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Prueba la inferencia de YOLO26
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Documentación de la API
Despliega tu modelo para obtener un endpoint de inferencia dedicado con autenticación mediante clave API; luego reemplaza la URL y la clave de marcador de posición a continuación con tus valores de despliegue. Documentación de despliegue
Nota: Este es un código de ejemplo. Despliega tu modelo primero para obtener tu URL de endpoint y tu clave API.
import requests
# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}
with open("image.jpg", "rb") as f:
response = requests.post(
url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
data=args,
files={"file": f},
)
print(response.json())Mejoras clave de Ultralytics YOLO26
Hasta un 43% más rápida inferencia en CPU
Rendimiento en tiempo real en dispositivos sin GPU, creado específicamente para edge y entornos con restricciones.
Inferencia integral sin NMS
Las predicciones se generan directamente, sin pasos de postprocesamiento. Menor latencia, despliegue más sencillo.
Sin DFL, mayor compatibilidad de hardware
Eliminar Distribution Focal Loss simplifica las exportaciones y amplía la compatibilidad con dispositivos edge.
MuSGD: un optimizador más inteligente
Un híbrido de SGD y Muon inspirado en los avances en el entrenamiento de LLM para un entrenamiento más estable.
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 | ||||
| Segmentación de instancias | - | |||
| Segmentación semántica | - | - | ||
| Estimación de profundidad | - | - | - | |
| Clasificación de imágenes | - | |||
| Estimación de pose | - | |||
| Detección OBB | - |
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO26?
Construido para edge y nube
Se ejecuta de forma eficiente en CPUs, GPUs y hardware de borde. Exporta a 20 formatos y despliega en cualquier lugar.
Hasta un 43% más rápida inferencia en CPU
Visión artificial en tiempo real en dispositivos con recursos limitados, sin sacrificar precisión.
Detección de mundo abierto con YOLOE-26
Detecta más allá de categorías fijas utilizando prompts de texto, visuales o inferencia sin prompts.
Integración fluida
YOLO26 sigue la misma interfaz familiar que YOLOv8 y YOLO11, sin una curva de aprendizaje pronunciada.
Respaldado por una comunidad global
Canales de soporte dedicados, foros activos y actualizaciones regulares te mantienen avanzando.
Licencias claras
Opciones flexibles para uso académico, de código abierto y comercial bajo AGPL-3.0 y Enterprise.
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Preguntas frecuentes
YOLO26 permite la exportación a TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite y OpenVINO, cubriendo los objetivos de despliegue en el borde más comunes. Su arquitectura sin NMS significa menos quebraderos de cabeza en la integración y una menor latencia desde el primer momento.
Sí. YOLO26 sigue la misma interfaz que las versiones anteriores de Ultralytics YOLO, por lo que migrar es sencillo. Simplemente sustituye los pesos de tu modelo por los de YOLO26.
Detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, clasificación de imágenes, estimación de poses y detección de objetos orientados, todo en una única familia de modelos unificada.
La variante nano (n) es ideal para dispositivos de borde y con CPU limitada. Las variantes small (s) y medium (m) ofrecen un gran equilibrio entre velocidad y precisión para la mayoría de las aplicaciones. Las variantes large (l) y extra-large (x) ofrecen la máxima precisión para cargas de trabajo exigentes.
YOLO26 elimina DFL para una exportación más sencilla, suprime NMS para una inferencia de extremo a extremo más rápida, mejora la precisión en objetos pequeños con ProgLoss + STAL, introduce el optimizador MuSGD para un entrenamiento más estable y ofrece hasta un 43% más de rapidez en la inferencia por CPU.
¡Empieza con Ultralytics YOLO!
Desde la anotación hasta el despliegue, construye soluciones de visión artificial que escalen contigo.