u_Vova @holyBogdan Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÑÐºÐ°Ð½Ñ‹ Ð Ð˜Ð”Ð¾Ð²
+---
+[2025-10-22T03:49] Yaroslav Pikalyov:
+Ð£ ÐÐ°Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ¸ ÐÐ¸ÐºÐ¾Ð»Ð°ÐµÐ²Ð½Ñ‹ ÑƒÐ·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð³Ð¾Ñ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€ Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ:
+
+1) Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð² ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾-Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾-Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ¾Ð², ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ðº Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð·Ð²ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹, ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¹, Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ€ÐµÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;
+
+
+2. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð½ÐµÑÑ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ñ€Ð°Ð· Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ñ„Ð¾Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ€ÐµÑ‡Ð¸
+---
+[2025-10-22T03:54] Yaroslav Pikalyov:
+Ð’Ñ€Ð¾Ð´Ðµ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾, Ñ‚Ð¾Ðº ÐµÑ‰Ñ‘ Ð³Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° Â«Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼Ð¸Â», â„– Ð³Ð¾ÑÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 0118D000003, Ð£Ñ‚Ð£Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð·Ð¾Ð¼ ÐœÐ¸Ð½Ð¸ÑÑ‚ÐµÑ€ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸ Ð”ÐÐ  â„– 1272Ð¾Ñ‚ 27.11.2017
+---
+[2025-10-22T09:11] Yaroslav Pikalyov:
+@u_Vova @holyBogdan ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ·Ð¸ÑÐ¾Ð² Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸Ñ‚Ðµ
+---
+[2025-10-22T09:11] Yaroslav Pikalyov:
+Ð£Ð³Ð°Ñ€Ð½ÑƒÐ» Ñ Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€Ð°, Ð² Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð» "Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚" ðŸ˜­
+---
+[2025-10-22T09:16] Yaroslav Pikalyov:
+@u_Vova Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚Ðµ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‚Ðµ Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ Ñ‚Ð°Ð¼...
+Ð¯ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÐµÐ¹Ð²Ð¸Ð»
+---
+[2025-10-22T09:16] Yaroslav Pikalyov:
+Ð’Ð¾Ñ‚
+---
+[2025-10-22T09:20] Yaroslav Pikalyov:
+Ð˜Ð· ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐ° Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡ÐµÑ€ÐºÐ½Ð¸Ñ‚Ðµ Ð´Ð¾Ð¿ ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð» Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½
+---
+[2025-10-22T10:03] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð“Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼? Ð˜Ð»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð¸ 2 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°?
+---
+[2025-10-22T10:08] Yaroslav Pikalyov:
+Ð§Ñ‚Ð¾ Ñ‚ÑƒÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾
+---
+[2025-10-22T10:09] Yaroslav Pikalyov:
+Ð˜ Ð³Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹
+---
+[2025-10-22T10:37] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+5 Ñ‚ÐµÐ·Ð¸ÑÐ¾Ð² 2 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸
+---
+[2025-10-22T10:40] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+3 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸, 3 Ñ‚ÐµÐ·Ð¸ÑÐ¾Ð²
+---
+[2025-10-22T15:26] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° 4.6
+---
+[2025-10-22T15:34] Yaroslav Pikalyov:
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð·Ð°Ð´ÐµÐ»Ð¾Ð¼ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐÐ˜Ð  Ð¤Ð“Ð‘ÐÐ£ Â«Ð˜ÐŸÐ˜Ð˜Â» (ÐºÐ¾Ð´ FREN-2024-0002, â„– Ð³Ð¾ÑÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 124061400003-5) Â«Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÑÐ¿Ð¸Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÐµÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ð²Â» (2024 â€“ 2026 Ð³Ð³.).
+
+Ð’ Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹:
+â€“ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² ÑÑ†ÐµÐ½;
+â€“ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ¾Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð‘ÐŸÐ›Ð Ð¸ ÑÐ¿ÑƒÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²;
+â€“ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;
+â€“ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¿Ð»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² ÑÑ†ÐµÐ½, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+
+ÐšÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐÐ˜Ð  Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… Ð² Ð¸Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð Ð˜ÐÐ¦, Scopus, WOS Ð¸ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ†Ð¸Ð¹.
+
+ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸:
+â€“ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯. Ð¡., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. On the Issue of Continuous Speech Recognition // Integral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155â€“180. ISBN 1-5275-5436-8.
+â€“ Bondarchuk V. V., Kravchenko N. M., Pikalyov Ya. S. Indirect Criteria Algorithm for the Control of a Cognitive Neural Network // Practice Oriented Science: UAE â€“ Russia â€“ India. â€“ 2024. â€“ DOI 10.34660/INF.2024.32.41.030.
+â€“ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯. Ð¡., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. â€“ 2021. â€“ â„– 1â€“2. â€“ Ð¡. 3â€“18.
+
+â€“ Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’. Ð˜., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“ 2024. â€“ â„– 1(32). â€“ Ð¡. 51â€“62.
+
+Ð˜Ð¼ÐµÑŽÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:
+â€“ â„– 2024692488 â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’. Ð®.);
+â€“ â„– 2024693206 â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð°ÑÑ€Ð¾Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ð¼ÐºÐ¾Ð² (ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘. Ð’.).
+
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸ÑÑ… Â«Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÂ» (2020 â€“ 2024) Ð¸ Â«Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸ÑÂ» (2017 â€“ 2024), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐºÑ€ÐµÐ¿Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹ Ð¤Ð“Ð‘ÐÐ£ Â«Ð˜ÐŸÐ˜Ð˜Â» Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð˜Ð˜.
+
+
+Ð¡Ð¾Ð²Ð¾ÐºÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² â€” Ð² Ñ‚Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð², Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ â€” Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
+---
+[2025-10-22T15:35] Yaroslav Pikalyov:
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹
+ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ
+Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [1-7].
+ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ…Ð¾Ð·ÑÐ¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸
+Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ñ‡Ð»ÐµÐ½Ð¾Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° [8-9], [15-18]. Ð’ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹
+Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ
+Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾
+Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ResNet Ð¸ API-Net, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸.
+ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ð½Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ
+Ð—Ð°Ð´ÐµÐ» ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ
+Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½, Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [13-14], [17, 20,21]. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ
+Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹
+Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.
+Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾
+Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ° [10-12] Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ [19, 22].
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð¹: Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ…
+ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ "Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð°ÑƒÐºÐ°, Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÑƒÐ»ÑŒÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸" (2017-2024);
+Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð² "Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ
+Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ" (2020-2024).
+Ð—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 22 Ð¸Ð· 27
+Ð¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²:
+1. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ð²ÐºÐµ Ð¸
+Ð·Ð°Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´ÐµÐ²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð. Ð•ÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ
+Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2009. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 103-110.
+2. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Â«ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð²
+ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐºÐ°Ñ…Â» / Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð², Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðœ. ÐšÐ¾Ð½Ð´Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾. â€“ Ð£ÐºÑ€Ð°Ð¸Ð½Ð°: Ð¡Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾
+Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð° Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ â„–47898, 2013.
+3. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…
+Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð»ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ð¸: ÐœÐ¾Ð½Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð¤. ÐšÐ¾Ð¼Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ðœ.
+ÐœÐµÐ»Ð¸Ñ…Ð¾Ð², Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð². â€“ Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†Ðº: Ð®Ð³Ð¾-Ð’Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðº, 2013. â€“ 210 Ñ.
+4. Bondarenko V.I. Visualization of Process of Wheel Steel High Ingots Simulation / V.I. Bondarenko, V. V Bodryaga, F. V
+Nedopekin, V. V Belousov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. â€“ 2017. â€“ Ð¢. 287.
+5. Bondarenko V.I. Using MVC pattern in the software development to simulate production of high cylindrical steel ingots / V.I.
+Bondarenko, V.V. Bilousov, F.V. Nedopekin, V.V. Bodriaha, L.V. Antropova // Journal of Crystal Growth. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 526. â€“ Ð¡.
+125240.
+6. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ /
+Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“.
+Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 33-38.
+7. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÐºÐµÑ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð˜.
+Ð“Ð¾Ñ€Ð±Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð²Ð° // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 27-
+32.
+8. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ
+Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾
+// Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¸Ð±ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2 (16). â€“ Ð¡. 35-49.
+9. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÑÑ… Ñ
+---
+[2025-10-22T15:35] Yaroslav Pikalyov:
+Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹
+Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2(13). â€“ Ð¡. 24-38.
+10. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.
+Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 3. â€“ Ð¡. 69-
+77.
+11. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾
+Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¶Ð°Ð½Ñ€Ð¾Ð² / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.C. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾
+Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 22-42.
+12. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸
+Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðž. Ð•Ð»Ð¸ÑÐµÐµÐ², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“
+2024. â€“ â„– 1 (32). â€“ Ð¡. 51-62.
+13. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘.Ð’. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ YOLO Ð² ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ
+Ð²Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÐ¹ / Ð‘.Ð’. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾
+Ð³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“: Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐÐ°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 55-65.
+14. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.
+Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð’. Ð¤ÐµÐ´Ñ‡ÑƒÐº // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„–
+4. â€“ Ð¡. 39-44.
+15. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°
+ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð. ÐšÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. //
+ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 4 (27). Ð¡. 25-34.
+16. ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº Ð­.Ð’. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð­.Ð’.
+ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº. Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’., Ð¢.Ðž. Ð¨Ð¸ÑˆÑƒÐ½Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 4-12.
+17. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð² /
+Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð˜.Ð•. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ¸Ð¹ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 54-64.
+18. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ ÑÐµÑ€Ð´Ñ†ÐµÐ±Ð¸ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð”.Ð’. Ð Ð¾Ð»Ð¸Ðº
+// ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 40-53.
+19. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ /
+Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. 2021. â„– 1-2. Ð¡. 3-18.
+20. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯.Ð¡. Ðž Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ… Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ
+Ð—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 23 Ð¸Ð· 27
+Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ // Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.
+2023. â„– 3 (30). Ð¡. 44-54.
+21. Pikalyov Ya.S. About neural architectures of feature extraction for the problem of object 1 recognition for the problem of
+object recognition on devices with limited computing power / Ya.S. Pikalyov, T.V. Yermolenko // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð¢Ð¾Ð¼ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾
+Ð³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°. 2023. â„– 3. Ð¡. 30.
+22. Pikalyov, Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Yaroslav Pikalyov, Tatyana Yermolenko //
+Integral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155-180.
+---
+[2025-10-22T15:43] Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾:
++ Ðº Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð² Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ: 
+Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð½Ð°
+---
+[2025-10-23T14:01] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
+---
+[2025-10-23T14:16] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+33. Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’. Ð®. Ð¡Ñ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ³Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð·Ð°Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð°ÑƒÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÑƒÐ³Ð»Ð° ÐºÑ€ÐµÐ½Ð° Ð±ÐµÑÐ¿Ð¸Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¿Ð¾ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ [Ð¢ÐµÐºÑÑ‚] / Ð’. Ð®. Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð‘. Ð’. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // XVIII Ð’ÑÐµÑ€Ð¾ÑÑÐ¸Ð¹ÑÐºÐ°Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°Ð¼ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ (ÐœÐšÐŸÐ£â€“2025) : Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð°Ð»Ñ‹ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð¢ÑƒÐ»Ð°, 15 ÑÐµÐ½Ñ‚ÑÐ±Ñ€Ñ â€“ 20 ÑÐµÐ½Ñ‚ÑÐ±Ñ€Ñ 2025 Ð³.) : Ð² 4 Ñ‚. Ð¢. 1 Ð Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ñ‚Ñ€Ð¾Ð½Ð¸ÐºÐ° (Ð Ð¸Ðœ â€“ 2025) / Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€ÐµÐ´. Ð°ÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸ÐºÐ° Ð ÐÐ Ð¤.Ð›. Ð§ÐµÑ€Ð½Ð¾ÑƒÑÑŒÐºÐ¾. â€” Ð¢ÑƒÐ»Ð° : Ð˜Ð·Ð´-Ð²Ð¾ Ð¢ÑƒÐ»Ð“Ð£, 2025. â€” 300 Ñ. â€“ Ð¡. 271-0273. â€“ ISBN 978-5-7679-5716-3, ISBN 978-5-7679-5709-5 (Ð¢. 1)
+---
+[2025-10-23T14:16] Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾:
+Ð¢Ð£Ð»Ð°
+---
+[2026-03-27T16:03] Yaroslav Pikalyov:
+ðŸŒŸ Kimodo: Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹.
+
+NVIDIA Ð²Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð° Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Kimodo - Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².
+
+Kimodo Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹: Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ðµ "Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¸ ÑÐ°Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÑ‚ÑƒÐ»" Ð´Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð½Ð¾Ð³ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ….
+
+Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ 5 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð² Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ 3 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²: SOMA, SMPL-X Ð¸ Unitree G1. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð° Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ - Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Unitree G1.
+
+ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Bones Rigplay 1 (700 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²), NVIDIA Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ðµ.
+
+Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐµÑ‚Ðµ BONES-SEED (288 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸.
+
+Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Kimodo Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ 3 Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÐ°:
+
+ðŸŸ¢Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð²ÐµÐ±-Ð´ÐµÐ¼Ð¾ Ñ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼;
+ðŸŸ¢CLI-ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°ÐºÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;
+ðŸŸ¢Python API Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ .
+
+ÐŸÐ¾Ð´ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 17 Ð“Ð‘ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð»Ð¸ Ð½Ð° RTX 3090, RTX 4090 Ð¸ NVIDIA A100.
+
+ðŸŸ¡ Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÑ‚ÐµÐºÐ¾Ð¼ NVIDIA.
+
+ProtoMotions Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¸Ñ… Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² GPU-ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ â€” ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ Unitree G1.
+
+Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· General Motion Retargeting Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ SMPL-X, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ð².
+
+
+ðŸ“ŒÐ›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:
+
+ÐšÐ¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð´ Apache 2.0, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ NVIDIA Open Model License.
+
+Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ SMPL-X Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ NVIDIA R&D Model License, Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.
