¡Ya está aquí Ultralytics YOLO11! ¡Redefine lo que es posible con la IA!

¡Nos entusiasma presentar la siguiente evolución de los modelos de Ultralytics: YOLO11! Sobre la base de los impresionantes avances de las versiones anteriores de los modelos YOLO, YOLO11 incorpora numerosas funciones y optimizaciones potentes que lo hacen más rápido, preciso e increíblemente versátil. Anunciada en el evento YOLO Vision 2024 (YV24), el encuentro híbrido anual de Ultralytics que reúne a expertos, innovadores y desarrolladores de IA, esta incorporación a la familia Ultralytics, a la que desde entonces ha sucedido Ultralytics YOLO26, está llamada a redefinir lo que es posible con la visión artificial.

Gracias a su arquitectura innovadora, Ultralytics YOLO11 se puede utilizar para diversas tareas de visión artificial, desde la detección de objetos en tiempo real hasta la clasificación, por lo que es una opción práctica tanto para desarrolladores como para investigadores. Entre las principales mejoras se incluyen una extracción de características mejorada para captar detalles con mayor precisión, más exactitud con menos parámetros y una mayor velocidad de procesamiento que mejora considerablemente el rendimiento en tiempo real. En este artículo, analizaremos más detenidamente las características que hacen destacar a YOLO11 y cómo puede transformar tus aplicaciones de visión artificial.

Fig. 1. Glenn Jocher en el escenario, anunciando Ultralytics YOLO11 en YOLO Vision 24.

Conoce mejor Ultralytics YOLO11#

YOLO11 abre un nuevo capítulo para la familia YOLO y ofrece un modelo más capaz y versátil que lleva la visión artificial a nuevas cotas. Gracias a su arquitectura perfeccionada y a sus capacidades mejoradas, el modelo admite tareas de visión artificial, como la estimación de la pose y la segmentación de instancias, que tanto gustan a la comunidad de IA visual de Ultralytics YOLOv8, pero con un rendimiento y una precisión aún mayores. Glenn Jocher, fundador y director ejecutivo de Ultralytics, comentó: «Con YOLO11, nos propusimos desarrollar un modelo que ofreciera potencia y practicidad para aplicaciones del mundo real. Su eficiencia y precisión mejoradas lo convierten en una herramienta robusta que se puede adaptar a los retos específicos de distintos sectores. Estoy deseando ver cómo la comunidad de IA visual utiliza YOLO11 para crear soluciones innovadoras y llevar la visión artificial al siguiente nivel».

Fig. 2. Glenn Jocher en el escenario, anunciando Ultralytics YOLO11 en YV24.

Aquí tienes un adelanto de las tareas de visión artificial que admite Ultralytics YOLO11:

• Detección de objetos: identifica y localiza objetos dentro de imágenes o fotogramas de vídeo, dibujando recuadros delimitadores a su alrededor para aplicaciones como la vigilancia, la conducción autónoma y el análisis del comercio minorista.
• Segmentación de instancias: consiste en identificar y separar objetos individuales de una imagen hasta el nivel de píxel. Es útil para aplicaciones como el diagnóstico por imagen y la detección de defectos en la fabricación.
• Clasificación de imágenes: clasifica imágenes completas en categorías predefinidas, por lo que es ideal para aplicaciones como la clasificación de productos en el comercio electrónico o la supervisión de la fauna.
• Estimación de la pose: detecta puntos clave concretos en una imagen o un fotograma de vídeo para seguir movimientos o poses; resulta útil para el seguimiento del estado físico, el análisis deportivo y las aplicaciones sanitarias.
• Detección de objetos orientados (OBB): detecta objetos con un ángulo de orientación, lo que permite localizar con mayor precisión objetos girados. Resulta especialmente valiosa para imágenes aéreas, robótica y tareas de automatización de almacenes.
• Seguimiento de objetos: supervisa y sigue el movimiento de los objetos a través de fotogramas de vídeo consecutivos, por lo que es esencial para muchas aplicaciones en tiempo real.

