Computer Science and Programming

Открыть в Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

Больше

Сеть:Computer Science and Programming Италия88 Технологии и приложения804...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 140 441 подписчиков, занимая 804 место в категории Технологии и приложения и 88 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 140 441 подписчиков.

Согласно последним данным от 31 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -734, а за последние 24 часа — -18, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.96%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.94% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 11 177 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 728 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 сентября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

Buy Ad

140 441

Подписчики

-1824 часа

-2617 дней

-73430 день

11 177

Просмотры поста

~ 2 72824 часа

~ 3 75748 часов

7.96%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

140 432

Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)

140 432

Paper (ICCV2021): https://arxiv.org/pdf/2109.04425v1.pdf Github: https://github.com/yumingj/Talk-to-Edit Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/18nejI_hrwNzWyoF6SW8bL27EYnM4STAs 👉@computer_science_and_programming

140 432

Now we can generate the faces with just with talking

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2108.11250v1.pdf Github: https://github.com/hustvl/YOLOP

140 432

You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.06993.pdf Github: https://github.com/erikalu/omnimatte Project Page: https://omnimatte.github.io/ Supplimentary material: https://omnimatte.github.io/supplementary/index.html Explained: https://www.youtube.com/watch?v=lCBSGOwV-_o 👉@computer_science_and_programming

140 432

Now removing, duplicating or enhancing objects in video is more realistic with the assist of AI "We need to talk about the car in the room." This paper: what car? 🙈

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf Github: https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection Demo: https://www.youtube.com/watch?v=FQVS_0Bja6o 👉@computer_science_and_programming

140 432

Swin transformer for : ✔️ Object detection ✔️ Image Classification ✔️ Semantic Segmentation ✔️ Video Recognition

140 432

⚠ Message was hidden by channel owner

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.10833v1.pdf Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing 👉@computer_science_and_programming

140 432

Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_science_and_programming

140 432

A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.08430v1.pdf Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 👉@computer_science_and_programming

140 432

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (Workshop on Autonomous Driving at CVPR 2021)

140 432

SMURF: Self-Teaching Multi-Frame Unsupervised RAFT with Full-Image Warping Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.07014.pdf Video: https://www.youtube.com/watch?v=W7NCbfZp6QE Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/smurf 👉 @computer_science_and_programming

140 432

From Google and Waymo researchers: The self-/unsupervised revolution is near! Unsupervised optical flow model SMURF improves SOTA by 40% and beats many supervised methods such as PWC-Net and FlowNet2 👉 @computer_science_and_programming

140 432

All Open Access Papers: https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021

140 432

It's CVPR 2021 time!

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2106.13797v2.pdf Github: https://github.com/whai362/PVT

140 432

PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer ✅ Classification ✅ Detection ✅ Segmentation