+
+ðŸŸ¡ÐÐ°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹
+ðŸŸ¡Ð¢ÐµÑ…Ð¾Ñ‚Ñ‡ÐµÑ‚
+ðŸ–¥Github
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+
+@ai_machinelearning_big_data
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+#AI #ML #Robotics #Kimodo #NVIDIA
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\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,752 @@
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literal 0
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literal 0
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literal 216
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zUfsyopup3T_@(o%%pBP}HOX^lP4SjF8TmI>LG#&z!&k0V2skh>vOtIeP9Oh+r+3Bf
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CrB53G

literal 0
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GIT binary patch
literal 605
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z2EDuu<R?t{GLsrJacCkP*CtR$r!DY2E<#OCNjU2spfQ*fk>7n@5#a@Y-R3I+pF-2`
zzgH3zoo8=S9N`f*0%f#LmNuev6V@}$xrai6!Or)UG#1{X)GnVpr+X9i75o5WgjlKL
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zM&Ds&WP_qUAHI_SKMw$LsT!(aqKM}L+gzjVCV&lq{Idzag~v*=HReLIpmYf64MnOe
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literal 0
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GIT binary patch
literal 1120
zcmV-m1fTnfP)<h;3K|Lk000e1NJLTq001xm001xu1^@s6R|5Hm00009a7bBm000XU
z000XU0RWnu7ytkO0drDELIAGL9O(c600d`2O+f$vv5yP<VFdsH1NBKnK~#7F?O9Du
z+dve4lMpI)^aM>$K-jS;!knOR0^kI=i$WBTa3n|_b&<&llANIF32LgUV%KnjnjOpT
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m#kmL9QD-DajvP7uPy7aUhMV9W!l4@g0000<MNUMnLSTX~%k$6x

literal 0
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GIT binary patch
literal 266
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literal 0
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literal 447
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literal 0
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,211 @@
+"use strict";
+
+window.AllowBackFromHistory = false;
+function CheckLocation() {
+    var start = "#go_to_message";
+    var hash = location.hash;
+    if (hash.substr(0, start.length) == start) {
+        var messageId = parseInt(hash.substr(start.length));
+        if (messageId) {
+            GoToMessage(messageId);
+        }
+    } else if (hash == "#allow_back") {
+        window.AllowBackFromHistory = true;
+    }
+}
+
+function ShowToast(text) {
+    var container = document.createElement("div");
+    container.className = "toast_container";
+    var inner = container.appendChild(document.createElement("div"));
+    inner.className = "toast_body";
+    inner.appendChild(document.createTextNode(text));
+    var appended = document.body.appendChild(container);
+    setTimeout(function () {
+        AddClass(appended, "toast_shown");
+        setTimeout(function () {
+            RemoveClass(appended, "toast_shown");
+            setTimeout(function () {
+                document.body.removeChild(appended);
+            }, 3000);
+        }, 3000);
+    }, 0);
+}
+
+function ShowHashtag(tag) {
+    ShowToast("This is a hashtag '#" + tag + "' link.");
+    return false;
+}
+
+function ShowCashtag(tag) {
+    ShowToast("This is a cashtag '$" + tag + "' link.");
+    return false;
+}
+
+function ShowBotCommand(command) {
+    ShowToast("This is a bot command '/" + command + "' link.");
+    return false;
+}
+
+function ShowMentionName() {
+    ShowToast("This is a link to a user mentioned by name.");
+    return false;
+}
+
+function ShowNotLoadedEmoji() {
+    ShowToast("This custom emoji is not included, change data exporting settings to download.");
+    return false;
+}
+
+function ShowNotAvailableEmoji() {
+    ShowToast("This custom emoji is not available.");
+    return false;
+}
+
+function ShowTextCopied(content) {
+    navigator.clipboard.writeText(content);
+    ShowToast("Text copied to clipboard.");
+    return false;
+}
+
+function ShowSpoiler(target) {
+    if (target.classList.contains("hidden")) {
+        target.classList.toggle("hidden");
+    }
+}
+
+function AddClass(element, name) {
+    var current = element.className;
+    var expression = new RegExp('(^|\\s)' + name + '(\\s|$)', 'g');
+    if (expression.test(current)) {
+        return;
+    }
+    element.className = current + ' ' + name;
+}
+
+function RemoveClass(element, name) {
+    var current = element.className;
+    var expression = new RegExp('(^|\\s)' + name + '(\\s|$)', '');
+    var match = expression.exec(current);
+    while ((match = expression.exec(current)) != null) {
+        if (match[1].length > 0 && match[2].length > 0) {
+            current = current.substr(0, match.index + match[1].length)
+                + current.substr(match.index + match[0].length);
+        } else {
+            current = current.substr(0, match.index)
+                + current.substr(match.index + match[0].length);
+        }
+    }
+    element.className = current;
+}
+
+function EaseOutQuad(t) {
+    return t * t;
+}
+
+function EaseInOutQuad(t) {
+    return (t < 0.5) ? (2 * t * t) : ((4 - 2 * t) * t - 1);
+}
+
+function ScrollHeight() {
+    if ("innerHeight" in window) {
+        return window.innerHeight;
+    } else if (document.documentElement) {
+        return document.documentElement.clientHeight;
+    }
+    return document.body.clientHeight;
+}
+
+function ScrollTo(top, callback) {
+    var html = document.documentElement;
+    var current = html.scrollTop;
+    var delta = top - current;
+    var finish = function () {
+        html.scrollTop = top;
+        if (callback) {
+            callback();
+        }
+    };
+    if (!window.performance.now || delta == 0) {
+        finish();
+        return;
+    }
+    var transition = EaseOutQuad;
+    var max = 300;
+    if (delta < -max) {
+        current = top + max;
+        delta = -max;
+    } else if (delta > max) {
+        current = top - max;
+        delta = max;
+    } else {
+        transition = EaseInOutQuad;
+    }
+    var duration = 150;
+    var interval = 7;
+    var time = window.performance.now();
+    var animate = function () {
+        var now = window.performance.now();
+        if (now >= time + duration) {
+            finish();
+            return;
+        }
+        var dt = (now - time) / duration;
+        html.scrollTop = Math.round(current + delta * transition(dt));
+        setTimeout(animate, interval);
+    };
+    setTimeout(animate, interval);
+}
+
+function ScrollToElement(element, callback) {
+    var header = document.getElementsByClassName("page_header")[0];
+    var headerHeight = header.offsetHeight;
+    var html = document.documentElement;
+    var scrollHeight = ScrollHeight();
+    var available = scrollHeight - headerHeight;
+    var padding = 10;
+    var top = element.offsetTop;
+    var height = element.offsetHeight;
+    var desired = top
+        - Math.max((available - height) / 2, padding)
+        - headerHeight;
+    var scrollTopMax = html.offsetHeight - scrollHeight;
+    ScrollTo(Math.min(desired, scrollTopMax), callback);
+}
+
+function GoToMessage(messageId) {
+    var element = document.getElementById("message" + messageId);
+    if (element) {
+        var hash = "#go_to_message" + messageId;
+        if (location.hash != hash) {
+            location.hash = hash;
+        }
+        ScrollToElement(element, function () {
+            AddClass(element, "selected");
+            setTimeout(function () {
+                RemoveClass(element, "selected");
+            }, 1000);
+        });
+    } else {
+        ShowToast("This message was not exported. Maybe it was deleted.");
+    }
+    return false;
+}
+
+function GoBack(anchor) {
+    if (!window.AllowBackFromHistory) {
+        return true;
+    }
+    history.back();
+    if (!anchor || !anchor.getAttribute) {
+        return true;
+    }
+    var destination = anchor.getAttribute("href");
+    if (!destination) {
+        return true;
+    }
+    setTimeout(function () {
+        location.href = destination;
+    }, 100);
+    return false;
+}
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@@ -0,0 +1,2978 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html>
+
+ <head>
+
+  <meta charset="utf-8"/>
+<title>Exported Data</title>
+  <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0" name="viewport"/>
+
+  <link href="css/style.css" rel="stylesheet"/>
+
+  <script src="js/script.js" type="text/javascript">
+
+  </script>
+
+ </head>
+
+ <body onload="CheckLocation();">
+
+  <div class="page_wrap">
+
+   <div class="page_header">
+
+    <div class="content">
+
+     <div class="text bold">
+Ð“Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ ÐšÐ°Ñ‡Ð°Ð»ÐºÐ° 
+     </div>
+
+    </div>
+
+   </div>
+
+   <div class="page_body chat_page">
+
+    <div class="history">
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+25 July 2025
+      </div>
+
+     </div>
+
+     <div class="message service" id="message-999756969">
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+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ created group &laquo;Ð“Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ ÐšÐ°Ñ‡Ð°Ð»ÐºÐ°&raquo; with members Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Yaroslav Pikalyov and Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾
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+<strong>SmartRep: Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ (ÐŸÑ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°:)</strong><br><br><strong>ÐžÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¸ Ð³Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð°:</strong><br><br>ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ <strong>SmartRep</strong> Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸. ÐŸÑ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ð¾ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ â€” Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ñ‡Ð¸ÐºÐ°Ð¼ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐµÑ€Ð²Ð¸ÑÐ°Ð¼ â€” Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ.<br><br><strong>ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÑ:</strong> Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¸Ð² Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð° (Ñ„Ñ€Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ±Ð¾ÐºÑƒ), ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ð˜Ð˜-Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ, Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸. Ð’ ÑÐ»ÑƒÑ‡Ð°Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ð² Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð³Ð½Ð¾Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ ÑÐ¸Ð³Ð½Ð°Ð»Ñ‹ (Ð²Ð¸Ð±Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ, Ð·Ð²ÑƒÐº, ÑÐ¾Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÑ€Ð°Ð½Ðµ) Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸: Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«Ð¡Ð¿Ð¸Ð½Ð° Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑÂ» Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð¡Ð»Ð¸ÑˆÐºÐ¾Ð¼ Ð½Ð¸Ð·ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Â».<br><br>ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:<br><br>* <strong>Ð›Ð¾ÐºÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð½Ð° Ñ‚ÐµÐ»ÐµÑ„Ð¾Ð½Ðµ:</strong> Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ, Ð»ÐµÐ³ÐºÐ¾Ð²ÐµÑÐ½Ñ‹Ðµ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚Ð¸, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð¿Ð¾Ð´ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ðº Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ñƒ;<br>* <strong>ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:</strong> ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑŽ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ÑˆÑ†, ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ¸ Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ;<br>* <strong>ÐžÐ±Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÑŒ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸:</strong> Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ€Ð¸ÑÐº Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ð³Ð°ÐµÑ‚ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐ¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÑƒ;<br>* <strong>ÐžÐ±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…:</strong> ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ðº, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;<br>* <strong>ÐœÐ°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:</strong> Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð´Ð¾Ð¼Ð°ÑˆÐ½Ð¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ….<br><br><strong>Ð¦ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°:</strong><br><br>* Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°: real-time Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· CV Ð±ÐµÐ· Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.<br>* Ð¡Ð¾Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð˜Ð˜-Ð½Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.<br>* ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº.<br>* ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸ digital-health..
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+Ð¢ÐµÐ¼Ð°: Ð˜Ð˜-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ<br><br>ÐšÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°: ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÑƒ Ð¸ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¸ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹. Ð“Ð»Ð°Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒ â€” ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð˜Ð˜, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ðº Ð¸ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐžÑÐ¾Ð±Ð¾Ðµ Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑƒÐ´ÐµÐ»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸: Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ Ð´Ð°Ð¶Ðµ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ð¼Ð¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°Ñ…), Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½Ð¸Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸Ð»Ð¸ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ€Ð²Ð¸ÑÐ¾Ð².<br><br>ÐžÐ¶Ð¸Ð´Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°:  <br>1) ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°: Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð¸Ð·ÐºÑƒÑŽ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ.  <br>2) ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº: ÑÐ²Ð¾ÐµÐ²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸.   <br>3)Ð¡Ð¾Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð±ÐµÐ· Ð·Ð°Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð².   <br>4) ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð²: Ð¾Ñ‚ÑÐ»ÐµÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², Ð²Ð¾Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† Ð¸ Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ¸.  <br>5) Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ: Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸.
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+Photo
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+21 October 2025
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+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ invited ÐœÐ°ÐºÑÐ¸Ð¼ Ð‘Ð»Ð¸Ð·Ð½Ð¾
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+1,2 Ð¸Ð»Ð¸ 3
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+
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+         </div>
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+         </div>
+
+         <div class="answer">
+- 2 <span class="details">1 vote, chosen vote</span>
+         </div>
+
+         <div class="answer">
+- 3 <span class="details">3 votes</span>
+         </div>
+
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+4 votes
+         </div>
+
+        </div>
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+       </div>
+
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+
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+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+Ð’
+        </div>
+
+       </div>
+
+      </div>
+
+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="21.10.2025 10:34:28 UTC+03:00">
+10:34
+       </div>
+
+       <div class="from_name">
+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
+
+       <div class="media_wrap clearfix">
+
+        <a class="photo_wrap clearfix pull_left" href="photos/photo_7@21-10-2025_10-34-28.jpg">
+
+         <img class="photo" src="photos/photo_7@21-10-2025_10-34-28_thumb.jpg" style="width: 260px; height: 244px"/>
+
+        </a>
+
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð”Ð°Ð¶Ðµ Ñ‡Ð°Ñ‚ Ð±Ð¾Ñ‚ Ð·Ð° 3 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚
+       </div>
+
+      </div>
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+     </div>
+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+YP
+        </div>
+
+       </div>
+
+      </div>
+
+      <div class="body">
+
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+11:31
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+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
+
+       <div class="reply_to details">
+In reply to <a href="#go_to_message-999726912" onclick="return GoToMessage(-999726912)">this message</a>
+       </div>
+
+       <div class="text">
+<a href="https://navigator.sk.ru/orn/1125924">https://navigator.sk.ru/orn/1125924</a>
+       </div>
+
+      </div>
+
+     </div>
+
+     <div class="message default clearfix" id="message-999726746">
+
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+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+Ð’
+        </div>
+
+       </div>
+
+      </div>
+
+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="21.10.2025 11:50:33 UTC+03:00">
+11:50
+       </div>
+
+       <div class="from_name">
+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
+
+       <div class="text">
+<a href="https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing">https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing</a>
+       </div>
+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+YP
+        </div>
+
+       </div>
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+       <div class="from_name">
+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
+
+       <div class="text">
+<a href="https://docs.google.com/document/d/12rsE3o6EXnAmRNH_AZUOQ5qelLmFHhpD-RylEW2G6UQ/edit?usp=sharing">https://docs.google.com/document/d/12rsE3o6EXnAmRNH_AZUOQ5qelLmFHhpD-RylEW2G6UQ/edit?usp=sharing</a>
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+
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+13:34
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+       <div class="from_name">
+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
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+13:34
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+
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+
+       <div class="text">
+Ð¢Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+       </div>
+
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+13:35
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+
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+
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+
+       <div class="text">
+Ð‘Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+       </div>
+
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+
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+
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+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+Ð‘
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+
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+
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+
+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="21.10.2025 13:36:17 UTC+03:00">
+13:36
+       </div>
+
+       <div class="from_name">
+Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
+
+       <div class="media_wrap clearfix">
+
+        <a class="photo_wrap clearfix pull_left" href="photos/photo_11@21-10-2025_13-36-17.jpg">
+
+         <img class="photo" src="photos/photo_11@21-10-2025_13-36-17_thumb.jpg" style="width: 260px; height: 260px"/>
+
+        </a>
+
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð³Ñ€ÑƒÐ¿Ð¿Ð° Ð¼Ñ‹ÑˆÑ† ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð°, Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ†ÐµÐ¿Ñ
+       </div>
+
+      </div>
+
+     </div>
+
+     <div class="message default clearfix" id="message-999726727">
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+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+Ð’
+        </div>
+
+       </div>
+
+      </div>
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+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="21.10.2025 13:36:45 UTC+03:00">
+13:36
+       </div>
+
+       <div class="from_name">
+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
+
+       <div class="media_wrap clearfix">
+
+        <a class="photo_wrap clearfix pull_left" href="photos/photo_12@21-10-2025_13-36-45.jpg">
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+
+        </a>
+
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð¡Ð¿Ð¸Ð½Ð° (Ð³Ð¸Ð¿ÐµÑ€ÑÐºÑÑ‚ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ)
+       </div>
+
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+     </div>
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+Ð‘
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+
+       </div>
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+      </div>
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+      <div class="body">
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+       <div class="pull_right date details" title="21.10.2025 13:38:44 UTC+03:00">
+13:38
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+
+       <div class="from_name">
+Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
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+       <div class="media_wrap clearfix">
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+        <a class="photo_wrap clearfix pull_left" href="photos/photo_13@21-10-2025_13-38-44.jpg">
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+         <img class="photo" src="photos/photo_13@21-10-2025_13-38-44_thumb.jpg" style="width: 260px; height: 146px"/>
+
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+
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+
+       <div class="text">
+Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ð° Ð²Ð¾Ñ‚:
+       </div>
+
+      </div>
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+      <div class="body">
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+Yaroslav Pikalyov
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+
+       <div class="text">
+Ð”Ð»Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼ Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ðµ SmartRep Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ. Ð˜Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ñ‚ÐµÐ»Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð²Ð¸Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÐµÐ½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð² Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð°Ð·Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑŽÑ‰ÐµÐ¹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. ÐÐµÐ¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð²Ð»Ð¸ÑÐ½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…, ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð´ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´ÐµÑ‚ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ³Ð»Ð°Ð¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº. ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð° Ð½ÐµÑ…Ð²Ð°Ñ‚ÐºÐ¸ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð² Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð·Ð° ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑÑƒÐ¿ÐµÑ€Ð²Ð¸Ð·Ð¾Ñ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (data augmentation) Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¼ÐµÐ¶Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (Human3.6M, COCO-Pose Ð¸ Ð´Ñ€.). Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Â«Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸Â» Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð³Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¾Ð¹, Ð³Ð´Ðµ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ²Ð¾Ð´ÑÑ‚ÑÑ Ð² Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ñ‹ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ… ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. ÐŸÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²Ð½ÐµÐ´Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð¼Ð° ÑÐ°Ð¼Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð½Ð° Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð¸ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð°, Ð¿Ð¾Ð»Ð° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸. Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ³Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ñ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹ inference.
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+Yaroslav Pikalyov
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+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep ÑÐ²Ð»ÑÐµÑ‚ÑÑ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ Ð¸Ð´ÐµÐ¹, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ð”.Ð“. ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²Ð°, Ðœ.Ð. Ð¨Ð°Ð»ÑƒÑ…Ð¾Ð²Ð¾Ð¹ Ð¸ Ð.Ð•. ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸ÐºÐ°, Ð¿Ð¾ÑÐ²ÑÑ‰Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ðµ Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð’ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… (Ð˜ÐœÐœÐ’-2024; Ð’ÐµÑÑ‚Ð½. Ð¡Ð°Ð¼Ð“Ð¢Ð£, 2024; <a href="Musculus.app">Musculus.app</a>) Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¡ÐŸÐŸÐ , Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð´Ð²Ð¾Ð¹Ð½Ð¸ÐºÐ° ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð°, Ð¾Ð½Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ° Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼. ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ SmartRep Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´, Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÑ ÐµÐ³Ð¾ Ðº ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÐ¼ Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ðµ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€ÑÐºÐ¸Ðµ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÑ‚ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¹ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ð¾Ð»Ð°, Ð²Ð¾Ð·Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.
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+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
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+<a href="https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?tab=t.0">https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?tab=t.0</a>
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+       <div class="from_name">
+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
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+       <div class="text">
+1. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.<br><br><br>2. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ° SmartRep Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.<br><br><br>3. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ…, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹.<br><br><br>4. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð·Ð°Ð»Ðµ.<br><br><br>5. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼.
+       </div>
+
+      </div>
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+
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+ÐÐ°Ð·Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹
+         </div>
+
+         <div class="details">
+Anonymous poll
+         </div>
+
+         <div class="answer">
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+         </div>
+
+         <div class="answer">
+- 2 <span class="details">1 vote, chosen vote</span>
+         </div>
+
+         <div class="answer">
+- 3 <span class="details">1 vote</span>
+         </div>
+
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+- 4 <span class="details">1 vote</span>
+         </div>
+
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+- 5 <span class="details">1 vote</span>
+         </div>
+
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+3 votes
+         </div>
+
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+
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+In reply to <a href="#go_to_message-999726692" onclick="return GoToMessage(-999726692)">this message</a>
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+
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+ÐÑƒ Ð¸Ð»Ð¸ ÑÐ²Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ñ‚Ðµ
+       </div>
+
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+
+     </div>
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+       </div>
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+
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+22 October 2025
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+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
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+       <div class="text">
+Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ðº ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŽ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð»Ð°Ñ… Ð² Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚ÐµÐ¿ÐµÐ½Ð¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÑÑ‚ Ð¾Ñ‚ ÐºÐ²Ð°Ð»Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° Ð¸ ÑÑƒÐ±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸. ÐŸÑ€Ð¸ ÑÑ‚Ð¾Ð¼ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð°Ð¿Ñ€ÑÐ¼ÑƒÑŽ Ð²Ð»Ð¸ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ð¸ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¼Ð°. ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.<br>Ð¦ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¾ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.<br>ÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ â€” Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ñ… (edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°). Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.<br>Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ. Ð¢Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð».<br>ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ð¿Ð¾Ð·, ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° SmartRep ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº Ð¾Ñ‚ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.<br>ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð½Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²:<br>- Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;<br>- Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð˜Ð˜ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ;<br>- Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÑ… (Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÑÑ€Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐºÐ°, Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð°).
