Ultralytics YOLOv8 cumple un año: un año de avances e innovaciones

Hoy, 10 de enero de 2024, se cumple un año desde el lanzamiento de Ultralytics YOLOv8, ¡y es hora de celebrarlo! Ha sido un año emocionante de hitos y de superar los límites de lo posible. Acompáñanos a repasar lo más destacado de 2023 y lo que nos espera en 2024.

Link to this sectionReflexión sobre el impacto de YOLOv8 en 2023#

Fig 1. 19 millones de modelos YOLOv8 entrenados en 2023

YOLOv8 ha sido recibido con entusiasmo por los apasionados de la visión artificial y la comunidad en general. En el último año, el paquete Ultralytics se ha descargado más de 20 millones de veces, con un récord de 4 millones de descargas solo en diciembre. Glenn Jocher, nuestro fundador y CEO, se complace en compartir que el interés por YOLOv8 sigue creciendo, ¡con más de 1.000 trabajos de inferencia iniciados cada segundo de cada día!

Más allá de despertar intriga y curiosidad, YOLOv8 también ha demostrado tener un impacto en aplicaciones prácticas del mundo real. Este año, hemos visto a 5 millones de usuarios y 15 mil millones de eventos beneficiarse de YOLOv8 en diversas industrias y sectores. Desde la mejora de los sistemas de vigilancia hasta avances innovadores en sanidad, agricultura o fabricación, YOLOv8 está revolucionando industrias a nivel global.

Link to this sectionAmpliando la documentación de YOLOv8#

¡Estamos acercando YOLOv8 a ti! Nuestra documentación está ahora disponible en 11 idiomas, con más de 200 páginas de contenido, y sigue ampliándose continuamente para atender mejor las necesidades de nuestra diversa comunidad. Nuestra documentación va más allá y consta de guías para los siguientes proyectos del mundo real:

• Recuento de objetos
• Mapas de calor
• Recuento por regiones
• Estimación de velocidad
• Cálculo de distancias

Los documentos también ilustran el soporte que Ultralytics proporciona para diversos conjuntos de datos. Por ejemplo, recientemente se añadió a la lista de conjuntos de datos soportados el Open Images V7 dataset con 600 clases. Además, hemos puesto a tu disposición un modelo preentrenado para el conjunto de datos Open Images V7 para que lo pruebes.

Link to this sectionCreación de modelos YOLOv8 personalizados#

Más allá del uso de modelos preentrenados, los usuarios también buscan soluciones de visión artificial personalizadas que resuelvan problemas empresariales muy específicos. La capacidad de entrenar modelos YOLOv8 con datos personalizados se ha convertido en una ventaja significativa, y en 2023 se entrenó la asombrosa cifra de 19 millones de modelos YOLOv8. Estos modelos se han entrenado para diversas tareas, dedicándose un 64% a la detección de objetos, un 20% a la segmentación de imágenes, un 15% a la estimación de poses y un 1% a la clasificación de imágenes.

En parte, estas cifras son posibles porque cualquiera puede entrenar YOLOv8 gracias a la plataforma de ML sin código de Ultralytics, Ultralytics HUB, independientemente de sus conocimientos de programación. Puedes crear y entrenar rápidamente modelos avanzados sin necesidad de código en Ultralytics HUB, al que se puede acceder tanto desde la web como desde el móvil. Mientras celebramos los éxitos de YOLOv8, echemos también la vista atrás a cómo ha evolucionado Ultralytics HUB durante este último año.

Link to this sectionEl crecimiento de Ultralytics HUB en 2023#

2023 ha sido un gran año para Ultralytics HUB, con 84 actualizaciones de versión impactantes, cada una de ellas orientándonos hacia una mejor funcionalidad y experiencia de usuario. Presentamos características importantes como los "Equipos" para una colaboración fluida, nuestra versión Pro de HUB para capacidades mejoradas, un historial de facturación más claro para tu tranquilidad financiera y un nuevo sistema de comentarios de los usuarios.