Fig. 3. Tareas de visión artificial compatibles con Ultralytics YOLO11.

¿Qué distingue a Ultralytics YOLO11?#

YOLO11 se basa en los avances introducidos a principios de este año en YOLOv9 y YOLOv10, e incorpora diseños arquitectónicos mejorados, técnicas de extracción de características optimizadas y métodos de entrenamiento perfeccionados. Lo que realmente distingue a YOLO11 es su impresionante combinación de velocidad, precisión y eficiencia, que lo convierte en uno de los modelos más potentes que ha creado Ultralytics hasta la fecha. Gracias a un diseño mejorado, YOLO11 ofrece una mejor extracción de características, un proceso que identifica patrones y detalles importantes en las imágenes y permite captar con mayor precisión aspectos complejos, incluso en situaciones difíciles.

Cabe destacar que YOLO11m obtiene una puntuación más alta de precisión media promedio (mAP) en el conjunto de datos COCO y utiliza un 22 % menos de parámetros que YOLOv8m, lo que reduce la carga computacional sin sacrificar el rendimiento. Esto significa que ofrece resultados más precisos y, a la vez, es más eficiente al ejecutarse. Además, YOLO11 procesa los datos con mayor rapidez, con tiempos de inferencia aproximadamente un 2 % inferiores a los de YOLOv10, por lo que es ideal para aplicaciones en tiempo real.

Fig. 4. Uso de Ultralytics YOLO11 para la detección de objetos.

Está diseñado para gestionar tareas complejas con un menor consumo de recursos y mejorar el rendimiento de los modelos a gran escala, por lo que es una opción excelente para proyectos de IA exigentes. Las mejoras en el proceso de aumento de datos también han perfeccionado el entrenamiento y facilitan la adaptación de Ultralytics YOLO11 a distintas tareas, tanto si trabajas en proyectos pequeños como en aplicaciones a gran escala.

De hecho, YOLO11 es muy eficiente en cuanto a potencia de procesamiento y resulta adecuado para su despliegue tanto en la nube como en dispositivos perimetrales, lo que garantiza flexibilidad en distintos entornos. En pocas palabras, YOLO11 no es una simple actualización: es un modelo mucho más preciso, eficiente y flexible, mejor preparado para afrontar una amplia variedad de retos de visión artificial. Ya sea para la conducción autónoma, la vigilancia, el diagnóstico por imagen, el comercio minorista inteligente o aplicaciones industriales, YOLO11 es lo bastante versátil para adaptarse a casi cualquier aplicación de visión artificial.

Ultralytics YOLO11 está listo para tus sistemas y plataformas#

Ultralytics YOLO11 está diseñado para integrarse con los sistemas y las plataformas que ya utilizas. Sobre la base de la compatibilidad que ofrecía YOLOv8, YOLO11 funciona en una amplia variedad de entornos para el entrenamiento, las pruebas y el despliegue. Tanto si trabajas con GPU NVIDIA o dispositivos perimetrales como si despliegas modelos en plataformas en la nube, YOLO11 está optimizado para adaptarse a tu flujo de trabajo.

Estas integraciones son complementos muy útiles que permiten adaptar YOLO11 a distintos sectores y ayudan a las empresas a implementar fácilmente el modelo en sus procesos existentes. Por ejemplo, imagina que quieres utilizar YOLO11 en la agricultura, concretamente para supervisar cultivos. Quizá tengas que desplegar el modelo en drones para identificar en tiempo real problemas de salud de las plantas en grandes campos. En cambio, si trabajas en seguridad, quizá prefieras utilizar YOLO11 con un sistema basado en la nube para supervisar varias transmisiones de cámaras y detectar objetos.

Fig. 5. Uso de Ultralytics YOLO11 en la agricultura.