+       </div>
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+In reply to <a href="#go_to_message-999726238" onclick="return GoToMessage(-999726238)">this message</a>
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+YP
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+
+       <div class="from_name">
+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
+
+       <div class="text">
+<a href="https://t.me/u_Vova">@u_Vova</a> <a href="https://t.me/holyBogdan">@holyBogdan</a> Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÑÐºÐ°Ð½Ñ‹ Ð Ð˜Ð”Ð¾Ð²
+       </div>
+
+      </div>
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+
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+
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+YP
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+
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+      <div class="body">
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+
+       <div class="from_name">
+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð£ ÐÐ°Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ¸ ÐÐ¸ÐºÐ¾Ð»Ð°ÐµÐ²Ð½Ñ‹ ÑƒÐ·Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð¾ Ð³Ð¾Ñ Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€ Ð½Ð¾Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð¸ Ð³Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ:<br><br>1) Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð² ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾-Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð½Ð¾-Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ¾Ð², ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ñ‹Ñ… Ðº Ð²Ð¾ÑÐ¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑŽ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð·Ð²ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð¹, ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð¹, Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸ Ñ€ÐµÑ‡ÐµÐ²Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;<br><br><br>2. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð½ÐµÑÑ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ñ€Ð°Ð· Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð¿Ð¾Ñ„Ð¾Ð½ÐµÐ¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ€ÐµÑ‡Ð¸
+       </div>
+
+      </div>
+
+     </div>
+
+     <div class="message default clearfix joined" id="message-999726231">
+
+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="22.10.2025 03:54:26 UTC+03:00">
+03:54
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð’Ñ€Ð¾Ð´Ðµ Ñ‚Ð°ÐºÐ¾Ð³Ð¾, Ñ‚Ð¾Ðº ÐµÑ‰Ñ‘ Ð³Ð¾Ð´Ñ‹ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° Â«Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼Ð¸ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ð¼Ð¸Â», â„– Ð³Ð¾ÑÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 0118D000003, Ð£Ñ‚Ð£Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð·Ð¾Ð¼ ÐœÐ¸Ð½Ð¸ÑÑ‚ÐµÑ€ÑÑ‚Ð²Ð° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸ Ð”ÐÐ  â„– 1272Ð¾Ñ‚ 27.11.2017
+       </div>
+
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+
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+YP
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+
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+09:11
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+
+       <div class="from_name">
+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
+
+       <div class="text">
+<a href="https://t.me/u_Vova">@u_Vova</a> <a href="https://t.me/holyBogdan">@holyBogdan</a> ÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ¹ Ð¸ Ñ‚ÐµÐ·Ð¸ÑÐ¾Ð² Ñ‚Ð¾Ð¶Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑˆÐ¸Ñ‚Ðµ
+       </div>
+
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+
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+
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+
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+09:11
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+
+       <div class="text">
+Ð£Ð³Ð°Ñ€Ð½ÑƒÐ» Ñ Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€Ð°, Ð² Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ðµ ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð° Ð½Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð» &quot;Ð¡Ð¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‚&quot; ðŸ˜­
+       </div>
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+Yaroslav Pikalyov<span class="date details" title="22.10.2025 08:54:37 UTC+03:00"> 22.10.2025 08:54:37</span>
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+<a href="https://t.me/u_Vova">@u_Vova</a> Ð¼Ð¾Ð¶ÐµÑ‚Ðµ, ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‚Ðµ Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ Ñ‚Ð°Ð¼...<br>Ð¯ ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð°ÑÐµÐ¹Ð²Ð¸Ð»
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+In reply to <a href="#go_to_message-999726183" onclick="return GoToMessage(-999726183)">this message</a>
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+
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+Ð˜Ð· ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐ° Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ‡ÐµÑ€ÐºÐ½Ð¸Ñ‚Ðµ Ð´Ð¾Ð¿ ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸ÑŽ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ñ Ð·Ð°Ð±Ñ‹Ð» Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð·Ð´ÐµÑÑŒ Ð±ÑŽÐ´Ð¶ÐµÑ‚ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½
+       </div>
+
+      </div>
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+     </div>
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+
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+
+        <div class="initials" style="line-height: 42px">
+Ð‘
+        </div>
+
+       </div>
+
+      </div>
+
+      <div class="body">
+
+       <div class="pull_right date details" title="22.10.2025 10:03:49 UTC+03:00">
+10:03
+       </div>
+
+       <div class="from_name">
+Ð‘Ð¾Ð³Ð´Ð°Ð½ ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
+       </div>
+
+       <div class="reply_to details">
+In reply to <a href="#go_to_message-999726234" onclick="return GoToMessage(-999726234)">this message</a>
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð“Ð¾Ð´Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ñ‚ÐµÐ¼? Ð˜Ð»Ð¸ Ñ‡ÐµÐ¼ ÑÐ²Ð»ÑÑŽÑ‚ÑÑ ÑÑ‚Ð¸ 2 Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð°?
+       </div>
+
+      </div>
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+     </div>
+
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+
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+
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+
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+       </div>
+
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+Yaroslav Pikalyov
+       </div>
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+In reply to <a href="#go_to_message-999726231" onclick="return GoToMessage(-999726231)">this message</a>
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+
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+Ð§Ñ‚Ð¾ Ñ‚ÑƒÑ‚ Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð½ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾
+       </div>
+
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+
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+
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+10:08
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+10:09
+       </div>
+
+       <div class="text">
+Ð˜ Ð³Ð¾Ð´ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ð° ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹
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+
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+
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+Ð’
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+
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+
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+Ð’Ð»Ð°Ð´Ð¸Ð¼Ð¸Ñ€ Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ 
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+Not included, change data exporting settings to download.
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+Ð“Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ ÐšÐ°Ñ‡Ð°Ð»ÐºÐ° converted a basic group to this supergroup &laquo;Ð“Ñ€Ð°Ð½Ñ‚ ÐšÐ°Ñ‡Ð°Ð»ÐºÐ°&raquo;
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+ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð° 4.6
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+
+       <div class="text">
+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ð¾Ð´Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð·Ð°Ð´ÐµÐ»Ð¾Ð¼ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÐÐ˜Ð  Ð¤Ð“Ð‘ÐÐ£ Â«Ð˜ÐŸÐ˜Ð˜Â» (ÐºÐ¾Ð´ FREN-2024-0002, â„– Ð³Ð¾ÑÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 124061400003-5) Â«Ð˜Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð· Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð±ÐµÑÐ¿Ð¸Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð»ÐµÑ‚Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð°Ð¿Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ð²Â» (2024 â€“ 2026 Ð³Ð³.).<br><br>Ð’ Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹:<br>â€“ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ±Ð°Ð»Ð°Ð½ÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² ÑÑ†ÐµÐ½;<br>â€“ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ñ‹ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¸ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‘ÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ¾Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð‘ÐŸÐ›Ð Ð¸ ÑÐ¿ÑƒÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²;<br>â€“ Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð² Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;<br>â€“ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð¸Ð¿Ð»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¾Ð² ÑÑ†ÐµÐ½, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ… Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.<br><br>ÐšÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐÐ˜Ð  Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð¸ ÑÐµÐ¼Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…. Ð ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… Ð² Ð¸Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸ÑÑ… Ð Ð˜ÐÐ¦, Scopus, WOS Ð¸ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ†Ð¸Ð¹.<br><br>ÐšÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸:<br>â€“ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯. Ð¡., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. On the Issue of Continuous Speech Recognition // Integral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155â€“180. ISBN <a href="tel:1-5275-5436-8">1-5275-5436-8</a>.<br>â€“ Bondarchuk V. V., Kravchenko N. M., Pikalyov Ya. S. Indirect Criteria Algorithm for the Control of a Cognitive Neural Network // Practice Oriented Science: UAE â€“ Russia â€“ India. â€“ 2024. â€“ DOI 10.34660/INF.2024.32.41.030.<br>â€“ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯. Ð¡., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. â€“ 2021. â€“ â„– 1â€“2. â€“ Ð¡. 3â€“18.<br><br>â€“ Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’. Ð˜., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“ 2024. â€“ â„– 1(32). â€“ Ð¡. 51â€“62.<br><br>Ð˜Ð¼ÐµÑŽÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:<br>â€“ â„– <a href="tel:2024692488">2024692488</a> â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… (Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’. Ð®.);<br>â€“ â„– <a href="tel:2024693206">2024693206</a> â€” ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð°ÑÑ€Ð¾Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ð¼ÐºÐ¾Ð² (ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘. Ð’.).<br><br>ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ð¾ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸ÑÑ… Â«Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÂ» (2020 â€“ 2024) Ð¸ Â«Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸ÑÂ» (2017 â€“ 2024), Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÑƒÐºÑ€ÐµÐ¿Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑˆÐºÐ¾Ð»Ñ‹ Ð¤Ð“Ð‘ÐÐ£ Â«Ð˜ÐŸÐ˜Ð˜Â» Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð˜Ð˜.<br><br><br>Ð¡Ð¾Ð²Ð¾ÐºÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð¿Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² â€” Ð² Ñ‚Ð¾Ð¼ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð², Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð¼Ð¾Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ â€” Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹ ÑƒÑ€Ð¾Ð²ÐµÐ½ÑŒ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ðº Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° SmartRep, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°.
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+ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹<br>ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ<br>Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [1-7].<br>ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ…Ð¾Ð·ÑÐ¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸<br>Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ñ‡Ð»ÐµÐ½Ð¾Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° [8-9], [15-18]. Ð’ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹<br>Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ<br>Ð°Ð²Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾<br>Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ResNet Ð¸ API-Net, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸.<br>ÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ð½Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ<br>Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ<br>Ð—Ð°Ð´ÐµÐ» ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ<br>Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½, Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [13-14], [17, 20,21]. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ<br>Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹<br>Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.<br>Ð¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾<br>Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ° [10-12] Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ [19, 22].<br>ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð¹: Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ…<br>ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ &quot;Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð°ÑƒÐºÐ°, Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÑƒÐ»ÑŒÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸&quot; (2017-2024);<br>Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð² &quot;Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ<br>Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ&quot; (2020-2024).<br>Ð—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 22 Ð¸Ð· 27<br>Ð¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²:<br>1. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ð²ÐºÐµ Ð¸<br>Ð·Ð°Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´ÐµÐ²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð. Ð•ÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ<br>Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2009. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 103-110.<br>2. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Â«ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð²<br>ÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐºÐ°Ñ…Â» / Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð², Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðœ. ÐšÐ¾Ð½Ð´Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾. â€“ Ð£ÐºÑ€Ð°Ð¸Ð½Ð°: Ð¡Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾<br>Ñ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð° Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ â„–47898, 2013.<br>3. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…<br>Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð»ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ð¸: ÐœÐ¾Ð½Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð¤. ÐšÐ¾Ð¼Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ðœ.<br>ÐœÐµÐ»Ð¸Ñ…Ð¾Ð², Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð². â€“ Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†Ðº: Ð®Ð³Ð¾-Ð’Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðº, 2013. â€“ 210 Ñ.<br>4. Bondarenko V.I. Visualization of Process of Wheel Steel High Ingots Simulation / V.I. Bondarenko, V. V Bodryaga, F. V<br>Nedopekin, V. V Belousov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. â€“ 2017. â€“ Ð¢. 287.<br>5. Bondarenko V.I. Using MVC pattern in the software development to simulate production of high cylindrical steel ingots / V.I.<br>Bondarenko, V.V. Bilousov, F.V. Nedopekin, V.V. Bodriaha, L.V. Antropova // Journal of Crystal Growth. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 526. â€“ Ð¡.<br>125240.<br>6. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ /<br>Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“.<br>Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 33-38.<br>7. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÐºÐµÑ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð˜.<br>Ð“Ð¾Ñ€Ð±Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð²Ð° // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 27-<br>32.<br>8. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ<br>Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾<br>// Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¸Ð±ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2 (16). â€“ Ð¡. 35-49.<br>9. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÑÑ… Ñ
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+Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹<br>Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2(13). â€“ Ð¡. 24-38.<br>10. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.<br>Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 3. â€“ Ð¡. 69-<br>77.<br>11. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾<br>Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¶Ð°Ð½Ñ€Ð¾Ð² / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.C. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾<br>Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 22-42.<br>12. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸<br>Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðž. Ð•Ð»Ð¸ÑÐµÐµÐ², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“<br>2024. â€“ â„– 1 (32). â€“ Ð¡. 51-62.<br>13. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘.Ð’. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ YOLO Ð² ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ<br>Ð²Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÐ¹ / Ð‘.Ð’. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾<br>Ð³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“: Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐÐ°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 55-65.<br>14. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.<br>Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð’. Ð¤ÐµÐ´Ñ‡ÑƒÐº // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„–<br>4. â€“ Ð¡. 39-44.<br>15. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°<br>ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð. ÐšÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. //<br>ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 4 (27). Ð¡. 25-34.<br>16. ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº Ð­.Ð’. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð­.Ð’.<br>ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº. Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’., Ð¢.Ðž. Ð¨Ð¸ÑˆÑƒÐ½Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 4-12.<br>17. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð² /<br>Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð˜.Ð•. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ¸Ð¹ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 54-64.<br>18. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ ÑÐµÑ€Ð´Ñ†ÐµÐ±Ð¸ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð”.Ð’. Ð Ð¾Ð»Ð¸Ðº<br>// ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 40-53.<br>19. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ /<br>Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. 2021. â„– 1-2. Ð¡. 3-18.<br>20. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯.Ð¡. Ðž Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ… Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ<br>Ð—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 23 Ð¸Ð· 27<br>Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ // Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.<br>2023. â„– 3 (30). Ð¡. 44-54.<br>21. Pikalyov Ya.S. About neural architectures of feature extraction for the problem of object 1 recognition for the problem of<br>object recognition on devices with limited computing power / Ya.S. Pikalyov, T.V. Yermolenko // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð¢Ð¾Ð¼ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾<br>Ð³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°. 2023. â„– 3. Ð¡. 30.<br>22. Pikalyov, Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Yaroslav Pikalyov, Tatyana Yermolenko //<br>Integral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155-180.
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++ Ðº Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼Ñƒ Ð² Ñ…Ð¾Ð´Ðµ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ: <br>Ð¡Ñ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² ÐºÐ°Ñ€Ñ‚ Ð½Ð°Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ñ€Ð¾Ð½Ð°
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+         <a class="photo_wrap clearfix pull_left" href="photos/photo_19@27-03-2026_16-03-30.jpg">
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+        <div class="text">
+<a href = "stickers/sticker.webp">ðŸŒŸ</a> <strong>Kimodo: Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹.</strong><br><br>NVIDIA Ð²Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð° Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ <a href="https://github.com/nv-tlabs/kimodo">Kimodo</a> - Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².<br><br>Kimodo Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹: Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ðµ &quot;Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¸ ÑÐ°Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÑ‚ÑƒÐ»&quot; Ð´Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð½Ð¾Ð³ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ….<br><br>Ð’ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ <a href="https://huggingface.co/collections/nvidia/kimodo-v1">5 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²</a> Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ 3 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²: <a href="https://github.com/NVlabs/SOMA-X">SOMA</a>, <a href="https://github.com/vchoutas/smplx">SMPL-X</a> Ð¸ Unitree G1. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð° Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ - Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Unitree G1.<br><br>ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Bones Rigplay 1 (700 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²), NVIDIA Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ðµ.<br><br>Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐµÑ‚Ðµ <a href="https://huggingface.co/datasets/bones-studio/seed">BONES-SEED</a> (288 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸.<br><br>Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Kimodo Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ 3 Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÐ°:<br><br><a href = "video_files/sticker (1).webm">ðŸŸ¢</a>Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð²ÐµÐ±-Ð´ÐµÐ¼Ð¾ Ñ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼;<br><a href = "video_files/sticker (1).webm">ðŸŸ¢</a>CLI-ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°ÐºÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;<br><a href = "video_files/sticker (1).webm">ðŸŸ¢</a>Python API Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ .<br><br>ÐŸÐ¾Ð´ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 17 Ð“Ð‘ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð»Ð¸ Ð½Ð° RTX 3090, RTX 4090 Ð¸ NVIDIA A100.<br><br><a href = "stickers/sticker (1).webp">ðŸŸ¡</a> <strong>Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÑ‚ÐµÐºÐ¾Ð¼ NVIDIA.</strong><br><br><a href="https://github.com/NVlabs/ProtoMotions">ProtoMotions</a> Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¸Ñ… Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² GPU-ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ â€” ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ Unitree G1.<br><br>Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· <a href="https://github.com/YanjieZe/GMR">General Motion Retargeting</a> Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ SMPL-X, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ð².<br><br><br><a href = "stickers/sticker (2).webp">ðŸ“Œ</a>Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:<br><br><blockquote>ÐšÐ¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð´ Apache 2.0, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ NVIDIA Open Model License.<br><br>Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ SMPL-X Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ NVIDIA R&amp;D Model License, Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.</blockquote><br><br><a href = "stickers/sticker (1).webp">ðŸŸ¡</a><a href="https://huggingface.co/collections/nvidia/kimodo-v1">ÐÐ°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹</a><br><a href = "stickers/sticker (1).webp">ðŸŸ¡</a><a href="https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/kimodo/assets/kimodo_tech_report.pdf">Ð¢ÐµÑ…Ð¾Ñ‚Ñ‡ÐµÑ‚</a><br><a href = "stickers/sticker (3).webp">ðŸ–¥</a><a href="https://github.com/nv-tlabs/kimodo">Github</a><br><br><br><a href="https://t.me/ai_machinelearning_big_data">@ai_machinelearning_big_data</a><br><br><a href="" onclick="return ShowHashtag(&quot;AI&quot;)">#AI</a> <a href="" onclick="return ShowHashtag(&quot;ML&quot;)">#ML</a> <a href="" onclick="return ShowHashtag(&quot;Robotics&quot;)">#Robotics</a> <a href="" onclick="return ShowHashtag(&quot;Kimodo&quot;)">#Kimodo</a> <a href="" onclick="return ShowHashtag(&quot;NVIDIA&quot;)">#NVIDIA</a>
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+    "\n\n* Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°: real-time Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· CV Ð±ÐµÐ· Ð²Ð½ÐµÑˆÐ½ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.\n* Ð¡Ð¾Ñ†Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ: Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð˜Ð˜-Ð½Ð°ÑÑ‚Ð°Ð²Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ñ‚ Ð½Ð° Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.\n* ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº.\n* ÐŸÐ¾Ñ‚ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð°Ð» ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ðµ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸ digital-health.."
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+     "text": "1. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ.\n\n\n2. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ° SmartRep Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.\n\n\n3. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¾Ñ‚ÑÐ³Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¸ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ…, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð´Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñ‹.\n\n\n4. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð·Ð°Ð»Ðµ.\n\n\n5. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ðº Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼."
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ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.\nÐ¦ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¾ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.\nÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ â€” Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ñ… (edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°). Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.\nÐ”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ. Ð¢Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð».\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ð¿Ð¾Ð·, ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° SmartRep ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº Ð¾Ñ‚ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð½Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²:\n- Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;\n- Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð˜Ð˜ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ;\n- Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÑ… (Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÑÑ€Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐºÐ°, Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð°).",
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ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð½Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ð¹ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ñ‹Ð¼ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð»Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð° Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹, Ð·Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ…ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ñ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¼ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°.\nÐ¦ÐµÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÑƒ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€Ð°Ñ… Ð¸ ÑÐ¾ ÑÐ²Ð¾Ð±Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÑÐ°Ð¼Ð¸ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÐ¸, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ð°, Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð² Ð¸ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ.\nÐŸÑ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾-Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ â€” Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð² Ð½ÐµÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… ÑÑŠÑ‘Ð¼ÐºÐ¸ (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¼Ð°ÑÑˆÑ‚Ð°Ð±Ð° Ð¸ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹) Ð¿Ñ€Ð¸ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑÑƒÑ€ÑÐ°Ñ… (edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°). Ð’ Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð»ÐµÐ¶Ð¸Ñ‚ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÑÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð° Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ° Ð½Ð° Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÑÐµÑ‚ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ Ð¸ Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ñ‹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ.\nÐ”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ Ð² ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÐµÑ‚ÑÑ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ…: ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸, Ð½Ð¾ Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾ Ð¸Ñ… Ð¸ÑÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸ÑŽ. Ð¢Ð°ÐºÐ¾Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐ´Ð¸Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²Ð° ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹, Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð² Ð²Ð¸Ð´Ðµ Ð»Ð¸Ð½Ð³Ð²Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð».\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ð°Ñ‚Ñ‚ÐµÑ€Ð½Ð¾Ð² ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð½ÐµÑ‡ÐµÑ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÑŽÑ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ðº Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÐ¼ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ, Ð° Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ…. Ð’ Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ðµ Ð¾Ñ‚ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð° Ð¶Ñ‘ÑÑ‚ÐºÐ¸Ñ… ÑˆÐ°Ð±Ð»Ð¾Ð½Ð°Ñ… Ð¿Ð¾Ð·, ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° SmartRep ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð° ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ…Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº Ð¾Ñ‚ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð½Ð¾ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð´ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ.\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð½Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð·Ð°ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð²:\n- Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹;\n- Ñ€Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð˜Ð˜ Ð² ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐµ;\n- Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ Ð±Ð°Ð·Ñ‹ Ð·Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¸ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚ÑÑ… (Ñ€ÐµÐ°Ð±Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ñ, ÑÑ€Ð³Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð¸ÐºÐ°, Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ð° Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð°)."
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+     "text": ".\nâ€“ Bondarchuk V. V., Kravchenko N. M., Pikalyov Ya. S. Indirect Criteria Algorithm for the Control of a Cognitive Neural Network // Practice Oriented Science: UAE â€“ Russia â€“ India. â€“ 2024. â€“ DOI 10.34660/INF.2024.32.41.030.\nâ€“ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯. Ð¡., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. â€“ 2021. â€“ â„– 1â€“2. â€“ Ð¡. 3â€“18.\n\nâ€“ Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’. Ð˜., Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢. Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“ 2024. â€“ â„– 1(32). â€“ Ð¡. 51â€“62.\n\nÐ˜Ð¼ÐµÑŽÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸:\nâ€“ â„– "
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+   "text": "ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¾Ð², ÑÐ²ÑÐ·Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹\nÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð¼Ð°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ\nÐ¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°. ÐžÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [1-7].\nÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ…Ð¾Ð·ÑÐ¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð´ÐµÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸\nÐ¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ñ… Ñ‡Ð»ÐµÐ½Ð¾Ð² Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° [8-9], [15-18]. Ð’ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹\nÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ\nÐ°Ð²Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾\nÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ResNet Ð¸ API-Net, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸.\nÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ð½Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ\nÐ¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ\nÐ—Ð°Ð´ÐµÐ» ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ\nÑ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½, Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [13-14], [17, 20,21]. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ\nÐ³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹\nÐ¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.\nÐ¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ° [10-12] Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ [19, 22].\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð¹: Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ…\nÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ \"Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð°ÑƒÐºÐ°, Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÑƒÐ»ÑŒÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸\" (2017-2024);\nÐ¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð² \"Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ\nÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ\" (2020-2024).\nÐ—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 22 Ð¸Ð· 27\nÐ¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²:\n1. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ð²ÐºÐµ Ð¸\nÐ·Ð°Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´ÐµÐ²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð. Ð•ÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ\nÐ½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2009. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 103-110.\n2. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Â«ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð²\nÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐºÐ°Ñ…Â» / Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð², Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðœ. ÐšÐ¾Ð½Ð´Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾. â€“ Ð£ÐºÑ€Ð°Ð¸Ð½Ð°: Ð¡Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾\nÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð° Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ â„–47898, 2013.\n3. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…\nÐ¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð»ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ð¸: ÐœÐ¾Ð½Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð¤. ÐšÐ¾Ð¼Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ðœ.\nÐœÐµÐ»Ð¸Ñ…Ð¾Ð², Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð². â€“ Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†Ðº: Ð®Ð³Ð¾-Ð’Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðº, 2013. â€“ 210 Ñ.\n4. Bondarenko V.I. Visualization of Process of Wheel Steel High Ingots Simulation / V.I. Bondarenko, V. V Bodryaga, F. V\nNedopekin, V. V Belousov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. â€“ 2017. â€“ Ð¢. 287.\n5. Bondarenko V.I. Using MVC pattern in the software development to simulate production of high cylindrical steel ingots / V.I.\nBondarenko, V.V. Bilousov, F.V. Nedopekin, V.V. Bodriaha, L.V. Antropova // Journal of Crystal Growth. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 526. â€“ Ð¡.\n125240.\n6. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ /\nÐ.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“.\nÐ¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 33-38.\n7. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÐºÐµÑ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð˜.\nÐ“Ð¾Ñ€Ð±Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð²Ð° // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 27-\n32.\n8. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ\nÐ¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾\n// Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¸Ð±ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2 (16). â€“ Ð¡. 35-49.\n9. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÑÑ… Ñ",
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Ð’ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ñ‹\nÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ\nÐ°Ð²Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ñ… Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾\nÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ ResNet Ð¸ API-Net, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿Ð¾Ñ…Ð¾Ð¶Ð¸Ðµ ÑƒÐ¿Ð°ÐºÐ¾Ð²ÐºÐ¸.\nÐÐ²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð° Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ Ð¸ ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ð½Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ° Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ\nÐ¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ\nÐ—Ð°Ð´ÐµÐ» ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð² Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð² Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ðµ\nÑ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½, Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸, Ð² Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÑ… [13-14], [17, 20,21]. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ\nÐ³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹\nÐ¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ.\nÐ¢Ð°ÐºÐ¶Ðµ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð²ÐµÐ´ÐµÑ‚ÑÑ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°, Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ° [10-12] Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ [19, 22].\nÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð¿Ñ‹Ñ‚ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ€Ð¾Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð¹: Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ…\nÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¹ \"Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¸Ðµ Ñ‡Ñ‚ÐµÐ½Ð¸Ñ: Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ, Ð½Ð°ÑƒÐºÐ°, Ð¸Ð½Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, ÐºÑƒÐ»ÑŒÑ‚ÑƒÑ€Ð° Ð¸ Ð²Ñ‹Ð·Ð¾Ð²Ñ‹ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸\" (2017-2024);\nÐ¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð² \"Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚: Ñ‚ÐµÐ¾Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð°ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ñ‹, Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ\nÐ¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ\" (2020-2024).\nÐ—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 22 Ð¸Ð· 27\nÐ¡Ð¿Ð¸ÑÐ¾Ðº Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð²:\n1. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ° Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¼Ð°ÑÑÐ¾Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ° Ð¿Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ð²ÐºÐµ Ð¸\nÐ·Ð°Ñ‚Ð²ÐµÑ€Ð´ÐµÐ²Ð°Ð½Ð¸Ð¸ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð. Ð•ÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ\nÐ½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2009. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 103-110.\n2. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚ Â«ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ð¾Ð±Ð¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð²\nÑÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐºÐ°Ñ…Â» / Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð², Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðœ. ÐšÐ¾Ð½Ð´Ñ€Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾. â€“ Ð£ÐºÑ€Ð°Ð¸Ð½Ð°: Ð¡Ð²Ð¸Ð´ÐµÑ‚ÐµÐ»ÑŒÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¾\nÑ€ÐµÐ³Ð¸ÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð° Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ â„–47898, 2013.\n3. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð³Ð¸Ð´Ñ€Ð¾Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ…\nÐ¸ Ñ‚ÐµÐ¿Ð»Ð¾Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ñ†ÐµÑÑÐ¾Ð² Ð² Ð¼ÐµÑ‚Ð°Ð»Ð»ÑƒÑ€Ð³Ð¸Ð¸: ÐœÐ¾Ð½Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð¤. ÐšÐ¾Ð¼Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ð¤.Ð’. ÐÐµÐ´Ð¾Ð¿ÐµÐºÐ¸Ð½, Ð’.Ðœ.\nÐœÐµÐ»Ð¸Ñ…Ð¾Ð², Ð’.Ð’. Ð‘ÐµÐ»Ð¾ÑƒÑÐ¾Ð². â€“ Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†Ðº: Ð®Ð³Ð¾-Ð’Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ðº, 2013. â€“ 210 Ñ.\n4. Bondarenko V.I. Visualization of Process of Wheel Steel High Ingots Simulation / V.I. Bondarenko, V. V Bodryaga, F. V\nNedopekin, V. V Belousov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. â€“ 2017. â€“ Ð¢. 287.\n5. Bondarenko V.I. Using MVC pattern in the software development to simulate production of high cylindrical steel ingots / V.I.\nBondarenko, V.V. Bilousov, F.V. Nedopekin, V.V. Bodriaha, L.V. Antropova // Journal of Crystal Growth. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 526. â€“ Ð¡.\n125240.\n6. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð° ÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ /\nÐ.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“.\nÐ¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2021. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 33-38.\n7. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. Ð Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¼Ð°ÐºÐµÑ‚Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° ÐºÐ¸ÑÑ‚Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ¸ / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð˜.\nÐ“Ð¾Ñ€Ð±Ð°Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð²Ð° // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 27-\n32.\n8. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ð¾Ð² Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ\nÐ¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ñ€ÐµÐ³ÑƒÐ»ÑÑ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð³Ð»Ð°Ð²Ð½Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚ / Ð¡.Ð’. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð°, Ð¡.Ðœ. Ð Ð¾Ð¼Ð°Ð½Ñ‡ÑƒÐº, Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾\n// Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ ÐºÐ¸Ð±ÐµÑ€Ð½ÐµÑ‚Ð¸ÐºÐ°. â€“ 2019. â€“ Ð¢. 2 (16). â€“ Ð¡. 35-49.\n9. Ð‘ÐµÑÐ¿Ð°Ð»Ð¾Ð²Ð° Ð¡.Ð’. ÐŸÐ¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² Ð´Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ Ð² Ð²Ð¾Ð´Ð¾Ñ€Ð°ÑÐ¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐµÑ‚ÑÑ… Ñ"
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Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.C. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 22-42.\n12. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸\nÑ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðž. Ð•Ð»Ð¸ÑÐµÐµÐ², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“\n2024. â€“ â„– 1 (32). â€“ Ð¡. 51-62.\n13. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘.Ð’. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ YOLO Ð² ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ\nÐ²Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÐ¹ / Ð‘.Ð’. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“: Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐÐ°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 55-65.\n14. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.\nÐ‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð’. Ð¤ÐµÐ´Ñ‡ÑƒÐº // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„–\n4. â€“ Ð¡. 39-44.\n15. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°\nÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð. ÐšÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. //\nÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 4 (27). Ð¡. 25-34.\n16. ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº Ð­.Ð’. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð­.Ð’.\nÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº. Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’., Ð¢.Ðž. Ð¨Ð¸ÑˆÑƒÐ½Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 4-12.\n17. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð² /\nÐ¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð˜.Ð•. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ¸Ð¹ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 54-64.\n18. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ ÑÐµÑ€Ð´Ñ†ÐµÐ±Ð¸ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð”.Ð’. Ð Ð¾Ð»Ð¸Ðº\n// ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 40-53.\n19. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ /\nÐ¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. 2021. â„– 1-2. Ð¡. 3-18.\n20. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯.Ð¡. Ðž Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ… Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ\nÐ—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 23 Ð¸Ð· 27\nÐ¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ // Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.\n2023. â„– 3 (30). Ð¡. 44-54.\n21. Pikalyov Ya.S. About neural architectures of feature extraction for the problem of object 1 recognition for the problem of\nobject recognition on devices with limited computing power / Ya.S. Pikalyov, T.V. Yermolenko // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð¢Ð¾Ð¼ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°. 2023. â„– 3. Ð¡. 30.\n22. Pikalyov, Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Yaroslav Pikalyov, Tatyana Yermolenko //\nIntegral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155-180.",
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Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.C. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 2. â€“ Ð¡. 22-42.\n12. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚Ð¸\nÑ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð² / Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ðž. Ð•Ð»Ð¸ÑÐµÐµÐ², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. â€“\n2024. â€“ â„– 1 (32). â€“ Ð¡. 51-62.\n13. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð‘.Ð’. Ð˜ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ YOLO Ð² ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð°Ñ… Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ðµ\nÐ²Ð¾ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸ ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÐ¹ / Ð‘.Ð’. ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð˜. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.-Ð.Ðœ. ÐœÐ°Ñ€Ñ‚Ñ‹Ð½ÐµÐ½ÐºÐ¾ // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“: Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÐÐ°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2023. â€“ â„– 4. â€“ Ð¡. 55-65.\n14. Ð‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð’.Ð˜. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð’.Ð˜.\nÐ‘Ð¾Ð½Ð´Ð°Ñ€ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ð’. Ð¤ÐµÐ´Ñ‡ÑƒÐº // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð”Ð¾Ð½ÐµÑ†ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. Ð¡ÐµÑ€Ð¸Ñ Ð“. Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð½Ð°ÑƒÐºÐ¸. â€“ 2022. â€“ â„–\n4. â€“ Ð¡. 39-44.\n15. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð˜ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð¸ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³Ð°\nÑÐ½ÐµÑ€Ð³Ð¾Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ… ÑƒÐ³Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ñ‹ÑˆÐ»ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð’.Ð. ÐšÐ¾Ñ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð.Ðž. Ð’Ð¸Ð½Ð½Ð¸Ðº Ð.Ðž. //\nÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 4 (27). Ð¡. 25-34.\n16. ÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº Ð­.Ð’. ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð²ÐµÑ€Ð¾ÑÑ‚Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð”Ð¢ÐŸ Ð¸ ÐµÐ³Ð¾ ÑÐµÑ€ÑŒÐµÐ·Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ / Ð­.Ð’.\nÐšÐ¾Ð½Ð¾Ð½Ñ‡ÑƒÐº. Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’., Ð¢.Ðž. Ð¨Ð¸ÑˆÑƒÐ½Ð¾Ð² // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 4-12.\n17. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐÐ½Ð°Ð»Ð¸Ð· ÑÑ„Ñ„ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ñ‚Ð¾Ð²Ð°Ñ€Ð¾Ð² /\nÐ¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð˜.Ð•. Ð¡Ð°Ð¼Ð¾Ñ€Ð¾Ð´ÑÐºÐ¸Ð¹ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 54-64.\n18. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. ÐšÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð¾Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð¹ ÑÐµÑ€Ð´Ñ†ÐµÐ±Ð¸ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ / Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð”.Ð’. Ð Ð¾Ð»Ð¸Ðº\n// ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°. 2022. â„– 1 (24). Ð¡. 40-53.\n19. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¢.Ð’. Ð¡Ð¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð° Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ»Ð¸Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾Ð¹ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ñ… Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ¹ /\nÐ¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾, Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² // Ð ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸. 2021. â„– 1-2. Ð¡. 3-18.\n20. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² Ð¯.Ð¡. Ðž Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ñ… Ð¸Ð·Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¾Ð² Ð½Ð° ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ\nÐ—Ð°ÑÐ²ÐºÐ° â„– 25-21-20602 Ð¡Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ†Ð° 23 Ð¸Ð· 27\nÐ¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ // Ð¯.Ð¡. ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð², Ð¢.Ð’. Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ // ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¸ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð°.\n2023. â„– 3 (30). Ð¡. 44-54.\n21. Pikalyov Ya.S. About neural architectures of feature extraction for the problem of object 1 recognition for the problem of\nobject recognition on devices with limited computing power / Ya.S. Pikalyov, T.V. Yermolenko // Ð’ÐµÑÑ‚Ð½Ð¸Ðº Ð¢Ð¾Ð¼ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾\nÐ³Ð¾ÑÑƒÐ´Ð°Ñ€ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ¸Ñ‚ÐµÑ‚Ð°. ÐœÐ°Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°. 2023. â„– 3. Ð¡. 30.\n22. Pikalyov, Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Yaroslav Pikalyov, Tatyana Yermolenko //\nIntegral Robot Technologies and Speech Behavior. â€“ 2024. â€“ P. 155-180."