Gestionar tus modelos nunca ha sido tan fácil. Ahora puedes comparar y mover modelos cuando trabajas en un proyecto. Hemos habilitado aún más formatos para ofrecerte opciones flexibles de exportación de modelos, y mucho más.

Aparte de las características nuevas y mejoradas, también se ha dedicado mucho tiempo y energía a mejorar las funciones existentes. Por ejemplo, gracias a la carga prioritaria, la plataforma se inicia a la velocidad del rayo. La marca y la UX de HUB se han rediseñado para ofrecer una experiencia visualmente impresionante, y el panel de control del usuario cuenta con enlaces rápidos y un vídeo de introducción para un inicio más fluido.

La gestión de claves API se ha renovado para ser aún más segura, y la plataforma se ha integrado con la App de Ultralytics para una experiencia de ida y vuelta más fluida. ¡Y eso es solo por mencionar algunas!

Fig 2. Panel de control del usuario mejorado: Enlaces rápidos y un vídeo de introducción para un inicio más fluido.

Al entrar en 2024, estamos entusiasmados por ver cómo HUB crece aún más con tu continuo apoyo y aportaciones. ¡Exploremos juntos lo que le espera a YOLOv8!

Link to this sectionLo que le espera a YOLOv8 en 2024#

¡Descubre los últimos avances, incluido el lanzamiento de YOLOv8.1, y explora lo que nos depara Ultralytics en 2024!

Link to this sectionPresentamos: Ultralytics Explorer#

Justo a tiempo para el primer aniversario de YOLOv8, lanzamos una nueva herramienta habilitada para YOLOv8 llamada Ultralytics Explorer. Esta innovadora herramienta promete cambiar la forma en que los usuarios exploran e interactúan con sus conjuntos de datos. Puedes utilizar la API de Ultralytics Explorer o la interfaz gráfica para filtrar y buscar en tus conjuntos de datos mediante consultas SQL, búsqueda por similitud vectorial y búsqueda semántica.

Una característica emocionante de Ultralytics Explorer es la coincidencia de imágenes. Por ejemplo, puedes seleccionar una imagen en tu conjunto de datos y encontrar todas las imágenes que sean similares. Esto puede facilitar la comprensión y gestión de tu conjunto de datos.

Fig 3. Nuevo Ultralytics Explorer

Digamos que quieres ver todas las fotos de jirafas en tu conjunto de datos, ¡puedes hacerlo con unos pocos clics! También admite la coincidencia de imágenes múltiples, lo que significa que cuando seleccionas varias imágenes para comparar, se calcula el promedio de las mismas.

También puedes escribir consultas SQL para encontrar un número específico de imágenes en el conjunto de datos con etiquetas concretas. Esto puede ser útil cuando quieres ver una muestra de 10 imágenes del conjunto de datos con una etiqueta como 'perro'. Te ayuda a hacerte una idea de los datos que han sido anotados.

Otra característica emocionante es la función 'Ask AI' (Preguntar a la IA). En caso de que no seas experto en SQL, te permite utilizar la función de consulta sin necesidad de saber SQL. Por ejemplo, puedes pedirle a nuestro generador de consultas impulsado por IA que te muestre 100 imágenes con exactamente una persona y 2 perros, y generará internamente la consulta y te mostrará los resultados.

Ayush Chaurasia, asesor en Ultralytics, comentó: «Lo mejor es que, como la API de Ultralytics Explorer es de código abierto, puedes utilizar la API para crear aplicaciones destinadas a la validación de conjuntos de datos, exploración y mucho más». Consulta más información sobre Ultralytics Explorer en la documentación de Ultralytics Explorer.

Link to this sectionUna nueva tarea de YOLOv8: Detección de objetos orientados#

YOLOv8 da un salto significativo al introducir la Detección de objetos orientados, también conocida como OBB. Esta característica avanzada está diseñada para ofrecer resultados de detección precisos, especialmente para objetos en varios ángulos y rotaciones.

