Channel
@research_meets_art
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
187subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001178453888 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @research_meets_art |
| Description | Персональные заметки про исследования в компьютерной и некомпьютерной графике, машинном обучении, а еще о визуальном искусстве и сохранении культурного наследия. Для личной связи — @artonson. |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/research_meets_art |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 7 Aug 2026, 07:17 | 187 | no change |
| 7 Aug 2026, 00:42 | 187 | first reading |
13 posts held, back to 2 June 2023 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 13 posts for this entry, the most recent from 1 July 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Рад поделиться: две наши работы "DeepMIF: Deep Monotonic Implicit Fields for Large-Scale LiDAR 3D Mapping" и "AutoInst: Automatic Instance-Based Segmentation of LiDAR 3D Scans" были приняты на IROS 2024 Abu Dhabi! Поздравляю команду! Страница проекта AutoInst: https://artonson.github.io/publications/2024-autoinst/ Страница проекта DeepMIF: https://artonson.github.io/publications/2024-deepmif/
⚡️ Известия рассказали о совместном проекте учёных из Сколтеха и Института искусственного интеллекта AIRI, а также коллег из Государственного исторического музея. С помощью оригинальной технологии команда получила точные трёхмерные цифровые копии предметов и архитектурных элементов храма Василия Блаженного. Они будут использоваться для создания цифровой версии памятника. Директор Центра искусственного интеллекта Ско…
Нашёл просто офигительный нейропроект VERLAB. Один из самых остроумных, что я видел. Его создатели генерят мебель, интерьеры и архитектуру, используя элементы русской культуры или природы за реф. Например, на прикрепленных фотографиях можно посмотреть на мебель по мотивам творчества Билибина и керамику, вдохновлённую советской ёлочной игрушкой. Кроме этого на канале можно увидеть интерьеры, вдохновлённые Сталкером…
Датасет Skoltech3D назван одним из лучших для трехмерной реконструкции изображений — Stanford HAI Специалисты Стэнфордского центра Institute for Human-Centered AI (Stanford HAI) в своем отчете AI Index Report 2024 подвели итоги развития трендов искусственного интеллекта в 2023 году. Рассматривая возможности ИИ в области компьютерного зрения и создания изображений, аналитики упомянули датасет Skoltech3D, предназначен…
Пример соответсвующего результата реконструкции по лидарному облаку.
Еще немного про использование лидарных данных, на этот раз для реконструкции сцен. Как отмечают многие, реконструкция сцен на основе лидарных 3D облаков точек — еще более сложная задача, чем реконструкция любых отдельных объектов или помещений. Кроме обычных жалоб на движущиеся объекты, отмечается, что использование лазерного сканера для высококачественного моделирования сцен может вызывать затруднения из-за физичес…
Несколько размышлений по мотивам работы, касающихся дизайна метода. — Unsupervised сегментация по необходимости исключает семантику (т.е. является class-agnostic). Это и плюс (можем адаптироваться к различным таксономиям и гранулярностям классов), и минус (собственно отсутствие семантики, вы знаете, что нечто — инстанс, но не знаете, инстанс чего). — Предположительно, более выгодно использовать плотные, а не разрежен…
Пробуем свои силы в области CV для робототехники. AutoInst: Automatic Instance-Based Segmentation of LiDAR 3D Scans Метод сегментации экземпляров (инстансов) объектов в лидарных 3D облаках точек, не использующий размеченных данных для обучения. Используются мультимодальные предобученные признаки, по которым строится взвешенный граф точек, и выполняются разрезы этого графа для первичной изоляции экземпляров. Эти пер…
Excited to share the release of Sk3D: a new multi-sensor dataset for multi-view 3D surface reconstruction. Sk3D provides registered RGB and depth for 7 sensors of varying resolutions and modalities. #CVPR2023 Project: https://skoltech3d.appliedai.tech Video: https://www.youtube.com/watch?v=KPwghPyZWDE The project is a result of 2-year effort by the team of 16 people at Skoltech and collaborators from external orgs…
Компания https://phygital.plus ищет middle/senior разработчика computer vision для своих проектов по генеративному AI и другим интересным направлениям.
Мы ищем в команду сильного AI/ML инженера. Необходимо будет работать с большим количеством нейронных сетей, файнтюнить, предлагать новые решения по оптимизации, внедрять и адаптировать существующие решения. Так как мы стартап придется вникать и понимать в областях Generative AI, LLM, GNN, 3DML Описание вакансии Для понимания куда мы будем вместе двигаться ознакомьтесь со статьями о коллаборативных агентах и автомат…
Channel name was changed to «Research Meets Art»
Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @research_meets_art. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 7 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Research Meets Art” (@research_meets_art), 187 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/research_meets_art.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.