Modelos Ultralytics YOLO
Potencia soluciones de visión artificial con modelos Ultralytics YOLO, facilitando un análisis rápido y preciso en tiempo real de imágenes y vídeos mediante tareas eficientes de visión artificial.
Con la confianza de las organizaciones líderes del mundo
Prueba la inferencia de YOLO26
Arrastra y suelta una imagen para ver la detección de objetos en tiempo real
El impacto de nuestros modelos
Optimiza tus procesos en todos los sectores con nuestros modelos de visión artificial de última generación. Velocidad, precisión y facilidad de uso gracias a Ultralytics.
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Colaboradores de código abierto
La evolución de los modelos YOLO
Desde la arquitectura YOLO original hasta Ultralytics YOLO26, la familia de modelos ha seguido mejorando los flujos de trabajo de visión artificial en tiempo real.
2015
YOLO
Desarrollado por Joseph Redmon y su equipo.
2016
YOLOv2
Creado por Joseph Redmon y Ali Farhadi.
2018
Desarrollado por Joseph Redmon y Ali Farhadi.
2018
Desarrollado por Alexey Bochkovskiy y su equipo.
YOLOv5 redefinió la detección de objetos con un rendimiento rápido y preciso y una implementación en PyTorch fácil de usar.
2022
Presentado por Meituan y su equipo.
2022
Lanzado por Chien-Yao Wang y su equipo.
YOLOv8 amplió el soporte a la segmentación de instancias, clasificación, estimación de poses y otras tareas fundamentales de visión.
2024
Desarrollado por Chien-Yao Wang y su equipo.
2024
Diseñado por Ao Wang para la Universidad de Tsinghua.
YOLO11 mejoró la exactitud, la precisión y la velocidad manteniendo el flujo de trabajo familiar de Ultralytics.
YOLO26 es más ligero, pequeño y rápido, con la variante nano ofreciendo hasta un 43% más de rapidez en la inferencia por CPU.
Modelos Ultralytics YOLO de un vistazo
Compara las familias de modelos recientes de Ultralytics YOLO en cuanto a velocidad, precisión y tareas de visión soportadas.
| Características |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|
| Velocidad Tiempo de procesamiento de imagen | 1,06 ms | 0,99 ms | 1,5 ms | 1,7 ms |
| Precisión mAP50-95 | 34,3 % | 37,3 % | 39,5 % | 40,9 % |
| Detección de objetos | ||||
| Clasificación de imágenes | ||||
| Segmentación de instancias | ||||
| Segmentación semántica | - | - | - | |
| Estimación de pose | - | |||
| Detección OBB | - |
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO?
Optimizado para despliegue en el extremo y en la nube
Obtén resultados rápidos y fiables en proyectos de visión artificial en tiempo real a través de dispositivos en el extremo, infraestructura en la nube y sistemas híbridos.
Integración perfecta con seguridad integrada
Integra modelos YOLO en distintas plataformas y dispositivos mientras mantienes los datos locales y los flujos de trabajo protegidos.
Licencias claras y cumplimiento
Elige entre opciones de licencia académicas, de código abierto y empresariales para ajustarte a tus necesidades de despliegue.
Respaldado por una comunidad global
Canales de soporte dedicados, foros activos y actualizaciones regulares proporcionan a los equipos los recursos que necesitan para tener éxito.
Exactitud y eficiencia de vanguardia
Ultralytics sigue mejorando el rendimiento de los modelos a través de investigaciones centradas en la exactitud, la eficiencia y un despliegue optimizado.
Ve nuestros modelos en acción
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Preguntas frecuentes
Las diferentes variantes de Ultralytics YOLO26 son YOLO26n, YOLO26s, YOLO26m, YOLO26l y YOLO26x. Vienen en diferentes tamaños para ofrecer un equilibrio entre velocidad y precisión para diversos usos.
El paquete Python de Ultralytics proporciona un fácil acceso a los modelos YOLO de Ultralytics, permitiendo a los desarrolladores entrenar, validar y desplegar tareas de visión artificial como la detección de objetos y la segmentación dentro de proyectos Python.
El mejor modelo YOLO de Ultralytics para tu caso de uso depende de tus necesidades. El último modelo YOLO26 de Ultralytics ofrece las mejoras más recientes en precisión, velocidad y soporte multitarea.
Ultralytics YOLO incluye la última familia de modelos YOLO26, junto con familias de modelos YOLO anteriores para flujos de trabajo existentes. Los modelos YOLO admiten múltiples tareas de visión, incluyendo detección de objetos, segmentación, clasificación, estimación de poses y detección de objetos orientados para aplicaciones de IA versátiles.
¡Empieza con Ultralytics YOLO!
Desde la anotación hasta el despliegue, construye soluciones de visión artificial que escalen contigo.