Во введении объясняется, почему положение спортсмена в воздухе при выполнении сложного прыжка интересно анализировать средствами компьютерного зрения. Здесь формулируются проблема, цель и задачи проекта, обозначаются объект и предмет исследования, а также описываются предполагаемый продукт и границы его применения. Отдельно указывается, что прототип предназначен для учебного анализа и не заменяет оценку специалиста.

В этом разделе приводятся основные сведения о прыжковых дисциплинах лыжного фристайла и о том, как спортсмен выполняет воздушный элемент. Объясняется значение используемого обозначения Back Full-Full с оговоркой о спортивной номенклатуре и правилах конкретного соревнования. Раздел нужен, чтобы определить контекст задачи и понять, какие моменты прыжка можно выделять для последующего анализа.

Раздел описывает, как компьютерная программа получает изображение, выделяет его числовые признаки и относит к заранее определённой категории. Рассматриваются понятия кадра, класса, обучающей разметки и тестовой выборки, а также причины ошибок при съёмке движения. Это теоретическая основа для понимания того, что именно должна делать модель и почему качество исходных данных влияет на результат.

В пункте объясняется принцип обучения нейросети: модель получает примеры, сравнивает предсказания с правильными метками и корректирует параметры, уменьшая ошибку. Кратко раскрываются роль функции потерь, оптимизатора и эпохи обучения, а также назначение PyTorch в создании и проверке моделей. Материал связывает теорию машинного обучения с инструментами, применяемыми в практической части.

Здесь описывается путь от видеозаписи к набору кадров, пригодных для эксперимента: отбор изображения, проверка качества и присвоение меток выбранным категориям положения. Объясняются правила согласованной разметки и разделения данных на обучающую и тестовую части. Такой раздел необходим, чтобы уменьшить случайные ошибки и не допустить ситуации, когда модель проверяется на почти тех же кадрах, на которых обучалась.

Практический пункт посвящён созданию программного прототипа: загрузке изображений, подготовке входных данных, выбору модели и настройке цикла обучения в PyTorch. Описываются параметры, которые необходимо зафиксировать для повторного запуска, и способ сохранения обученной модели. В тексте также указывается, как программа получает кадр и возвращает предсказанный класс, не делая выводов за пределами заданных категорий.

В разделе представляется порядок эксперимента и способы проверить его результат на примерах, которые не использовались при обучении. Рассматриваются доля правильных ответов, показатели по классам и матрица ошибок, позволяющая увидеть, какие положения путаются чаще. Полученные значения следует интерпретировать с учётом размера выборки, баланса классов и условий съёмки, а не считать универсальной характеристикой модели.

Этот пункт разбирает факторы, которые могут снижать точность: низкое разрешение, размытие, неудобный ракурс, перекрытие тела и недостаток размеченных примеров. Обсуждаются способы улучшения — расширение выборки, проверка на видео с другими условиями и анализ последовательностей кадров. Раздел помогает отделить реальные результаты эксперимента от предположений и обозначить, при каких условиях прототип можно применять осторожно.

В заключении кратко сопоставляются выполненные задачи, созданный прототип и результаты его проверки. Указывается, удалось ли обучить классификатор и какие положения он распознаёт надёжнее или хуже, если это подтверждено экспериментальными данными. Также формулируются ограничения, которые нельзя устранить без дополнительных записей и разметки, и перечисляются конкретные направления дальнейшего развития проекта.

В список включаются использованные источники: учебные и справочные материалы по машинному обучению и компьютерному зрению, официальная документация PyTorch, а также доступные правила или материалы по лыжному фристайлу. Для электронных ресурсов указываются автор или организация, название страницы и дата обращения. Перечень должен позволять читателю проверить определения, технические сведения и спортивную терминологию, приведённые в проекте.