Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 20:55 UTC

roboflow / supervision

We write your reusable computer vision tools. 💜

PythonMIT★ 49 335 зірок⑂ 4 665 форківз лист. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#computer-vision#image-processing#python#yolo#instance-segmentation#object-detection#tracking#video-processing#coco#pascal-voc#deep-learning#metrics#machine-learning#pytorch#tensorflow#classification#oriented-bounding-box#low-code#hacktoberfest

roboflow/supervision має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (97/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

96
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

96
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

RoboflowОрганізація
5 251 підписник170 публічних репозиторіївз лип. 2019 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIsupervision0.30.01 358 4251048 днів томуaideep-learningdlmachine-learningmlroboflowvision

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

90Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
26.3/36Ритм комітів — 38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 547 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year547
human_commit_share0,76
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 40 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~70 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count40
latest_release_tag0.30.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases70

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

97Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 49 335 зірок
25/25Форки — 4 665 форків
13.8/15Спостерігачі — 303 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4 665
stars49 335
watchers303
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io, snyk.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 358 425 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagessupervision
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 358 425
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

84Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

59Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 35% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,346

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.9/42Вирішення issue — закрито 93% issue
25.5/30Прийняття PR — злито 1 376/1 621 вирішених PR
7.4/13Newcomer PR acceptance — злито 4/7 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs1 376
open_issues40
closed_issues503
prs_merged_7d3
prs_decided_7d4
prs_merged_30d27
prs_decided_30d42
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs245
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d7

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 5 251 підписників у roboflow
25/25Послужний список — 170 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers5 251
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginroboflow
public_repos170
account_age_days2 580
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 8 дн. тому
20/20Історія версій — 104 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessupervision
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish8

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://supervision.roboflow.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 19 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputer-vision, image-processing, python, yolo, instance-segmentation, object-detection, tracking, video-processing, coco, pascal-voc, deep-learning, metrics, machine-learning, pytorch, tensorflow, classification, oriented-bounding-box, low-code, hacktoberfest
has_wikiні
homepagehttps://supervision.roboflow.com
docs_sitehttps://supervision.roboflow.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages22
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:supervision@0.30.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 22 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

89Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 75 з 76 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share0,987
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8 017

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — tox.ini
11/11Статична перевірка типів — src/supervision/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 52 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 18 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/supervision/py.typed
agent_commit_share0,52
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,18

Читабельність коду для моделей

79Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/supervision/py.typed)
52.1/55Керовані розміри файлів — 13/246 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes134 725
source_files_sampled246
oversized_source_files13

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

49 335зірок GitHub
97контриб'юторів
547комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
40релізів
2бас-фактор
40відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 26 authors (cap 12)
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 4 665 ⇿
0Зірки
4 665Форки
4Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

3 5003 7504 0004 2504 5004 7504 665592026-062026-072026-08
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 1
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIav>=14.2pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21.2pyproject.toml
PyPIpillow>=9.4pyproject.toml
PyPIpydeprecate>=0.9,<0.12pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3pyproject.toml
PyPIrequests>=2.26pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10pyproject.toml
PyPItqdm>=4.62.3pyproject.toml
Усі залежності 218

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 203 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIav17.1.0пряма
PyPIav18.0.0пряма
PyPIdefusedxml0.7.1пряма
PyPImatplotlib3.10.3пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.3.1пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpydeprecate0.9.0пряма
PyPIpyyaml6.0.2пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.16.0пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIaffine2.4.0непряма
PyPIanyio4.9.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbackrefs5.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIbuild1.2.2.post1непряма
PyPIcachetools6.1.0непряма
PyPIcairocffi1.7.1непряма
PyPIcairosvg2.8.2непряма
PyPIcertifi2025.7.9непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIchardet5.2.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick-plugins1.1.1.2непряма
PyPIcligj0.7.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoverage7.13.1непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcssselect20.8.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.14непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistlib0.3.9непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIgdown—непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.54непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIid1.5.0непряма
PyPIidentify2.6.16непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIinference—непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipykernel6.29.5непряма
PyPIipython8.37.0непряма
PyPIipython9.4.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.0.1непряма
PyPIjaraco-functools4.2.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.12.0непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.24.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.5непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.5.10непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIjupytext1.17.2непряма
PyPIkeyring25.6.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.8непряма
PyPImarkdown3.8.2непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike2.1.3непряма
PyPImistune3.3.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.2непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-git-committers-plugin-22.5.0непряма
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.4.7непряма
PyPImkdocs-jupyter0.25.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.6непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.4непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.5непряма
PyPImore-itertools10.7.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInh30.2.21непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.5.6непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.1непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprometheus-client0.22.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpyproject-api1.9.1непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger3.3.0непряма
PyPIpytubefix—непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpywinpty2.0.15непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.0.0непряма
PyPIrasterio1.4.4непряма
PyPIrasterio1.5.0непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfdetr—непряма
PyPIrich14.0.0непряма
PyPIrpds-py0.26.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIsecretstorage3.3.3непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.2непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsuper-gradients3.5.0непряма
PyPIsupervision—непряма
PyPIsupervision0.31.0.dev0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItox4.27.0непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItwine6.1.0непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20250708непряма
PyPItypes-requests2.33.0.20260518непряма
PyPItypes-tqdm4.68.0.20260608непряма
PyPItyping-extensions4.14.1непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIultralytics—непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwheel0.46.2непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIyt-dlp—непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:supervision@0.30.0 тягне 22 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з roboflow/supervision. Читати поруч →

98ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98roboflow/rf-detrRF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026] Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий98aws/sagemaker-python-sdkA library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMakerВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.