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+    " - Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².\n\nKimodo Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹: Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ðµ \"Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¸ ÑÐ°Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÑ‚ÑƒÐ»\" Ð´Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð½Ð¾Ð³ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ….\n\nÐ’ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ ",
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "5 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²",
+     "href": "https://huggingface.co/collections/nvidia/kimodo-v1"
+    },
+    " Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð´Ð»Ñ 3 Ñ‚Ð¸Ð¿Ð¾Ð² ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð²: ",
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "SOMA",
+     "href": "https://github.com/NVlabs/SOMA-X"
+    },
+    ", ",
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "SMPL-X",
+     "href": "https://github.com/vchoutas/smplx"
+    },
+    " Ð¸ Unitree G1. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð° Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ - Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Unitree G1.\n\nÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Bones Rigplay 1 (700 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²), NVIDIA Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ðµ.\n\nÐ’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐµÑ‚Ðµ ",
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "BONES-SEED",
+     "href": "https://huggingface.co/datasets/bones-studio/seed"
+    },
+    " (288 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸.\n\nÐ”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Kimodo Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ 3 Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÐ°:\n\n",
+    {
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+    "Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ðµ Ð²ÐµÐ±-Ð´ÐµÐ¼Ð¾ Ñ Ñ‚Ð°Ð¹Ð¼Ð»Ð°Ð¹Ð½-Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼;\n",
+    {
+     "type": "custom_emoji",
+     "text": "ðŸŸ¢",
+     "document_id": "video_files/sticker (1).webm"
+    },
+    "CLI-ÑƒÑ‚Ð¸Ð»Ð¸Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð°ÐºÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸;\n",
+    {
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+     "text": "ðŸŸ¢",
+     "document_id": "video_files/sticker (1).webm"
+    },
+    "Python API Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ .\n\nÐŸÐ¾Ð´ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 17 Ð“Ð‘ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð»Ð¸ Ð½Ð° RTX 3090, RTX 4090 Ð¸ NVIDIA A100.\n\n",
+    {
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+    " ",
+    {
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+     "text": "Ð˜Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÑ‚ÐµÐºÐ¾Ð¼ NVIDIA."
+    },
+    "\n\n",
+    {
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+     "text": "ProtoMotions",
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+    },
+    " Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¸Ñ… Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² GPU-ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ â€” ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ Unitree G1.\n\nÐ§ÐµÑ€ÐµÐ· ",
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "General Motion Retargeting",
+     "href": "https://github.com/YanjieZe/GMR"
+    },
+    " Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ, ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ðµ SMPL-X, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½ÐµÑÑ‚Ð¸ Ð½Ð° Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ð².\n\n\n",
+    {
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+    "Ð›Ð¸Ñ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ:\n\n",
+    {
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+     "text": "ÐšÐ¾Ð´ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð° Ð¿Ð¾Ð´ Apache 2.0, Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¿Ð¾Ð´ NVIDIA Open Model License.\n\nÐ’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚ SMPL-X Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÐµÐµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½ÑƒÑŽ NVIDIA R&D Model License, Ð¾Ð½Ð° Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÐºÐ°ÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ðµ.",
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+    "\n\n",
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+    {
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+    {
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+     "text": "Kimodo: Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ 3D-Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð»ÑŽÐ´ÐµÐ¹."
+    },
+    {
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+     "text": "\n\nNVIDIA Ð²Ñ‹Ð»Ð¾Ð¶Ð¸Ð»Ð° Ð² Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ "
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+    },
+    {
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+     "text": " - Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¸, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÑ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¸ Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð¾Ð².\n\nKimodo Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð° Ð²Ñ…Ð¾Ð´ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¿Ñ‚Ñ‹ Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð²ÑÐµÐ³Ð¾ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹, Ð´Ð²ÑƒÑ…Ð¼ÐµÑ€Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÑ‚Ð¸ Ð¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸. Ð­Ñ‚Ð¾ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÑÑ‚ÑŒ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹: Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ³Ð¾ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð½Ð°Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð¸Ðµ \"Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¾Ð½Ð°Ð¶ Ð¸Ð´ÐµÑ‚ Ð¸ ÑÐ°Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑÑ‚ÑƒÐ»\" Ð´Ð¾ Ð´ÐµÑ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÑƒÐº Ð¸ Ð½Ð¾Ð³ Ð² ÐºÐ°Ð´Ñ€Ð°Ñ….\n\nÐ’ÑÐµÐ³Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð¾ "
+    },
+    {
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+     "text": "5 Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ð¾Ð²",
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+    {
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+     "text": "SOMA",
+     "href": "https://github.com/NVlabs/SOMA-X"
+    },
+    {
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+    },
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "SMPL-X",
+     "href": "https://github.com/vchoutas/smplx"
+    },
+    {
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+     "text": " Ð¸ Unitree G1. ÐŸÐµÑ€Ð²Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð° Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ñ‹ Ð½Ð° Ð°Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ð¹ - Ð½Ð° Ñ€Ð¾Ð±Ð¾Ñ‚Ð° Unitree G1.\n\nÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»Ð¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Bones Rigplay 1 (700 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²), NVIDIA Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´ÑƒÐµÑ‚ ÐºÐ°Ðº Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ðµ.\n\nÐ’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° ÑÐµÑ‚Ðµ "
+    },
+    {
+     "type": "text_link",
+     "text": "BONES-SEED",
+     "href": "https://huggingface.co/datasets/bones-studio/seed"
+    },
+    {
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+     "text": " (288 Ñ‡Ð°ÑÐ¾Ð²) Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€ÐºÐ¸Ð½Ð³Ð° Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð¼Ð¸.\n\nÐ”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Kimodo Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑƒÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ 3 Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹ÑÐ°:\n\n"
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+     "text": "Python API Ð´Ð»Ñ Ñ‚Ð¾Ð½ÐºÐ¾Ð¹ Ð½Ð°ÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÐºÐ¸ .\n\nÐŸÐ¾Ð´ Ð¸Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð¾ 17 Ð“Ð‘ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Ð¿Ð°Ð¼ÑÑ‚Ð¸, Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ Ð·Ð°Ð¿ÑƒÑÐºÐ°Ð»Ð¸ Ð½Ð° RTX 3090, RTX 4090 Ð¸ NVIDIA A100.\n\n"
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+     "text": " Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÐµÑ‚ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÐ³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð½Ð¸Ñ… Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² GPU-ÑƒÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ¸Ð¼ÑƒÐ»ÑÑ†Ð¸Ð¸ â€” ÐºÐ°Ðº Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ð°Ñ‚Ð°Ñ€Ð¾Ð², Ñ‚Ð°Ðº Ð¸ Ð´Ð»Ñ Unitree G1.\n\nÐ§ÐµÑ€ÐµÐ· "
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+
+**Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸:**
+- **ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 1 Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Scopus/WoS Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ** (Ñ…Ð¾Ñ‚ÑŒ Q4). Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹ Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ñ… Ð²ÐµÐ½ÑŒÑŽ:
+  - Â«Pattern Recognition and Image AnalysisÂ» (ÑƒÐ¶Ðµ Ð² Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð°Ñ… v1) â€” Scopus, Ð¾Ñ‚Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ ÑÐµÐ¹Ñ‡Ð°Ñ
+  - Â«ÐšÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Â» (Q3 Scopus, Ñ€ÑƒÑÑÐºÐ¾ÑÐ·Ñ‹Ñ‡Ð½Ñ‹Ð¹, Ð±Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ»)
+  - Â«Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ (Ð¢Ñ€ÑƒÐ´Ñ‹ Ð¡ÐŸÐ˜Ð˜Ð ÐÐ)Â» (Scopus)
+- **ÐœÐ¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 2 Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ RSCI** Ñ‡Ð»ÐµÐ½Ð¾Ð² ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ (ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾) â€” Â«Ð˜ÑÐºÑƒÑÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ»Ð»ÐµÐºÑ‚ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹Â», Â«Ð¢Ñ€ÑƒÐ´Ñ‹ Ð¡ÐŸÐ˜Ð˜Ð ÐÐÂ»
+- Ð’ v2 Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸ Ð¿. 2.9 Ð´Ð¾Ð»Ð¶ÐµÐ½ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ¶Ðµ *Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ‹Ðµ* Ð¸Ð»Ð¸ *Ð¾Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ* ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð² ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð±Ð°Ð·Ð°Ñ…, Ð° Ð½Ðµ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Â«ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹ Ð˜Ð˜Â»
+
+### 0.2. ðŸ”´ Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð­2: Â«Ð½ÐµÑ‚ ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ð¹ Ð¾ Ð´Ð¾Ð³Ð¾Ð²Ð¾Ñ€Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑÑ… Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð°Ñ… ÑÐ¾Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¸Ð¼Ð¸ ÑƒÑ‡Ñ€ÐµÐ¶Ð´ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸, Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¸ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð¾Ð¹Â»
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+- Ð’ 4.8 Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ñƒ Ð±Ð°Ð·Ñƒ
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+### 0.3. ðŸŸ¡ Ð”Ð¾Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð­2 Ð¸ Ð­3 Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð»Ð¸: 25% + Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ð¿Ð¾ Ð‘ÐŸÐ›Ð = Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‚Ð²Ð°
+
+**Ð’Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚Ñ‹:**
+- ÐŸÐ¾Ð²Ñ‹ÑÐ¸Ñ‚ÑŒ Ð´Ð¾ 40â€“50% (Ð¾Ñ‚ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒÑÑ Ð¾Ñ‚ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ Ð¸Ð· Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€Ð¾Ð»ÐµÐ¹ Ð² Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¾Ð¼ ÐÐ˜Ð  â€” Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÐÐ˜Ð  Ð¿Ð¾ Ð‘ÐŸÐ›Ð Ð·Ð°Ð²ÐµÑ€ÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ Ð² 2026, Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹)
+- Ð›Ð¸Ð±Ð¾ Ð²Ð²ÐµÑÑ‚Ð¸ ÑÐ¾-Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ñ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Scopus/WoS (Ð¸Ð· Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²ÑƒÐ·Ð°)
+
+### 0.4. ðŸŸ¡ Ð Ð°ÑÑˆÐ¸Ñ€Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñƒ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð¼
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð­3: Â«Ð½Ð¸ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ð¸Ð· ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ¾Ð² Ð½Ðµ Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð·Ð°Ð´ÐµÐ»Ð° Ð² Ð¼ÐµÐ¶Ð´ÑƒÐ½Ð°Ñ€Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ°Ñ…â€¦ ÑÐ¾Ð¼Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½ÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ÑƒÂ»
+
+**Ð”ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ:** Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 5-Ð³Ð¾ ÑƒÑ‡Ð°ÑÑ‚Ð½Ð¸ÐºÐ° â€” Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ° / ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ€Ð°Ñ‡Ð° / PhD Ð¿Ð¾ motion analysis Ð¸Ð· Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÐºÐ¾Ð¹ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸. Ð¡Ñ‚ÑƒÐ´ÐµÐ½Ñ‚ + 2 Ð°ÑÐ¿Ð¸Ñ€Ð°Ð½Ñ‚Ð° + 1 ÑÑ‚Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€ Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÑÐ»Ð°Ð±Ð¾ Ð´Ð»Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹.
+
+---
+
+## 1. ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ñ€Ð°Ð¼ÐºÑƒ
+
+### 1.1. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.1 Â«ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°Â» ðŸ”´
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾ (v1):**
+> Â«ÐžÑ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²Ð¸Ðµ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…, Ð¾Ð±ÑŠÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¸ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ñ ÑƒÑ‡Ñ‘Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¸Ð½Ð´Ð¸Ð²Ð¸Ð´ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ¹ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°â€¦ Ñƒ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°, Ð´Ð»Ð¸Ð½Ð° Ñ€Ñ‹Ñ‡Ð°Ð³Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ°Ð½ÐºÐ° Ð¸ Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¸Ð·-Ð·Ð° Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½ "Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸"Â».
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:**
+- Ð­2: Â«Ð² Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐµ Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð° ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ, Ð½ÐµÑ€ÐµÑˆÑ‘Ð½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°Â»
+- Ð­3: Â«Ð½ÐµÑ‚ Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾ ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñ‹, ÑÐ¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ€Ñ‹Ð²Â»
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾ (v2):** ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ **Ð¾Ð´Ð½Ñƒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ** Ñ ÑÑÐ½Ð¾Ð¹ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð¾Ð¹. ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸:
+
+> *Ð¡ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¸Ð· Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´ÐµÐ»ÑÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð´Ð²Ð° ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°: (Ð°) Ð³ÐµÐ¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ ÑÐ²Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ¸ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº Ð¿Ð¾Ð· (Ñ‡ÑƒÐ²ÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹ Ðº Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ, Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸, Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹); (Ð±) end-to-end Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹ (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð², Ð½ÐµÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹, Â«Ñ‡Ñ‘Ñ€Ð½Ñ‹Ð¹ ÑÑ‰Ð¸ÐºÂ»). Ð”Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð² Ð½ÐµÑ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÑ€ÐµÐ´Ðµ (Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑ‹, Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ) Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´, Ð¾Ð±Ð»Ð°Ð´Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾: (1) Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², (2) ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ðº few-shot Ñ€ÐµÐ¶Ð¸Ð¼Ñƒ (Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ / Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ Ð±ÐµÐ· Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ), (3) Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ <5 GFLOPs Ð´Ð»Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð° edge-ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ðµ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸.*
+> 
+> *ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð°: ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐºÑÑ‚Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð² (ÑƒÐ³Ð»Ñ‹, ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸, ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ, Ñ„Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¸ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ) Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð² Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ… few-shot Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð»Ð° Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°Ñ… Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â‰¥X% Ð¿Ñ€Ð¸ <Y Ð¼Ñ latency, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÑÐºÐ²Ð¸Ð²Ð°Ð»ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾ Ð¸Ð»Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ end-to-end Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¸ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚Ð¸.*
+
+### 1.2. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.2 Â«ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¸ Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÂ» ðŸŸ¡
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ð¸ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¼.
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð­2: Â«Ð°ÐºÑ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð° Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¼Ð¸ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸ Ð¾ Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¾Ñ‚Ð²Ñ€Ð°Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼, Ð±ÐµÐ· Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ¸ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸Â».
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾:** ÑƒÐ±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ðµ Ñ„Ñ€Ð°Ð·Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¾ Â«Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑŽÂ», Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð½Ð° **ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ ÑƒÑ‚Ð²ÐµÑ€Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸Ñ**:
+- Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÐºÐ° Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ°Ð¼Ð¾ÑÑ‚Ð¾ÑÑ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑÐ¸Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ°Ñ… (Ñ†Ð¸Ñ„Ñ€Ð° + ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ° Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¸Ð¹ Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸Ðº, Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Ð¶ÑƒÑ€Ð½Ð°Ð» Â«British Journal of Sports MedicineÂ» Ð¸Ð»Ð¸ Ð Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ñ‚)
+- ÐžÐ±ÑŠÑ‘Ð¼ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ° self-guided fitness apps Ð¸ Ð´Ð¾Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑ…, ÐºÑ‚Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð±ÐµÐ· Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð° (Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ FitTech research)
+- Ð¢Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ (BlazePose ~X PCK Ð½Ð° fitness-Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°Ñ…, Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð½Ð° Y% Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¼ÐµÐ½Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°) â€” Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ gap
+
+### 1.3. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.3 Â«Ð—Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸Â» ðŸŸ¢
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+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** 7 Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡, Ð² Ñ†ÐµÐ»Ð¾Ð¼ Ñ€Ð°Ð·ÑƒÐ¼Ð½Ñ‹Ñ….
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+**ÐŸÑ€Ð°Ð²ÐºÐ¸:** Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ **Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** Ð¾Ñ‚Ð´ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ Ð¿ÑƒÐ½ÐºÑ‚Ð¾Ð¼ (Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ MoCap ground truth), Ð·Ð°Ð¼ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ Â«Ð»Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð°Ñ‚ÑƒÑ€Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€Â» (Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° 1) Ð½Ð° Â«ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð· SOTA Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ gapÂ» Ñ ÐºÐ¾Ð»Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¼ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÐµÐ¼.
