Github Trends®
6024 findingsmedian surprise 0.00474window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3263 · UNIT ID 573313337
M-3LAB/awesome-industrial-anomaly-detection
Paper list and datasets for industrial image anomaly/defect detection (updating). 工业异常/瑕疵检测论文及数据集检索库(持续更新)。
[ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00464
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 6 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,252
FOLLOWERS
187
OWNER ★
4,392

Engagement Signals

FORKS
332
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 6 / 6 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

M-3LAB/awesome-industrial-anomaly-detection собрал 6 звёзд за окно, тогда как у автора всего 187 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,252. Это даёт surprise-индекс 0.00464 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY6.009.00-3.00ABOVE 19%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS332495-163ABOVE 42%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 49%