Ultralytics YOLO27:
Integraciones

Ultralytics x Paperspace: avanzando en las capacidades de detección de objetos mediante la colaboración

Explora Ultralytics YOLOv8 para la detección de objetos de última generación a velocidad en tiempo real, ahora con integración con Paperspace para entrenar modelos fácilmente.

NUNuvola Ladi3 min read
Colaboración entre Ultralytics y Paperspace para entrenar YOLOv8

La detección de objetos es crucial para muchas aplicaciones de visión por ordenador, desde vehículos autónomos hasta sistemas de seguridad. Ultralytics YOLOv8 es un algoritmo avanzado de detección de objetos que alcanza una precisión de vanguardia a velocidades en tiempo real, lo que lo convierte en una herramienta potente para una amplia variedad de casos de uso. Hemos creado YOLOv8 con la intención de ayudar a personas y empresas a liberar el potencial positivo de la IA.

En Ultralytics, nos complace anunciar nuestra nueva colaboración con Paperspace, un proveedor líder de infraestructura de aprendizaje automático. Su potente entorno, Gradient, ofrece numerosas funciones que te permiten entrenar tus modelos YOLOv5 y YOLOv8 sin esfuerzo. Paperspace Gradient te permite configurar un entorno de GPU gestionado en cuestión de segundos.

Bucle de integraciones de Ultralytics YOLOv8

Primeros pasos con Ultralytics YOLOv8 y Paperspace#

Gracias a nuestra colaboración con Paperspace, Ultralytics YOLOv8 ya está disponible en su sólida infraestructura en la nube. Esto significa que puedes entrenar y desplegar modelos YOLOv8 de forma rápida y sencilla, sin necesidad de hardware costoso ni procesos de configuración que consuman mucho tiempo. La infraestructura escalable de Paperspace garantiza que puedas gestionar incluso los conjuntos de datos y las cargas de trabajo de entrenamiento más grandes, todo con la facilidad y comodidad de una solución basada en la nube.

En Ultralytics, nos apasiona hacer que la visión por ordenador sea accesible para todo el mundo. Nuestra colaboración con Paperspace supone un gran paso adelante para alcanzar este objetivo. Nos entusiasma seguir trabajando juntos para ampliar los límites de lo posible con la tecnología de visión por ordenador. Tanto si eres desarrollador como investigador o propietario de una empresa, te invitamos a acompañarnos en este viaje y a descubrir por ti mismo el potencial de YOLOv8 y de la infraestructura en la nube de Paperspace.

Novedades de Ultralytics YOLOv8#

YOLOv8 forma parte de la oferta más amplia del framework Python de Ultralytics. Este nuevo framework se ha creado desde cero e incorpora todas las opiniones y aprendizajes obtenidos de nuestro producto de gran éxito, YOLOv5.

  • CLI global
  • La nueva interfaz de línea de comandos global te permite acceder fácilmente a tus modelos YOLO en todo el sistema. Puedes ejecutar cualquier operación mediante el comando yolo.

CLI global de Ultralytics YOLOv8

  • API de Python
  • El nuevo framework de Ultralytics cuenta con una API de Python específica que te permite ampliar tus aplicaciones de Python con funciones de YOLO.

API de Python de Ultralytics YOLOv8

  • Nuevos modelos Ultralytics YOLOv8
  • Hemos lanzado el framework con nuevos modelos Ultralytics YOLOv8 que alcanzan un rendimiento SOTA en el conjunto de datos COCO.

Nuevos modelos Ultralytics YOLOv8

Encontrarás más detalles sobre el uso, el diseño y la arquitectura del modelo en la documentación de Ultralytics.

Uso de Ultralytics YOLOv8 en Paperspace Gradient#

La integración con Paperspace está disponible en el README de Ultralytics. Te lleva al cuaderno de Ultralytics YOLOv8 en Paperspace Gradient. Para empezar a usar Ultralytics en Gradient, solo tienes que iniciar sesión y empezar a ejecutar las celdas.

Repositorio de Ultralytics YOLOv8

Ejemplo de detección de objetos con Ultralytics YOLOv8

En Ultralytics, colaboramos comercialmente con otras startups para ayudarnos a financiar la investigación y el desarrollo de nuestras excelentes herramientas de código abierto y mantenerlas gratuitas para todo el mundo. Este artículo puede contener enlaces de afiliados a dichos colaboradores.

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