+
+### 1.4. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.4 Â«ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°Â» ðŸ”´
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:**
+> Â«Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ° Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð° Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÐ»Ð¾Ð²ÐµÐºÐ°, Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð· Ð¸ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð» Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¾Ð¹Â»
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:**
+- Ð­2: Â«Ð·Ð°ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÑÐºÐ¾Ñ€ÐµÐµ ÐºÐ°Ðº Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¸Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð²Â»
+- Ð­3: Â«Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸ Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ€ÐµÐ²ÑˆÐ¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ñ‘Ð¼Â»
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñƒ **Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ñ‹**, Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Â«ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑŽÂ»:
+
+1. **ÐÐ¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð» Ðº Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð°Ð¼** (auto-tuning Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ANFIS + self-supervised ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð½Ð° 3 ÑÐµÐº. Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾, Ð±ÐµÐ· Ñ€ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸)
+2. **Few-shot Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸** Ð½Ð° ÑÐ¸Ð½Ñ‚ÐµÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð·Ð°Ñ… Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ pose estimator) â€” ÑƒÐ±Ð¸Ñ€Ð°ÐµÑ‚ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡Ð¸ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº
+3. **Ð›Ñ‘Ð³ÐºÐ°Ñ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ð°Ñ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° SmartRep-Net-Lite** Ñ <5 GFLOPs Ð¸ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð° (certified bounds) Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½ÑƒÑŽ Ð´ÐµÑ„Ð°Ð·Ð·Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑŽ
+
+Ð”Ð°Ñ‚ÑŒ **ÑÐ²Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ fuzzy logic** vs Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹: Â«Fuzzy logic Ð²Ñ‹Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð° ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ñ€Ð¾Ð¼Ð¸ÑÑ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ rule-based, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ attention), Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ (ÑƒÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð°ÐµÑ‚ end-to-end, Ð¿Ñ€ÐµÐ²Ð¾ÑÑ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ ÑÐ¸Ð¼Ð²Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»Ð°) Ð¸ Ð²Ñ‹Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð´Ð»Ñ edge. ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ»Ðµ 4.5: concept bottleneck models (Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÑŽÑ‚ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚Ð¾Ð²), neuro-symbolic (Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ), attention-based interpretability (post-hoc, Ð½Ðµ ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°)Â».
+
+### 1.5. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.5 Â«Ð¡Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÐµÂ» ðŸ”´ ÐšÐ Ð˜Ð¢Ð˜Ð§Ð•Ð¡ÐšÐÐ¯ ÐŸÐ•Ð Ð•Ð ÐÐ‘ÐžÐ¢ÐšÐ
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº BlazePose/MoveNet/EfficientPose + 2023â€“2025 Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ + ÑƒÐ¿Ð¾Ð¼Ð¸Ð½Ð°Ð½Ð¸Ðµ Musculus.app ÐºÐ°Ðº ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð°.
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:**
+- Ð­2: Â«ÐºÐ¾Ð»Ð»ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð² Ð²Ð»Ð°Ð´ÐµÐµÑ‚ Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐ¹ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚Ð¸Ð½Ð¾Ð¹, Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑÐ¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸Ñâ€¦ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÑÑ‚Ð°Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð´Ð¾Ð², Ð° Ð½Ðµ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ€ÐµÑˆÑ‘Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ð¾Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñ‹Â»
+- Ð­3: Â«Ð¾Ñ‚ÑÑƒÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÐµÑ‚ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¸ ÑÐ»Ð°Ð±Ñ‹Ñ… ÑÑ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð½ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑƒÑ€ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð²â€¦ Ð½Ðµ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ñ‹ Ð¿Ð¾ÑÐ»ÐµÐ´Ð½Ð¸Ðµ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð¾Ð±Ð»Ð°ÑÑ‚Ð¸ few-shot, zero-shot Ð¸ Ð´Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸â€¦ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ðµ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ñ… Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÑ…Â»
+- Ð­2: Â«Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð³Ð¸Ð±Ñ€Ð¸Ð´Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑÑ‚Ð½Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÑÑŽÑ‚ÑÑâ€¦ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÐµÐ¼Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚ Ð½Ðµ Ð´ÐµÐ¼Ð¾Ð½ÑÑ‚Ñ€Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ñ†Ð¸Ð¿Ð¸Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ¸Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð² Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ñ‚Ñ€Ñ‹Ð²Ð° Ð¾Ñ‚ ÑÑ‚Ð¸Ñ… Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¾Ð³Ð¾Ð²Â»
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒ, Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ð² 5 Ð±Ð»Ð¾ÐºÐ¾Ð²:**
+
+**(Ð°) Ð¢Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð° SOTA Ð¿Ð¾ pose estimation Ð½Ð° edge** â€” BlazePose, MoveNet, MovePose, RTMPose, EfficientPose, YOLO-Pose, Lite-HRNet â€” **ÑÑ‚Ð¾Ð»Ð±Ñ†Ñ‹: mAP Ð½Ð° COCO, latency Ð½Ð° Snapdragon/Pixel, GFLOPs, robustness Ðº Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ (ÐµÑÐ»Ð¸ ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ), Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ few-shot (ÐµÑÑ‚ÑŒ/Ð½ÐµÑ‚)**. Ð’Ñ‹Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¿ÑƒÑÑ‚Ñ‹Ðµ ÐºÐ»ÐµÑ‚ÐºÐ¸ ÐºÐ°Ðº gap.
+
+**(Ð±) Fitness-specific solutions review:**
+- ÐÐºÐ°Ð´ÐµÐ¼Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ: ExerSense (NTU, 2022), FitAssist (CMU, 2023), Pose Trainer (Stanford, 2021) â€” Ñ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ¾Ð¹: Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð¼Ð°Ð», Ð½Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ Ð¿Ñ€Ð¸ ÑÐ¼ÐµÐ½Ðµ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°, etc.
+- ÐšÐ¾Ð¼Ð¼ÐµÑ€Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ: Peloton Guide, Tempo Studio, Tonal, Mirror, Musculus.app, Kaia Health
+- ÐžÑ‚ÐµÑ‡ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ: Musculus.app (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£) â€” Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾ ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡ÐµÐ¼ SmartRep Ð¾Ñ‚Ð»Ð¸Ñ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ (offline vs cloud, Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ vs ÑÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð°, Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ°Ñ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ° vs Ð¾Ð½Ñ‚Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ)
+
+**(Ð²) ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ð­3 Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð¾Ð±ÑÑƒÐ´Ð¸Ñ‚ÑŒ:**
+- Few-shot pose learning (Meta-HRNet, ProtoPose)
+- Domain adaptation Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð· (PoseDA, UDAPE, PoSynDA)
+- Physics-informed pose estimation (PhysCap, HuMoR, physically plausible motion)
+- Action Quality Assessment (MUSDL, CoRe, AQA-7)
+
+**(Ð³) Interpretable ML Ð´Ð»Ñ motion analysis:**
+- Concept Bottleneck Models, ProtoPNet, neuro-symbolic Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹
+- Fuzzy logic Ð´Ð»Ñ AQA â€” Ñ†Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ñ ÑÐ²Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼: Ð”.Ð“. ÐÑ€ÑÐµÐ½ÑŒÐµÐ²/Ð.Ð•. ÐœÐ¸ÑÐ½Ð¸Ðº (Ð¡ÐŸÐ±ÐŸÐ£), TSK-ANFIS Ð´Ð»Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹
+
+**(Ð´) Ð¯ÑÐ½Ñ‹Ð¹ gap statement Ð² ÐºÐ¾Ð½Ñ†Ðµ:**
+> *ÐÐ¸ Ð¾Ð´Ð½Ð¾ Ð¸Ð· Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚: (1) few-shot Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð±ÐµÐ· ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°, (2) ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ÑƒÑŽ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð¿Ñ€ÐµÑ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð², (3) real-time Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñƒ <30 Ð¼Ñ Ð½Ð° Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ CPU Ð±ÐµÐ· NPU, (4) ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ñ†Ð¸ÑÐ¼ Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ° Ð¸ Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ. SmartRep Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÐµÑ‚ ÑÑ‚Ð¾Ñ‚ gap Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· [Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ðµ X, Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼ Y, Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Z].*
+
+**Ð¡ÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸:** Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 30, Ð¸Ð· Ð½Ð¸Ñ… **15+ Ð·Ð° 2024â€“2026, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML**. Ð’ v1 ÑÑÑ‹Ð»ÐºÐ¸ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð½Ð° Ð¼ÐµÐ´Ð¸ÑƒÐ¼-tier Ð¸ÑÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+
+### 1.6. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.6 Â«ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹ Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´Ñ…Ð¾Ð´Ñ‹Â» ðŸŸ¡
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** Ð¾Ð±Ñ‰ÐµÐµ Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ â€” CV â†’ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚ â†’ ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ â†’ fuzzy rules â†’ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð­3: Â«Ð¾Ð¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ð¸ Ð¾ÑÑ‚Ð°Ñ‘Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½Ðµ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ñ… Ñ„Ñ€Ð°Ð· Ð¸ Ð½Ðµ ÑÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð¶Ð¸Ñ‚ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ñ… ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², Ð¾ÑÐ¾Ð±ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð² Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ð¹Â».
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¼:**
+
+**ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ð¾Ð·:** $\hat{P} = f_\theta(I)$, Ð³Ð´Ðµ $I \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3}$ â€” ÐºÐ°Ð´Ñ€, $\hat{P} \in \mathbb{R}^{K \times 3}$ â€” 2D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ñ confidence, $K=33$ (BlazePose topology). Ð‘Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ: BlazePose-Lite Ñ Ð´Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· KD Ð¾Ñ‚ RTMPose-L.
+
+**Ð‘Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¹ Ð´ÐµÑÐºÑ€Ð¸Ð¿Ñ‚Ð¾Ñ€:**
+$$D(t) = [\theta_1(t), \ldots, \theta_n(t), \omega_1(t), \ldots, \dot{\theta}_n(t), S(t), A(t)]$$
+Ð³Ð´Ðµ $\theta_i$ â€” ÑƒÐ³Ð»Ñ‹ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², $\omega_i$ â€” ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ ÑÐºÐ¾Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ð¸, $S$ â€” ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ, $A$ â€” Ð°Ð¼Ð¿Ð»Ð¸Ñ‚ÑƒÐ´Ð°.
+
+**ÐœÐ¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð²Ñ‹Ð²Ð¾Ð´Ð°:** TSK-ANFIS Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸ÑÐ¼Ð¸ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½Ð°Ð´Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ Ð“Ð°ÑƒÑÑÐ° $\mu_i(x) = \exp(-(x-c_i)^2/\sigma_i^2)$. Ð‘Ð°Ð·Ð° Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»: IF $\theta_{knee}$ is Â«Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ð¹Â» AND $\omega_{hip}$ is Â«Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¾Ð¹Â» THEN Â«Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ°: Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ð¾Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´Ð°Ð½Ð¸ÐµÂ».
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÐ¾Ð» few-shot Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ:**
+1. Ð—Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»Ñ (3â€“5 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸)
+2. ÐšÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ° Ð°Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ð¸: Ð½Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ $\theta_i$ Ð¿Ð¾ Ñ€ÐµÑ„ÐµÑ€ÐµÐ½ÑÐ½Ñ‹Ð¼ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ Ð¸Ð· ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°
+3. Ð¡Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ· Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð· Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ðµ Ð²Ð¾Ð·Ð¼ÑƒÑ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ: $P_{err} = P_{ref} + \epsilon \cdot v$, Ð³Ð´Ðµ $v$ â€” Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, Â«Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñ‹Â» = ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑƒÐ³Ð»Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð½Ð¾Ñ‡Ð½Ð¸ÐºÐ° Ð² ÑÐ°Ð³Ð¸Ñ‚Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð¿Ð»Ð¾ÑÐºÐ¾ÑÑ‚Ð¸)
+4. Ð”Ð¾Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ ANFIS Ð½Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ñ… (Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾) â€” 1â€“2 Ð¼Ð¸Ð½ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½Ðµ
+
+**ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸** (Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸):
+- PCK@0.05 Ð½Ð° ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ: â‰¥85%
+- F1 ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº: â‰¥0.80
+- MAE ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð² vs MoCap ground truth: â‰¤5Â°
+- Latency Ð½Ð° Snapdragon 8 Gen 2: â‰¤30 Ð¼Ñ
+- Ð Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ€ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸: â‰¤10 ÐœÐ‘ (INT8)
+
+### 1.7. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.7 Â«ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ Ð·Ð°Ð´ÐµÐ»Â» ðŸŸ¡
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ Ð¿Ð¾ Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸ÑŽ Ñ€ÐµÑ‡Ð¸, Ð³ÐµÐ¾Ð»Ð¾ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸, CV.
+
+**ÐŸÑ€Ð°Ð²ÐºÐ°:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¸Ñ‚ÑŒ **Ð¾Ñ‚ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ SmartRep**, Ð° Ð½Ðµ Ñ…Ñ€Ð¾Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸. ÐŸÐ¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ñƒ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ ÐµÑÑ‚ÑŒ:
+- ÐžÐ¿Ñ‹Ñ‚ pose estimation / keypoint detection Ð½Ð° edge (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð²Ð°, Ð•Ñ€Ð¼Ð¾Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ Ð¿Ð¾ Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð°Ñ€Ñ…Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°Ð¼ Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ Ð¼Ð¾Ñ‰Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒÑŽ)
+- ÐžÐ¿Ñ‹Ñ‚ ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² (Ð£ÑÑ‚ÐµÐ½ÐºÐ¾ â€” Ð Ð˜Ð” Ð¿Ð¾ ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼Ðµ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸)
+- ÐžÐ¿Ñ‹Ñ‚ ÐºÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² (ÐŸÐ¸ÐºÐ°Ð»Ñ‘Ð² â€” ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ Ð¿Ð¾ edge inference)
+- ÐžÐ¿Ñ‹Ñ‚ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ð² Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¼ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ (ÐŸÐ°Ð²Ð»ÐµÐ½ÐºÐ¾ â€” YOLO real-time)
+
+Ð£Ð±Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð½ÐµÑ€ÐµÐ»ÐµÐ²Ð°Ð½Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð² ÐºÐ¾Ð½ÐµÑ†, Ð»Ð¸Ð±Ð¾ Ð²Ð¾Ð²ÑÐµ ÑÐ¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ.
+
+---
+
+## 2. Ð’Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð°
+
+### 2.1. Ð Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.8 Â«ÐžÐ±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÂ» ðŸ”´
+
+**Ð‘Ñ‹Ð»Ð¾:** Â«Ð¸Ð¼ÐµÐµÑ‚ÑÑâ€¦ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ðµ ÑÑ‚Ð°Ð½Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¸ ÑÐµÑ€Ð²ÐµÑ€ Ñ GPU NVIDIA RTX 4090Â».
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð­2: Â«ÐºÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð½Ðµ Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð°ÐµÑ‚ ÑÐ¿ÐµÑ†Ð¸Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¾Ð±Ð¾Ñ€ÑƒÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (ÑÐ¸ÑÑ‚ÐµÐ¼ Ð·Ð°Ñ…Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ð¾Ð²), Ð±ÐµÐ· ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ Ð½ÐµÐ²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð° Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸ÑÂ».
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ** (Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¿. 0.2):
+- Ð”Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿ Ðº MoCap-Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð° (Vicon/Qualisys) â€” Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ ground truth Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð°
+- IMU-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹ (MVN Xsens / ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ðµ Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ BNO085) â€” Ð´Ð»Ñ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+- ÐÐ°Ð±Ð¾Ñ€ Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð² Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° (low/mid/flagship)
+- Ð˜Ð½ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ð° Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¾Ñ‚Ñ‹ (240 fps) Ð´Ð»Ñ Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+### 2.2. ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ (Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾Ð´Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» Ð² 4.6) ðŸ”´
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 1 â€” Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ keypoints:** Ð½Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ Human3.6M (Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾Ð¼) + ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¾Ð±Ñ€Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ðµ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚ÑÐ¼ÐµÐ½Ð¾Ð², Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° PCK@0.05.
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 2 â€” ÑÐ¾Ð³Ð»Ð°ÑÐ¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ñ MoCap:** 20 Ð´Ð¾Ð±Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑ†ÐµÐ² Ã— 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ã— 10 Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹, Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð¿Ð¸ÑÑŒ Ð½Ð° ÑÐ¼Ð°Ñ€Ñ‚Ñ„Ð¾Ð½ Ð¸ MoCap. Bland-Altman plot + ICC Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ³Ð»Ð¾Ð².
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 3 â€” Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº:** ÑÑ€Ð°Ð²Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹ (3 ÑÐµÑ€Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°), Cohen's Îº â‰¥ 0.75.
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 4 â€” ÑƒÑÑ‚Ð¾Ð¹Ñ‡Ð¸Ð²Ð¾ÑÑ‚ÑŒ Ðº Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÑƒ/Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰ÐµÐ½Ð¸ÑŽ:** Ð°Ð±Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ñƒ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ (Â±45Â°), Ð¾ÑÐ²ÐµÑ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ (100â€“2000 Ð»Ðº), Ñ€Ð°ÑÑÑ‚Ð¾ÑÐ½Ð¸ÑŽ.
+
+**Ð­ÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚ 5 â€” Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ:** benchmark Ð½Ð° 5 Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð°Ñ… Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ°.
+
+---
+
+## 3. ÐžÑ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ
+
+### 3.1. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð° Ð¢ / 2.15 â€” Ð”Ð¾Ð»Ñ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð¸ ðŸŸ¡
+
+**v1:** 25%  
+**v2:** â‰¥40% (ÑÐ¼. 0.3)
+
+### 3.2. ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ 4.9â€“4.11 ðŸŸ¡
+
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð­3: Â«Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð³Ð¾Ð´Ð°Ð¼ ÑÐ¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¾ Ð² Ð¾Ð±Ð¾Ð±Ñ‰Ñ‘Ð½Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ðµ, Ð±ÐµÐ· Ñ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¸Ñ… ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð¾Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÐº, Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ðº ÑƒÑÐ¿ÐµÑ…Ð° Ð¸Ð»Ð¸ ÐºÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸ÐµÐ² Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€ÐµÑÑÐ°Â».
