AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

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All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT

Malasia2 241 Tecnologías y Aplicaciones7 723...

📈 Análisis del canal de Telegram AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

El canal AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 142 suscriptores, ocupando la posición 7 723 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 241 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 142 suscriptores.

Según los últimos datos del 23 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -190, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 25.09%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.86% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 302 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 177 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 26.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 24 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

17 142

Suscriptores

-224 horas

-367 días

-19030 días

4 302

Visitas de la publicación

~ 1 17724 horas

~ 1 35348 horas

25.09%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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🦠 Instance-Level Semantics of Cells 🦠 👉TYC: novel dataset for understanding instance-level semantics & motions of cells in microstructures 😎Review https://t.ly/y-4VZ 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.12116.pdf 😎Project christophreich1996.github.io/tyc_dataset/ 😎Code github.com/ChristophReich1996/TYC-Dataset 😎Data tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/3930

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Hello everybody, a lot of you asked me to open the comments to better enjoy the posts. I want to follow your suggestion, hope this new mood likes you. 🔥 NO SPAM 🔥 NO COMMERCIAL 🔥 NO UNRESPECTFUL MESSAGEs 🧡JUST AI & SCIENCE ⚠️ BAN AT THE FIRST VIOLATION ⚠️

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🕹️ CoDeF: Video Content Deformation Fields 🕹️ 👉Content deformation field is a new type of video representation for video-editing tasks 😎Review https://t.ly/PIVl- 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.07926.pdf 😎Project https://qiuyu96.github.io/CoDeF 😎Code https://github.com/qiuyu96/CoDeF

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⚡️Feature Matching at Light Speed⚡️ 👉LightGlue is a lightweight feature matcher with high accuracy and blazing fast inference 😎Review https://t.ly/jkecX 😎Paper arxiv.org/pdf/2306.13643.pdf 😎Code github.com/cvg/LightGlue

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🥎 SportsMOT + MixSort = Sports MOT 🥎 👉Nanjing just released a MOT dataset for sports scenes + the SOTA code/model for tracking (MixSort) 😎Review https://t.ly/NHUxL 😎Paper arxiv.org/pdf/2304.05170.pdf 😎Project deeperaction.github.io/datasets/sportsmot.html 😎Code github.com/MCG-NJU/MixSort

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🛒 Digital Twins for AutoRetail Checkout 🛒 👉From #Nvidia a novel approach for using 3D assets for training 2D detection and tracking model in AutoRetail Checkout 😎Review https://t.ly/Ea7kt 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.09708.pdf 😎Code github.com/yorkeyao/Automated-Retail-Checkout

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🌈 Tracking by Persistent Dynamic View Synthesis 🌈 👉Novel simultaneous addressing of dynamic scene novel-view synthesis + 6-DOF tracking of all dense scene elements 😎Review https://t.ly/Bc535 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.09713.pdf 😎Project dynamic3dgaussians.github.io 😎Code github.com/JonathonLuiten/Dynamic3DGaussians

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🔥The code is out!🔥 😎 Code https://github.com/NVlabs/neuralangelo

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🐘 Controllable Synthetic Data (extending Image-Net) 🐘 👉#META's PUG, a new generation of interactive environments for representation learning. Extending Image-Net! 😎Review https://t.ly/nCYs0 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.03977.pdf 😎Project pug.metademolab.com 😎Code github.com/facebookresearch/PUG

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👩‍🚀 HD Avatar via Text & Pose 👩‍🚀 👉 Generating expressive #3D avatars from nothing but text descriptions & pose guidance 😎Review https://t.ly/wrSMH 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.03610.pdf 😎Project avatarverse3d.github.io

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🎨 I-Paint: Interactive Neural Painting 🎨 👉 Novel AI-powered tool to help artists in completing their artworks 😎Review https://t.ly/ELUb0 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.16441.pdf 😎Project helia95.github.io/inp-website 😎Supp helia95.github.io/inp-website/supp_mat.html

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🪛 HANDAL: Real-World Manipulable Objects 🪛 👉 #Nvidia unveils HANDAL dataset: category-level object pose and affordance prediction 😎Review https://t.ly/MXZDI 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01477.pdf 😎Dataset https://wenbowen123.github.io/handaldataset/

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🙏 A quick poll for helping me in improving the quality of the contents about #computervision. Please give me a feedback here: https://t.ly/qXb4C Thanks :)

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🎠 Neural Closed-Loop Simulator 🎠 👉A neural sensor simulator that takes a single recorded log captured by a sensor-equipped vehicle and converts it into a realistic closed-loop multi-sensor simulation 😎Review https://t.ly/EcRLc 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01898.pdf 😎Project https://waabi.ai/unisim/

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📸 Computational Burst Photography in App 📸 👉#Google unveils a novel computational burst system to democratize the professional photography via smartphone 😎Review https://t.ly/5ibJX 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01379.pdf 😎Project https://motion-mode.github.io

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👗 Multimodal Neural Designer 👗 👉 Multimodal #AI that can generate novel fashion images conditioned on text, keypoints, and sketches 😎Review https://t.ly/zVk70 😎Paper arxiv.org/pdf/2304.02051.pdf 😎Code github.com/aimagelab/multimodal-garment-designer

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🥬 Consensus-Adaptive RANSAC 🥬 👉A novel RANSAC that learns to explore the parameter space via a novel attention layer 😎Review https://t.ly/eSLmD 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.14030.pdf 😎Code github.com/cavalli1234/CA-RANSAC

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🥬 Consensus-Adaptive RANSAC 🥬 👉A novel RANSAC that learns to explore the parameter space via a novel attention layer

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🐧 Tracking Anything in High Quality 🐧 👉Video multi-object segmenter (VMOS) and a mask refiner (MR) to track anything 😎Review https://t.ly/hAvF2 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.13974.pdf 😎Code github.com/jiawen-zhu/HQTrack