Esto mejora la robustez y fiabilidad de la detección, especialmente para objetos inclinados como en imágenes de teledetección aérea y detección de texto. OBB destaca por su capacidad para localizar con precisión los objetos en las imágenes, minimizando la inclusión de áreas de fondo. Esta precisión mejora significativamente la clasificación de objetos al reducir el ruido de fondo.

Fig 4. Un ejemplo de una escena aérea con cajas delimitadoras orientadas (OBB).

Jing Qiu, ingeniero de ML en Ultralytics, comparte sus puntos de vista sobre nuestra última innovación: 'En el corazón del nuevo modelo YOLOv8-OBB se encuentra la base robusta de nuestro modelo de detección YOLOv8. Aunque incorpora parámetros y cálculos adicionales, nos hemos asegurado de que su velocidad de inferencia siga siendo rápida para aplicaciones en tiempo real, igualando el rendimiento de nuestros modelos de detección estándar. Es fácil de usar y comparte la misma API, pero está marcado con un sencillo signo 'obb', lo que hace que sea extremadamente fácil de entrenar, validar, predecir y exportar, al igual que nuestras otras tareas'.

También nos complace anunciar la compatibilidad añadida para entrenar un modelo en el conjunto de datos DOTA v2. Sumérgete en más detalles aquí y explora cómo esto amplía las capacidades de YOLOv8.

Link to this sectionModelos de clasificación de imágenes mejorados#

Aunque añadir nuevas tareas para que las soporte YOLOv8 es esencial, es igual de vital mejorar y potenciar las tareas originales. Haciéndose eco de este sentimiento, la tarea de clasificación de imágenes soportada por YOLOv8 ha sido mejorada.

Fatih Akyon, ingeniero de ML en Ultralytics, destaca: 'Hemos integrado aumentos de clasificación SOTA en las tuberías de entrenamiento de Ultralytics. Esto ayuda a mejorar las puntuaciones de clasificación. Los modelos base yolov8-classification fueron reentrenados con la nueva tubería'.

Fig 5. Una imagen que muestra la clasificación de imágenes.

Para obtener más información sobre la capacidad de YOLOv8 para clasificar imágenes, consulta la documentación de clasificación de imágenes de YOLOv8.

Link to this section¡Aceptamos ejemplos aportados por los usuarios!#

Uno de los principales éxitos de YOLOv8 en 2023 ha sido la cantidad de amor, apoyo y contribuciones de nuestra comunidad. Con más de 225 contribuciones hasta la fecha, estamos agradecidos por cada una de ellas, que ha ayudado a refinar y mejorar YOLOv8. Tu valiosa aportación nos ha llevado a perfeccionar YOLOv8, haciéndolo más adaptable y receptivo a las diferentes necesidades y retos de diversos sectores.

Al entrar en 2024, estamos entusiasmados por ampliar nuestro repositorio de ejemplos aportados por los usuarios. Tus contribuciones son fundamentales para abordar escenarios del mundo real en los que la visión artificial puede ser una solución. Te invitamos a colaborar compartiendo tus casos de uso innovadores, historias de éxito e implementaciones únicas con la comunidad de YOLOv8. Tus contribuciones inspiran a otros entusiastas y guían a YOLOv8 hacia nuevas cotas.

Construyamos juntos un repositorio dinámico de ejemplos aportados por los usuarios que muestren la versatilidad de YOLOv8 y reflejen la creatividad de nuestra comunidad. Puedes encontrar más ejemplos y contribuir a nuestro repositorio en nuestro repositorio de ejemplos. Si tienes alguna pregunta sobre cómo contribuir, nuestra guía está a tu disposición para ayudarte.

Gracias por tu apoyo inquebrantable, y esperamos ser testigos del increíble año que le espera a YOLOv8. Mantente atento a más actualizaciones, innovaciones y logros de colaboración. ¡Brindemos por un año increíble! 🚀