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾:** Ð² ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¼ ÐºÐ²Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð»Ðµ Ð´Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ:
+- **Deliverable** (ÐºÐ¾Ð´/Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚/ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ/Ð¿Ñ€Ð¾Ñ‚Ð¾Ñ‚Ð¸Ð¿)
+- **ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ° ÑƒÑÐ¿ÐµÑ…Ð°** (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÐ»Ð¾)
+- **ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÐµÑ…Ð¾Ð´Ð° Ðº ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰ÐµÐ¼Ñƒ ÑÑ‚Ð°Ð¿Ñƒ** (go/no-go)
+
+ÐŸÑ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€ Ð´Ð»Ñ IV ÐºÐ². 2026:
+- Deliverable: Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ Ð½Ð° â‰¥500 Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ã— 5 ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ã— 3 Ñ€Ð°ÐºÑƒÑ€ÑÐ°
+- ÐœÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°: inter-annotator agreement Cohen's Îº â‰¥ 0.80
+- ÐšÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ€Ð¸Ð¹: ÐµÑÐ»Ð¸ Îº < 0.80 â€” Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒ ÑÑ…ÐµÐ¼Ñƒ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¿Ñ€ÐµÐ¶Ð´Ðµ, Ñ‡ÐµÐ¼ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ
+
+### 3.3. Ð¤Ð¾Ñ€Ð¼Ð° 5 â€” Ð¡Ð¼ÐµÑ‚Ð° ðŸ”´
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°:** Ð­2 ÑƒÐºÐ°Ð·Ð°Ð» ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÑƒ Ð² Ñ€Ð°ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚Ðµ Ð¾Ñ‚Ñ‡Ð¸ÑÐ»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ 30,2% (ÑƒÑ‡Ñ‚ÐµÐ½Ñ‹ Â«Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾Â», Ð° Ð½Ðµ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° 1,302).
+
+**ÐÐ°Ð´Ð¾:** Ð¿ÐµÑ€ÐµÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿. 1 Â«Ð˜Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾ Ð²Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð³Ñ€Ð°Ð¶Ð´ÐµÐ½Ð¸ÐµÂ» Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¾Ð¹. ÐŸÑ€Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð±ÑƒÑ…Ð³Ð°Ð»Ñ‚ÐµÑ€Ð¾Ð¼ Ð¾Ñ€Ð³Ð°Ð½Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸.
+
+**Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾:** Ð² ÑÐ¼ÐµÑ‚Ðµ v1 Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ NAS Ð·Ð° 70 Ñ‚Ñ‹Ñ. Ñ€ÑƒÐ±. Ð¡Ñ‚Ð¾Ð¸Ñ‚ Ñ€Ð°ÑÑÐ¼Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÑ‚ÑŒ:
+- 2â€“3 Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… ÑƒÑÑ‚Ñ€Ð¾Ð¹ÑÑ‚Ð²Ð° Ð´Ð»Ñ Ñ‚ÐµÑÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ (Android Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… SoC) â€” ~150 Ñ‚Ñ‹Ñ.
+- IMU-ÑÐµÐ½ÑÐ¾Ñ€Ñ‹ Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ â€” ~100 Ñ‚Ñ‹Ñ.
+- Ð£ÑÐ»ÑƒÐ³Ð¸ Ð°Ð½Ð½Ð¾Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ÐºÑ€Ð°ÑƒÐ´ÑÐ¾Ñ€ÑÐ¸Ð½Ð³ / Ð¿Ñ€Ð¸Ð²Ð»ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¾Ð² â€” Ð² Â«Ð¸Ð½Ñ‹Ðµ Ñ€Ð°ÑÑ…Ð¾Ð´Ñ‹Â»
+
+### 3.4. ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð»Ð°Ð½ 1.9 ðŸŸ¡
+
+**v1:** 1 WoS/Scopus + 2 RSCI + 0 Ð¸Ð½Ñ‹Ñ… + 0 Ð‘ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº  
+**ÐšÑ€Ð¸Ñ‚Ð¸ÐºÐ°:** Ð½ÐµÐ´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ð¶Ð¸Ð¼Ð¾ Ð¿Ð¾ Ð¼Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð­2
+
+**v2:** Ð»Ð¸Ð±Ð¾
+- (ÐºÐ¾Ð½ÑÐµÑ€Ð²Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ð¹ Ð²Ð°Ñ€Ð¸Ð°Ð½Ñ‚) Ð¾ÑÑ‚Ð°Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 1+2+0, Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾ÐºÐ°Ð·Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ¶Ðµ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚ÑƒÑŽ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ Scopus Ðº Ð¼Ð¾Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñƒ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸
+- (Ð°Ð¼Ð±Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð·Ð½Ñ‹Ð¹) 2 WoS/Scopus (Q2â€“Q3) + 2 RSCI + 1 Ð‘ÐµÐ»Ñ‹Ð¹ ÑÐ¿Ð¸ÑÐ¾Ðº
+
+---
+
+## 4. Ð§ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚ Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð° Ð´Ð»Ñ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸
+
+| ÐŸÑƒÐ½ÐºÑ‚ | Ð¡Ñ‚Ð°Ñ‚ÑƒÑ | Ð”ÐµÐ´Ð»Ð°Ð¹Ð½ |
+|---|---|---|
+| 1 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ð° Ð² Scopus/WoS | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| 2 ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÐ¸ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ Ð¿Ñ€Ð¸Ð½ÑÑ‚Ñ‹ Ð² RSCI | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐ¸ÑÑŒÐ¼Ð¾ Ð¾ ÑÐ¾Ñ‚Ñ€ÑƒÐ´Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ðµ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÐµÐ¹ | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| Ð”Ð¾Ð»Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÐµÐ»Ñ â‰¥ 40% | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.5 (â‰¥30 ÑÑÑ‹Ð»Ð¾Ðº, â‰¥15 Ð·Ð° 2024â€“26, SOTA-Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°, gap statement) | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.1 (ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð°Ñ Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð° Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÑ€Ð¸Ð¼Ñ‹Ð¼Ð¸ Ð²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸) | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐµÑ€ÐµÐ¿Ð¸ÑÐ°Ð½ Ñ€Ð°Ð·Ð´ÐµÐ» 4.4 (3 Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ… Ð²ÐºÐ»Ð°Ð´Ð°, Ð½Ðµ Â«ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸ÑÂ») | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| Ð”Ð¾Ð±Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½ Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ Ñ MoCap | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐµÑ€ÐµÑÑ‡Ð¸Ñ‚Ð°Ð½Ð° ÑÐ¼ÐµÑ‚Ð° (Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð° 30,2%) | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐŸÐ»Ð°Ð½ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸ÐºÐ°Ð¼Ð¸ Ð¸ go/no-go | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+| ÐžÐ±Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°Ð½ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€ fuzzy logic vs Ð°Ð»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ñ‹ | â˜ | Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸ |
+
+---
+
+## 5. ÐŸÑ€Ð¸Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚ÐµÑ‚Ñ‹ ÑÐ»ÐµÐ´ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ… ÑˆÐ°Ð³Ð¾Ð²
+
+1. **Ð¡Ñ€Ð°Ð·Ñƒ** â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‚ÑŒ ÑÑ‚Ð°Ñ‚ÑŒÑŽ Ð² Scopus (ÑÐ°Ð¼Ñ‹Ð¹ Ð´Ð¾Ð»Ð³Ð¸Ð¹ Ñ†Ð¸ÐºÐ», 3â€“6 Ð¼ÐµÑ. Ð½Ð° Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ðµ). Ð ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ: Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ Â«ÐšÐ¾Ð¼Ð¿ÑŒÑŽÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸ÐºÐ°Â» Ð¸Ð»Ð¸ Â«Ð˜Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸ÐºÐ° Ð¸ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸ÑÂ».
+2. **ÐŸÐ°Ñ€Ð°Ð»Ð»ÐµÐ»ÑŒÐ½Ð¾** â€” ÑÐ¿Ð¸ÑÐ°Ñ‚ÑŒÑÑ Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…. Ð»Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸ÑÐ¼Ð¸. Ð¦ÐµÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ðµ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚Ð°ÐºÑ‚Ñ‹: ÐºÐ°Ñ„ÐµÐ´Ñ€Ñ‹ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð’Ð£Ð—Ð¾Ð² Ð¦Ð¤Ðž/Ð®Ð¤Ðž, ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚. ÐºÐ»Ð¸Ð½Ð¸ÐºÐ¸.
+3. **Ð§ÐµÑ€ÐµÐ· Ð½ÐµÐ´ÐµÐ»ÑŽ** â€” Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»Ñ‘Ð½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ SOTA (ÑÑ‚Ð¾ ÑÐ°Ð¼Ð°Ñ Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒ, Ð½Ð¾ Ð´ÐµÐ»Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¾Ð´Ð¸Ð½ Ñ€Ð°Ð· Ð¸ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¸Ð³Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð²ÑÐµÑ… Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ… Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¹).
+4. **Ð—Ð° Ð¼ÐµÑÑÑ† Ð´Ð¾ Ð¿Ð¾Ð´Ð°Ñ‡Ð¸** â€” Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ð²ÑÑ‘ Ð² Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ñƒ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸, Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¿Ð¾ Ñ‡ÐµÐºÐ»Ð¸ÑÑ‚Ñƒ Ð²Ñ‹ÑˆÐµ.
diff --git a/SmartRep/novelty.md b/SmartRep/novelty.md
new file mode 100644
index 0000000..eb458c2
--- /dev/null
+++ b/SmartRep/novelty.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+
+Ð¥Ð¾Ñ€Ð¾ÑˆÐ°Ñ ÑƒÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²ÐºÐ°. Â«ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾-Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ°ÑÂ» ÑÐ²ÑÐ·ÐºÐ° ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð² Ñ‚Ñ€Ð¸Ð³Ð³ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾Ð¼Ñƒ, Ñ‡Ñ‚Ð¾ Ð²Ñ‹Ð³Ð»ÑÐ´Ð¸Ñ‚ ÐºÐ°Ðº inÐ¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¸Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ. Ð§Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ð¹ CV + Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ðµ Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ, Ñ‚Ð°Ð¼ Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ñ… Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼, Ð¸ Ð¿Ð¾Ð´ Ð½Ð¸Ñ… ÐµÑÑ‚ÑŒ Q1-Ð²ÐµÐ½ÑŒÑŽ (CVPR/ICCV/ECCV/WACV/BMVC/TPAMI/IJCV).
+
+ÐÐ¸Ð¶Ðµ â€” 7 ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ðµ Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÑŽÑ‚ÑÑ ÑÐ¸Ð»Ð°Ð¼Ð¸ Ð²Ð°ÑˆÐµÐ¹ ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ñ‹ Ð·Ð° 2 Ð³Ð¾Ð´Ð°, Ñ Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð½Ð¾Ð¹ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¾Ð¹. Ð”Ð°Ð»ÑŒÑˆÐµ Ð²Ñ‹Ð±ÐµÑ€ÐµÐ¼ 1-2.
+
+---
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+## Ð‘Ñ‹ÑÑ‚Ñ€Ñ‹Ð¹ Ð¾Ñ‚ÑÐµÐ² Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾, Ñ‡Ñ‚Ð¾ ÐÐ• Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð¹Ð´Ñ‘Ñ‚
+
+- ÐœÐ¾Ð½Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð½Ñ‹Ð¹ pose estimation (Â«ÑÐ´ÐµÐ»Ð°ÐµÐ¼ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµ BlazePoseÂ») â€” Ð½Ð°ÑÑ‹Ñ‰ÐµÐ½Ð½Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°, SOTA Ð´Ð²Ð¸Ð³Ð°ÑŽÑ‚ Google/Meta. ÐÐµ Ð´Ð»Ñ ÐœÐÐ“.
+- End-to-end ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Â«Ð½Ð°Ð·Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð¿Ð¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾Â») â€” Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¾ Ð² 2019â€“2021.
+- Ð“ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (text-to-motion) â€” Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð½Ðµ Ñ‚ÑÐ½ÐµÐ¼ (Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ 8Ã—A100).
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+## 7 ÐºÐ°Ð½Ð´Ð¸Ð´Ð°Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ… Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹
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+### ðŸ…° Self-Supervised Action Quality Assessment Ð½Ð° edge
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+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** AQA (Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð° Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ) ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ â€” supervised: Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ñ‚Ñ‹ÑÑÑ‡ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ñ Ð±Ð°Ð»Ð»Ð°Ð¼Ð¸ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ñ‚Ð¾Ð² (AQA-7, MTL-AQA, FineDiving). Ð”Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑÐ° Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð½ÐµÑ‚ Ð¸ Ð½Ðµ Ð±ÑƒÐ´ÐµÑ‚ Ð² Ð¾Ð±Ð¾Ð·Ñ€Ð¸Ð¼Ð¾Ð¹ Ð¿ÐµÑ€ÑÐ¿ÐµÐºÑ‚Ð¸Ð²Ðµ.
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** ÐšÐ°Ðº Ð¾Ð±ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð°ÐºÑ‚Ð½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°, Ð¸Ð¼ÐµÑ Ñ‚Ð¾Ð»ÑŒÐºÐ¾ Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ _Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ…_ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (one-class / self-supervised paradigm), Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº?
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** ÐšÐ¾Ð½Ñ‚Ñ€Ð°ÑÑ‚Ð¸Ð²Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÑ‚Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð°Ð· Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ (phase-invariant contrastive learning) + reconstruction-based anomaly score Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡Ð°Ñ‚ AUROC â‰¥ 0.85 Ð¿Ñ€Ð¸ <2 GFLOPs, ÑÑ€Ð°Ð²Ð½Ð¸Ð¼Ð¾ Ñ supervised Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð°Ð¼Ð¸.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** VideoMAE-v2 backbone â†’ knowledge distillation Ð² Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ MobileViT / EfficientFormer â†’ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐºÐµÐ»ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ð¹ Ð³Ñ€Ð°Ñ„ Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· ST-GCN-Lite.
+
+**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.** FineGym, Fitness-AQA (ÐµÑÑ‚ÑŒ Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ðµ), Ð²Ð°Ñˆ ÑÐ¾Ð±ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ + Ð¿ÑƒÐ±Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð´Ð¾ÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ñ‹Ðµ YouTube Ñ Ñ„Ð¸Ð»ÑŒÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸ÐµÐ¹.
+
+**Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´.** 1 Q1/Q2 Scopus + 2 conf. papers + Ð¾Ñ‚ÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ð¹ Ð±ÐµÐ½Ñ‡Ð¼Ð°Ñ€Ðº.
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+**Ð Ð¸ÑÐº.** AQA â€” Ð½Ð¸ÑˆÐµÐ²Ð°Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°, Ð½Ðµ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ñ‹Ð¹ Ñ€ÐµÑ†ÐµÐ½Ð·ÐµÐ½Ñ‚ Ð·Ð½Ð°ÐµÑ‚ ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚. **Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹.**
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+### ðŸ…± Few-Shot Adaptation Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ
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+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** ÐœÐ¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ„Ð¸ÐºÑÐ¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð¼ ÑÐ¿Ð¸ÑÐºÐµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, Ð¶Ð¸Ð¼ Ð¸ Ñ‚.Ð´.). ÐÐ¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ = Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚ + retraining.
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** ÐšÐ°Ðº Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ ÑƒÐ½Ð¸Ð²ÐµÑ€ÑÐ°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÑŽ Ð¿Ð¾ 3-5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ð¼ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼, Ð±ÐµÐ· ÑÐ±Ð¾Ñ€Ð° Ð´Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð° Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº?
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Meta-learning Ð½Ð°Ð´ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ¾Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹ (motion primitives) + prompt-tuning Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€Ð° Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»ÑÑ‚ Ð´Ð¾ÑÑ‚Ð¸Ñ‡ÑŒ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ÑÑ‚Ð¸ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº â‰¥0.75 F1 Ð¿Ñ€Ð¸ k=5 ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ñ… Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ….
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** Prototypical Networks Ð½Ð°Ð´ pose embedding, MAML-Pose, test-time adaptation Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· entropy minimization.
+
+**Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´.** 1 Q2 Scopus (Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€, IEEE Access, Pattern Recognition) + 2 ÐºÐ¾Ð½Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ð¸ (ICPR, BMVC).
+
+**Ð Ð¸ÑÐº.** Meta-learning ÐºÐ°Ð¿Ñ€Ð¸Ð·ÐµÐ½ Ð² Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¸, Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ ÑÐºÑÐ¿ÐµÑ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ñ‹ Ð½Ð°Ð´ Ð±Ð¸Ð±Ð»Ð¸Ð¾Ñ‚ÐµÐºÐ¾Ð¹ Ð´Ð²Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹. **Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹.**
+
+**ÐŸÐ»ÑŽÑ:** Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾ ÑÐ¾Ð²Ð¿Ð°Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ Ð¿Ñ€Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ð¼ ÑÑ†ÐµÐ½Ð°Ñ€Ð¸ÐµÐ¼ Â«Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÑŒ ÑÐ½Ð¸Ð¼Ð°ÐµÑ‚ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸ÐµÂ» â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ñ‚Ð¸Ð²Ð°Ñ†Ð¸Ñ.
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+### ðŸ…² Physics-Informed Pose Refinement Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸
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+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** ÐÐµÐ¹Ñ€Ð¾ÑÐµÑ‚ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ â€” noisy. Ð”Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð²Ð°Ð¶Ð½Ñ‹ Ð³Ð»Ð°Ð´ÐºÐ¸Ðµ, Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð´Ð¾Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð¸Ð¼Ñ‹Ðµ Ñ‚Ñ€Ð°ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¸ (Ð¸Ð½ÐµÑ€Ñ†Ð¸Ñ, Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð², constant bone length).
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** ÐšÐ°Ðº Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ðµ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ (inverse dynamics, joint constraints) Ð² Ð»Ñ‘Ð³ÐºÐ¸Ð¹ Ð¿Ð¾Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ estimator Ð±ÐµÐ· Ñ‚ÑÐ¶Ñ‘Ð»Ð¾Ð¹ Ð¾Ð¿Ñ‚Ð¸Ð¼Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ HuMoR/PhysCap?
