Hacia dónde se dirige Ultralytics
Desde los modelos que llevaron la IA de visión en tiempo real a millones de personas, hasta los lanzamientos en el horizonte. Esto es lo que hemos publicado y lo que está por llegar.
El lanzamiento que llevó la detección de objetos en tiempo real a millones de usuarios: nativo de PyTorch, rápido y notablemente fácil de entrenar.
Un único marco de trabajo para detección, segmentación, clasificación, estimación de pose y cajas delimitadoras orientadas.
Una arquitectura refinada que ofrece mayor precisión con menos parámetros, presentada en YOLO Vision 2024.
Nuestro modelo recomendado actual: más rápido, más preciso y listo para producción en cualquier tarea de visión.
La plataforma integral para anotar datos, entrenar modelos YOLO e implementar en 43 regiones globales, todo en un mismo lugar.
Nuestros primeros modelos de segmentación semántica: etiquetas de clase densas por píxel para una comprensión completa de la escena.
El artículo de investigación detrás de YOLO26, que detalla su diseño integral sin NMS, el nuevo optimizador MuSGD y un compromiso de precisión-latencia de vanguardia en las cinco escalas de modelo.
Seguimiento multiobjeto más rápido y preciso: identidades más estables a través de oclusiones y escenas concurridas para vídeo en el mundo real.
- Re-ID: la reidentificación mantiene las identidades de los objetos consistentes a través de cámaras y después de oclusiones
La destilación de conocimiento integrada comprime modelos docentes grandes en estudiantes más pequeños y rápidos, ayudando al mismo tiempo a preservar la precisión para un despliegue eficiente en el borde y en tiempo real.
Estimación de profundidad monocular desde una única cámara, añadiendo conciencia espacial 3D sin sensores de profundidad especializados o lidar.
Ultralytics YOLO Vision 2026
La próxima generación insignia de YOLO, presentada en vivo en YOLO Vision 2026, expandiendo la familia hacia la percepción 3D:
- YOLO-StereoDepth: profundidad por disparidad binocular para robótica, una alternativa nativa de cámara al lidar
Tres áreas de enfoque del producto impulsan la plataforma durante el resto del año:
- Auto-Training: análisis de entrenamiento iterativo basado en LLM que diagnostica automáticamente cada ejecución y perfecciona la configuración a lo largo de rondas sucesivas para aumentar la precisión.
- On-Premise: ejecuta la plataforma dentro de tu propia infraestructura, manteniendo los datos y el entrenamiento bajo tu control absoluto.
- Monitoring: supervisión de modelos en producción para realizar el seguimiento del rendimiento, detectar desviaciones y mantener saludables tus implementaciones.
Nuevas capacidades se unen a la familia YOLO a lo largo de 2027:
- YOLO-OCR: reconocimiento de texto rápido y preciso
- YOLO-Face: reconocimiento y análisis facial
- YOLO-VLM: un front-end ligero de YOLO que alimenta una capa de LLM más profunda para tuberías de visión-lenguaje eficientes
Construye sobre el último YOLO
Empieza a entrenar e implementar con YOLO26 hoy mismo, y prepárate para todo lo que vendrá después.