200 millones de imágenes

analizados cada día

500k YOLO modelos

entrenados diariamente con Ultralytics

3M visitas al mes

a nuestros repositorios de GitHub

1M de usuarios al mes

Ultralytics Python paquete

Impulsa tu negocio o investigación en 3 sencillos pasos

YOLO para empresas

Amplía tu negocio con IA

Integra Ultralytics YOLO en tus aplicaciones u optimiza la canalización de modelos ML con nuestra solución sin código.

No importa si eres una empresa emergente o una gran empresa: YOLO ofrece soluciones eficaces y escalables para los problemas de visión por ordenador.

Botellas que se detectan en una planta de fabricación junto a un gráfico que muestra lo bien que se está entrenando un modelo de IA de visión

Virus identificados mediante segmentación

YOLO para académicos

Impulsa tu investigación académica con la IA

Realiza evaluaciones y pruebas exhaustivas de algoritmos y modelos recién desarrollados y publica fácilmente artículos científicos para tu investigación.

YOLO para usuarios técnicos

Aumenta la eficacia en el trabajo

Ultralytics YOLO es una herramienta eficaz para los profesionales que trabajan en visión por ordenador y ML, que puede ayudar a crear modelos precisos de detección de objetos.

Simplifica el proceso de desarrollo de ML y mejora la colaboración entre los miembros del equipo utilizando nuestra plataforma sin código.

Identificación de una válvula mediante detección de objetos

Identificación del rostro de una mujer mediante detección de objetos

YOLO para entusiastas

Prueba YOLO para experimentos personales

Aprende y experimenta con la visión por ordenador y la detección de objetos, o utiliza Ultralytics YOLO para proyectos personales y de aprendizaje.

Prueba ahora Ultralytics YOLO

Prueba a utilizar nuestra API subiendo tu propia imagen y observa cómo Ultralytics YOLO identifica objetos utilizando nuestros modelos preentrenados.

Hacer lo imposible..

Ejemplos de imágenes

Zidane gritando durante un partido de fútbol

O sube la imagen desde tu dispositivo

Sube la imagen desde tu dispositivo

Mostrar JSON

Solicita

Respuesta

Una aplicación en un teléfono que identifica la máscara que lleva alguien con detección de objetos

Una vez entrenados en Ultralytics HUB , puedes probar tus modelos en nuestra aplicación Vision AI para iOS y Android

Consulta los modelos preentrenados YOLO

Prueba tus propios modelos en tu smartphone

Gestiona todos tus proyectos de Ultralytics HUB en un solo lugar

Empezar Prueba Ultralytics HUB

La mejor arquitectura de IA que jamás utilizarás

Uso sencillo con unos pocos clics

Entrena modelos, visualiza resultados, sigue pérdidas y métricas con nuestra solución sin código o instalación pip con sólo dos líneas de código para empezar

Detección versátil de objetos

Mejora la detección y segmentación de objetos con nuevas funciones: red troncal, cabezal de detección sin anclajes y función de pérdida

Flujos de trabajo bien documentados

Ofrecemos documentación exhaustiva y ejemplos para los 4 modos principales de YOLOv8: predicción, validación, formación y exportación.

Código impecable

Nuestro código está escrito desde cero y documentado exhaustivamente con ejemplos, tanto en el código como en nuestros Ultralytics Docs

YOLO biblioteca de modelos

YOLOv8 admite todas las versiones de YOLO , incluso las de la competencia (Google MobileNet, etc.)

Compatibilidad con múltiples formatos y plataformas

Exporta fácilmente modelos entrenados a los formatos más comunes (ONNX, OpenVINO, CoreML, etc.) y ejecútalos en varias plataformas, desde CPUs a GPUsrting

Glenn Jocher

Ultralytics Fundador y CEO

Tras 2 años de investigación y desarrollo continuos, nos complace anunciar el lanzamiento de Ultralytics YOLOv8 . Este modelo YOLO establece un nuevo estándar en la detección y segmentación en tiempo real, facilitando el desarrollo de soluciones de IA sencillas y eficaces para una amplia gama de casos de uso.

Sobre nosotros

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Hemos transformado la estructura central de la arquitectura de una versión simple en una plataforma robusta. Y ahora, YOLOv8 está diseñada para soportar cualquier arquitectura YOLO , no sólo la v8. Estamos entusiasmados por apoyar modelos, tareas y aplicaciones aportados por los usuarios.

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