Github Trends®
8152 findingsmedian surprise 0.00389window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1184 · UNIT ID 905077375
YuChuang1205/PAL
[Accepted by ICCV2025] Official code of the paper "From Easy to Hard: Progressive Active Learning Framework for Infrared Small Target Detection with Single Point Supervision"
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0465
ENGAGEMENT0.13
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
12.00
ACCEL
-1.00
RETENTION
56.3%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
218
FOLLOWERS
95
OWNER ★
1,229

Engagement Signals

FORKS
14
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

YuChuang1205/PAL собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 95 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 218. Это даёт surprise-индекс 0.0465 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8152 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY12.005.67+6.33ABOVE 76%
RETENTION56.3%28.6%+27.7 PPABOVE 67%
FORKS14387-373ABOVE 7%
SURPRISE0.050.00+0.04ABOVE 89%