Github Trends®
1335 findingsmedian surprise 0.00061window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 7D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 90D (90 days) — РАНГ #1162.
FINDING #1162 · UNIT ID 951534260
roboflow/rf-detr
RF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026]
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000264
ENGAGEMENT0.86
FRESHNESS1.44
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.59
ACCEL
-0.04
RETENTION
19.2%
PEAK 2026-04-25 · FORK-RETENTION 73.1% · 143 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
60,238
FOLLOWERS
5,140
OWNER ★
85,584

Engagement Signals

FORKS
1,080
ISSUE AUTH
10
PR AUTH
6
UNIQUE STARGAZERS 143 / 143 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

roboflow/rf-detr собрал 143 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,140 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 60,238. Это даёт surprise-индекс 0.0000264 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 73.1% и 16 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY1.592.82-1.23ABOVE 6%
RETENTION19.2%8.4%+10.8 PPABOVE 92%
FORKS1,0801,463-383ABOVE 43%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 9%