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Differentiable physics layer Ñ lagrangian dynamics Ð½Ð° ~500K Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð², Ð²ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ð¾ÑÐ»Ðµ keypoint detection, ÑÐ½Ð¸Ð·Ð¸Ñ‚ MAE Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ Ð½Ð° â‰¥30% vs Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ñ‹Ðµ 2D-Ð¿Ð¾Ð·Ñ‹ Ð±ÐµÐ· ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ latency.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** Neural ODE + Lagrangian NN + constrained optimization layer (OptNet / CvxpyLayers), Ð´Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ð»Ð»ÑÑ†Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ PhysCap.
+
+**Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹.** Human3.6M, 3DPW + MoCap ground truth Ð¾Ñ‚ Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð°-Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°.
+
+**Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´.** 1 Q1 Scopus (Computers in Biology & Medicine, IEEE TNSRE) + 2 ÐºÐ¾Ð½Ñ„. papers.
+
+**Ð Ð¸ÑÐº.** Ð¢Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð¹ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ Ñ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¾Ð¹ â€” ÑÑ‚Ð¾ ÑƒÑ‡ÐµÐ±Ð½Ð°Ñ ÐºÑ€Ð¸Ð²Ð°Ñ. **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹.** ÐÐ¾ Ð¸ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ.
+
+**ÐŸÐ»ÑŽÑ:** Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾ÑÑ‚ÑŒ (CV + Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸ÐºÐ°) â€” ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ Ð°Ñ€Ð³ÑƒÐ¼ÐµÐ½Ñ‚ Ð´Ð»Ñ Ð ÐÐ¤.
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+---
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+### ðŸ…³ Occlusion-Robust Pose Estimation Ð² fitness-ÐºÐ¾Ð½Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ðµ
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** Ð’ ÑÐ¿Ð¾Ñ€Ñ‚Ð·Ð°Ð»Ðµ Ñ‚Ñ€ÐµÐ½Ð°Ð¶Ñ‘Ñ€ / ÑˆÑ‚Ð°Ð½Ð³Ð° / ÑÐºÐ°Ð¼ÑŒÑ Ð·Ð°ÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸ Ñ‚ÐµÐ»Ð°. Ð¡Ñ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ðµ pose estimators (BlazePose, MoveNet) Ð² Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ… ÑƒÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸ÑÑ… Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ð¿Ð»Ð°Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ðµ ÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ²Ñ‹Ðµ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸.
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** Structured occlusion handling Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ temporal priors Ð¸ physics knowledge Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ð½ÐºÑ€ÐµÑ‚Ð½Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Temporal-attention Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÑŒ Ñ learned motion priors Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð³Ð¾ ÐºÐ»Ð°ÑÑÐ° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð°Ð²Ð»Ð¸Ð²Ð°ÐµÑ‚ occluded keypoints Ñ PCK@0.05 â‰¥0.80 Ð¿Ñ€Ð¸ 50% occlusion.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** Token-based pose transformer + masked modeling, cycle-consistency loss.
+
+**Ð Ð¸ÑÐº.** Ð¢ÐµÐ¼Ð° Ð½Ðµ Ð¿ÑƒÑÑ‚Ð°Ñ â€” TokenPose, HRFormer, MaskedPose ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°ÑŽÑ‚ Ñ occlusion. ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ð° Ð¾Ñ‡ÐµÐ½ÑŒ Ð°ÐºÐºÑƒÑ€Ð°Ñ‚Ð½Ð°Ñ. **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹.**
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** ÑÐ»Ð°Ð±ÐµÐµ ðŸ…°/ðŸ…±/ðŸ…².
+
+---
+
+### ðŸ…´ Uncertainty-Aware 3D Pose Ð¸Ð· Ð¼Ð¾Ð½Ð¾-Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð´Ð»Ñ Ð±Ð¸Ð¾Ð¼ÐµÑ…Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¾Ð¹ Ð²Ð°Ð»Ð¸Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ð¸
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** Ð˜Ð· Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð¹ ÐºÐ°Ð¼ÐµÑ€Ñ‹ Ð½ÐµÐ»ÑŒÐ·Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ð¾ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ñ‚ÑŒ 3D-Ð¿Ð¾Ð·Ñƒ â€” Ð½Ð¾ Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾ Ð¾Ñ†ÐµÐ½Ð¸Ñ‚ÑŒ uncertainty Ð¿Ð¾ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¸Ð½Ðµ.
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð½ÑÑ‚Ð²Ð¾ Ð¼Ð¾Ð½Ð¾-3D-pose Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² Ð´Ð°ÑŽÑ‚ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐµÑ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÑÐºÐ°Ð·Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ· confidence. Ð”Ð»Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð¸Ñ†Ð¸Ð½ÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½ÑƒÐ¶Ð½Ñ‹ Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ñ‹.
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Conformal prediction + evidential deep learning Ð´Ð°Ð´ÑƒÑ‚ calibrated Ð´Ð¾Ð²ÐµÑ€Ð¸Ñ‚ÐµÐ»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ð²Ð°Ð»Ñ‹ Ð¿Ð¾ ÑƒÐ³Ð»Ð°Ð¼ ÑÑƒÑÑ‚Ð°Ð²Ð¾Ð² Ñ coverage â‰¥0.90.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** MeTRAbs backbone + evidential head + conformal calibration post-hoc.
+
+**Ð’Ñ‹Ñ…Ð¾Ð´.** 1 Q2 Scopus + conf. papers.
+
+**Ð Ð¸ÑÐº.** Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ð½Ð°Ð»Ð¸Ñ‡Ð¸Ñ MoCap-Ð¿Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‘Ñ€Ð° Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð»Ð¸Ð±Ñ€Ð¾Ð²ÐºÐ¸. **Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹.**
+
+---
+
+### ðŸ…µ Synthetic Error Generation Ñ‡ÐµÑ€ÐµÐ· controlled motion manipulation
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ð¾Ð² Ð²Ð¸Ð´ÐµÐ¾ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±Ð¾Ðº Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð½ÐµÑ‚, ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ€Ð°Ñ‚ÑŒ Ð¸Ñ… Ð¾Ð¿Ð°ÑÐ½Ð¾ (Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑÐ¼ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‚ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑ‚ÑŒ Ð½ÐµÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾ â€” Ñ€Ð¸ÑÐº Ñ‚Ñ€Ð°Ð²Ð¼Ñ‹).
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** ÐšÐ°Ðº Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÑŒ _Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸ Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð´Ð¾Ð¿Ð¾Ð´Ð¾Ð±Ð½Ñ‹Ðµ_ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ (Ð¾ÐºÑ€ÑƒÐ³Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ ÑÐ¿Ð¸Ð½Ñ‹, Ð½ÐµÐ¿Ð¾Ð»Ð½Ñ‹Ð¹ Ð¿Ñ€Ð¸ÑÐµÐ´, Ð°ÑÐ¸Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ) Ð¸Ð· Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ ÑÑ‚Ð°Ð»Ð¾Ð½Ð°?
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Ð”Ð¸Ñ„Ñ„ÑƒÐ·Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ð°Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÑŒ Ð² Ð»Ð°Ñ‚ÐµÐ½Ñ‚Ð½Ð¾Ð¼ Ð¿Ñ€Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ‚Ð²Ðµ SMPL + biomechanical constraint guidance Ð¿Ð¾Ñ€Ð¾Ð¶Ð´Ð°ÐµÑ‚ Ñ€ÐµÐ°Ð»Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ðµ Ð¾ÑˆÐ¸Ð±ÐºÐ¸, Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ð½Ð° ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… Ð¿ÐµÑ€ÐµÐ½Ð¾ÑÐ¸Ñ‚ÑÑ Ð½Ð° Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ðµ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ðµ Ñ domain gap <15%.
+
+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** Controllable motion diffusion (Human Motion Diffusion, MDM) + guided sampling.
+
+**Ð Ð¸ÑÐº.** Diffusion Ñ‚ÑÐ¶ÐµÐ»Ð¾Ð²Ð°Ñ‚Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ð°ÑˆÐµÐ³Ð¾ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð° (RTX 4090 Ð¿Ð¾Ñ‚ÑÐ½ÐµÑ‚ Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸ÑÐ¼Ð¸). **Ð’Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ¸Ð¹.**
+
+**ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ°:** Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€ÐµÑÐ½Ð¾, Ð½Ð¾ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°ÑÑ‚Ñ€ÑƒÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð½Ð¾ Ð½Ð° Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸.
+
+---
+
+### ðŸ…¶ Unsupervised Phase Segmentation + Repetition Counting
+
+**ÐŸÑ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ð°.** Ð£Ð¿Ñ€Ð°Ð¶Ð½ÐµÐ½Ð¸Ðµ â€” Ñ†Ð¸ÐºÐ» Ñ Ñ„Ð°Ð·Ð°Ð¼Ð¸ (ÑÐºÑÑ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ/ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ/Ð¿Ð°ÑƒÐ·Ð°). ÐžÑ†ÐµÐ½ÐºÐ° Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¸ÐºÐ¸ Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ñ‚ Ð¾Ñ‚ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹. ÐŸÐ¾Ð´ÑÑ‡Ñ‘Ñ‚ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ð¹ â€” Ð±Ð°Ð·Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ Ð´Ð»Ñ Ñ„Ð¸Ñ‚Ð½ÐµÑ-Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹.
+
+**ÐÐ°ÑƒÑ‡Ð½Ñ‹Ð¹ gap.** Unsupervised phase segmentation Ð±ÐµÐ· Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‚ÐºÐ¸ Ñ„Ð°Ð·, Ð½Ð° Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ cycle consistency Ð¸ periodicity priors.
+
+**Ð“Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ð°.** Self-supervised Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ ÑÐ½ÐºÐ¾Ð´ÐµÑ€ Ñ periodicity loss ÑÐµÐ³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ Ñ„Ð°Ð·Ñ‹ Ñ F1 â‰¥0.80 Ð±ÐµÐ· Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð¼ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ….
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+**ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ñ‹.** TransRAC, RepNet, SSL temporal encoders.
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+**Ð Ð¸ÑÐº.** RepNet (Google, 2020) ÑƒÐ¶Ðµ Ñ€ÐµÑˆÐ¸Ð» Ð±Ð»Ð¸Ð·ÐºÑƒÑŽ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ñƒ. ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð° ÑÐ»Ð°Ð±ÐµÐµ. **Ð¡Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð¸Ð¹.**
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+---
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+## Ð¡Ð²Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ‚Ð°Ð±Ð»Ð¸Ñ†Ð°
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+||ÐÐ¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ð°|Ð¤ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼.|Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·ÑƒÐµÐ¼Ð¾ÑÑ‚ÑŒ|ÐŸÑƒÐ±Ð»Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ð¸|Ð¡Ð¾Ð²Ð¿Ð°Ð´ÐµÐ½Ð¸Ðµ Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼|
+|---|---|---|---|---|---|
+|ðŸ…° SSL AQA on edge|ðŸŸ¢ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ|ðŸŸ¢|ðŸŸ¢|Q1-Q2|ðŸŸ¢ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ|
+|ðŸ…± Few-shot adaptation|ðŸŸ¢ Ð²Ñ‹ÑÐ¾ÐºÐ°Ñ|ðŸŸ¢|ðŸŸ¡ ÑÑ€ÐµÐ´Ð½ÑÑ|Q2|ðŸŸ¢ Ð¿Ñ€ÑÐ¼Ð¾Ðµ|
+|ðŸ…² Physics-informed pose|ðŸŸ¢ðŸŸ¢ Ð¼Ð°ÐºÑ.|ðŸŸ¢ðŸŸ¢|ðŸ”´ ÑÐ»Ð¾Ð¶Ð½Ð¾|Q1|ðŸŸ¡ ÐºÐ¾ÑÐ²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ðµ|
+|ðŸ…³ Occlusion-robust|ðŸŸ¡|ðŸŸ¡|ðŸŸ¢|Q2|ðŸŸ¢|
+|ðŸ…´ Uncertainty 3D pose|ðŸŸ¡|ðŸŸ¢|ðŸŸ¡ (Ð½ÑƒÐ¶ÐµÐ½ MoCap)|Q2|ðŸŸ¡|
+|ðŸ…µ Synthetic errors|ðŸŸ¢|ðŸŸ¡|ðŸ”´ Ð¶ÐµÐ»ÐµÐ·Ð¾|Q1-Q2|ðŸŸ¡|
+|ðŸ…¶ Phase seg / rep|ðŸŸ¡|ðŸŸ¡|ðŸŸ¢|Q3|ðŸŸ¢|
+
+---
+
+## ÐœÐ¾Ñ Ñ€ÐµÐºÐ¾Ð¼ÐµÐ½Ð´Ð°Ñ†Ð¸Ñ
+
+**Ð¡Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ð·Ð°ÑÐ²ÐºÐ¸: ðŸ…° + ðŸ…± (Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ð°), Ñ Ð¾Ð¿Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ ÑÐ»ÐµÐ¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð¼ ðŸ…² ÐºÐ°Ðº Â«Ð°Ð¼Ð±Ð¸Ñ†Ð¸Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ Ñ‡Ð°ÑÑ‚ÑŒÂ».**
+
+ÐŸÐ¾Ñ‡ÐµÐ¼Ñƒ Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ð½Ð¾ ÑÑ‚Ð° Ð¿Ð°Ñ€Ð°:
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+- ÐžÐ±Ðµ Ñ‡Ð¸ÑÑ‚Ð¾ CV + NN, Ð±ÐµÐ· Ð½ÐµÑ‡Ñ‘Ñ‚ÐºÐ¾Ð¹ Ð»Ð¾Ð³Ð¸ÐºÐ¸
+- Ð”Ð¾Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÑÑŽÑ‚ Ð´Ñ€ÑƒÐ³ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð° ÐºÐ¾Ð½Ñ†ÐµÐ¿Ñ‚ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾: ðŸ…° Ð´Ð°Ñ‘Ñ‚ _ÑÐºÐ¾Ñ€_ ÐºÐ°Ñ‡ÐµÑÑ‚Ð²Ð°, ðŸ…± â€” _Ð°Ð´Ð°Ð¿Ñ‚Ð°Ñ†Ð¸ÑŽ_ Ðº Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð¼Ñƒ
+- ÐœÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð¾Ð´Ð½Ð° Ð¸ Ñ‚Ð° Ð¶Ðµ (self-supervised + pose embeddings), ÐºÐ¾Ð¼Ð°Ð½Ð´Ðµ Ð½Ðµ Ð½Ð°Ð´Ð¾ ÑƒÑ‡Ð¸Ñ‚ÑŒ Ñ‚Ñ€Ð¸ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… ÑÑ‚ÐµÐºÐ°
+- Ð”Ð°Ñ‚Ð°ÑÐµÑ‚Ñ‹ Ñ‡Ð°ÑÑ‚Ð¸Ñ‡Ð½Ð¾ Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‚ÑÑ
+- ÐžÐ±Ðµ Ñ‚ÐµÐ¼Ñ‹ Ð² Ñ‚Ð¾Ð¿Ðµ 2024â€“2026 Ð½Ð° CVPR/ICCV/WACV
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+**ÐÐ»ÑŒÑ‚ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ‚Ð¸Ð²Ð°, ÐµÑÐ»Ð¸ Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‚Ðµ Ñ€Ð¸ÑÐºÐ½ÑƒÑ‚ÑŒ Ð½Ð° Ð¼Ð°ÐºÑÐ¸Ð¼Ð°Ð»ÑŒÐ½ÑƒÑŽ Ð½Ð¾Ð²Ð¸Ð·Ð½Ñƒ:** ðŸ…² ÐºÐ°Ðº core. Ð­Ñ‚Ð¾ ÑÐ¸Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐ¸Ð¹ Ð·Ð°Ñ…Ð¾Ð´ Ð´Ð»Ñ Ð ÐÐ¤ (Ñ„ÑƒÐ½Ð´Ð°Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾, Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ð¸ÑÑ†Ð¸Ð¿Ð»Ð¸Ð½Ð°Ñ€Ð½Ð¾), Ð½Ð¾ Ñ‚Ñ€ÐµÐ±ÑƒÐµÑ‚ Ð³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¾Ð³Ð¾ Ð¾ÑÐ²Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð¸Ñ„Ñ„ÐµÑ€ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð¾Ð¹ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸ÐºÐ¸ â€” Ð¼Ð¸Ð½Ð¸Ð¼ÑƒÐ¼ 6 Ð¼ÐµÑ. R&D Ð´Ð¾ Ð¿ÐµÑ€Ð²Ñ‹Ñ… Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð².
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+ÐšÐ°ÐºÐ¾Ðµ Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ (Ð¸Ð»Ð¸ Ð¸Ñ… ÑÐ¾Ñ‡ÐµÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ðµ) Ñ…Ð¾Ñ‚Ð¸Ñ‚Ðµ Ñ€Ð°ÑÐºÑ€ÑƒÑ‚Ð¸Ñ‚ÑŒ? ÐŸÐ¾ÑÐ»Ðµ Ð²Ñ‹Ð±Ð¾Ñ€Ð° â€” ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼ Ð½Ð°ÑƒÑ‡Ð½ÑƒÑŽ Ð¿Ñ€Ð¾Ð±Ð»ÐµÐ¼Ñƒ, Ð³Ð¸Ð¿Ð¾Ñ‚ÐµÐ·Ñƒ Ð¸ Ð¿Ð»Ð°Ð½ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ Ð²Ð°Ñˆ Ð¿Ñ€Ð¾Ñ„Ð¸Ð»ÑŒ.
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