Impulsamos la comunidad de IA con Ultralytics YOLO11#

La comunidad de IA visual puede esperar avances apasionantes con el lanzamiento de YOLO11. Gracias a su mayor precisión y eficiencia, este nuevo modelo tiene potencial para transformar las aplicaciones existentes y crear otras nuevas. Un factor clave de este avance es Ultralytics HUB, al que desde entonces ha sucedido Ultralytics Platform. Ultralytics HUB es una plataforma fácil de usar que simplifica el entrenamiento y el despliegue de modelos YOLO, incluido YOLO11.

Fig. 6. Ejecución de inferencias de YOLO11 en Ultralytics HUB.

Ultralytics HUB agiliza el proceso de desarrollo: permite a los usuarios subir conjuntos de datos, acceder a diversos modelos preentrenados y gestionar todos sus proyectos en un mismo lugar. HUB también admite la colaboración, lo que facilita que los equipos trabajen juntos en proyectos de IA. Estas son algunas de las otras funciones clave de Ultralytics HUB:

• Entrenamiento en la nube: Ultralytics HUB ofrece entrenamiento de modelos basado en la nube para mejorar la escalabilidad y la eficiencia.
• Modelos preentrenados: la plataforma proporciona acceso a diversos modelos YOLOv5, YOLOv8 y YOLO11 preentrenados.
• Exportación de modelos: puedes exportar los modelos entrenados a distintos formatos para desplegarlos.
• Integraciones: Ultralytics HUB se integra con plataformas como Roboflow, Google Colab y Weights & Biases.
• Documentación detallada: Ultralytics HUB ofrece guías completas y preguntas frecuentes para ayudar a los usuarios.
• Asistencia de la comunidad: tienes a tu disposición una comunidad activa en Discord para plantear preguntas y participar en debates.

Gracias al diseño intuitivo de HUB, tanto los desarrolladores con experiencia como quienes se inician en este ámbito pueden empezar rápidamente. A medida que más desarrolladores utilicen Ultralytics YOLO11 a través de HUB, esperamos ver muchas más aplicaciones de visión artificial de alto rendimiento.

Prueba Ultralytics YOLO11 por tu cuenta#

Al igual que YOLOv8, puedes probar YOLO11 en Ultralytics Platform y en el paquete de Python de Ultralytics. Inicia sesión en Ultralytics Platform o consulta nuestra guía de inicio rápido para seguir las instrucciones paso a paso e instalar el paquete. Puedes explorar sus funciones, experimentar con distintos conjuntos de datos y ver cómo funciona YOLO11 en diferentes situaciones. Estamos deseando que la comunidad de IA participe en YOLO11, ya sea contribuyendo a su desarrollo, compartiendo comentarios o creando a partir de él.

Tanto si eres desarrollador y quieres optimizar proyectos existentes como si te interesa crear aplicaciones nuevas, tu participación puede impulsar la innovación. Únete a los debates, comparte tus experiencias y colabora con otras personas para aprovechar todo el potencial de Ultralytics YOLO11. ¡Tenemos muchas ganas de ver cómo utilizas YOLO11 para afrontar retos del mundo real y hacer realidad tus ideas creativas!

Comienza un nuevo capítulo con Ultralytics YOLO11#

Ultralytics YOLO11 es el siguiente paso en la visión artificial y combina una precisión, velocidad y eficiencia impresionantes. Anunciado en YV24, sus funciones avanzadas lo hacen versátil para distintas aplicaciones en tiempo real, desde vehículos autónomos hasta soluciones inteligentes para el comercio minorista. Ahora que la comunidad de IA empieza a explorar y utilizar este modelo, nos entusiasma ver las formas creativas en que YOLO11 impulsará la innovación y abrirá nuevas posibilidades. Si quieres descubrir los últimos avances en IA, prueba YOLO11 y comprueba cómo puede llevar tus proyectos de visión artificial al siguiente nivel.

Para obtener más información sobre la IA, visita nuestro repositorio de GitHub y únete a nuestra activa comunidad. Descubre cómo la IA está logrando avances en ámbitos como la atención sanitaria y la agricultura.