¿Cómo despliego Ultralytics YOLO26 en dispositivos edge?

YOLO26 permite exportar a TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite y OpenVINO, cubriendo los destinos de despliegue en edge más habituales. La arquitectura sin NMS implica menos problemas de integración y una latencia inferior desde el primer momento.

¿Es Ultralytics YOLO26 compatible con mi flujo de trabajo de YOLO actual?

Sí. YOLO26 utiliza la misma interfaz que las versiones anteriores de Ultralytics YOLO, por lo que migrar es sencillo. Solo tienes que sustituir los pesos de tu modelo por los de YOLO26.

¿Qué tareas admite Ultralytics 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.

¿Qué tamaño de modelo de Ultralytics YOLO26 debería utilizar?

La variante nano (n) es ideal para dispositivos edge y dispositivos con recursos de CPU limitados. Las variantes small (s) y medium (m) ofrecen un equilibrio sólido entre velocidad y precisión para la mayoría de las aplicaciones. Las variantes large (l) y extra-large (x) proporcionan la máxima precisión para cargas de trabajo exigentes.

¿Cuáles son las principales mejoras de Ultralytics YOLO26 frente a YOLO11?

YOLO26 elimina DFL para simplificar la exportación, prescinde de NMS para acelerar la inferencia de extremo a extremo, mejora la precisión con objetos pequeños mediante ProgLoss + STAL, introduce el optimizador MuSGD para lograr un entrenamiento más estable y ofrece hasta un 43 % más de velocidad en la inferencia en CPU.

Ultralytics YOLO

★★★★★5/5

Modelos Ultralytics YOLO26

Diseñado desde cero para dispositivos de borde y de bajo consumo, Ultralytics YOLO26 establece un nuevo estándar para la IA de visión en tiempo real, con una inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida gracias a una arquitectura más limpia y sencilla.

Primeros pasos

Los líderes del sector confían en nosotros

Prueba la inferencia con YOLO26

Arrastra y suelta una imagen para ver la detección de objetos en tiempo real

Imagen de entrada

Sube una imagen o selecciona un ejemplo para probarlo YOLO26n. Documentación de predicción

Demo en directo

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o haz clic para explorar

Admite JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP y más (máx. 10 MB)

O prueba un ejemplo

Confianza

0.25

IoU

0.70

Tamaño de imagen

640

Documentación de la API

Implementa tu modelo para obtener un endpoint de inferencia específico con autenticación mediante clave de API; después, sustituye la URL y la clave de marcador de posición que aparecen abajo por los valores de tu implementación. Documentación de implementación

Nota: Este es un código de ejemplo. Implementa primero tu modelo para obtener la URL de tu endpoint y la clave de API.

import requests

# 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())

Principales mejoras de Ultralytics YOLO26

Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida
Rendimiento en tiempo real en dispositivos sin GPU, diseñado específicamente para entornos de borde y con recursos limitados.

Inferencia de extremo a extremo sin NMS
Las predicciones se generan directamente, sin ningún paso de posprocesamiento. Menor latencia y un despliegue más sencillo.

Sin DFL, mayor compatibilidad de hardware
Eliminar la pérdida focal de distribución simplifica las exportaciones y amplía la compatibilidad con dispositivos de borde.

MuSGD: un optimizador más inteligente
Una combinación de SGD y Muon inspirada en los avances del entrenamiento de LLM para lograr un entrenamiento más estable.

Los modelos YOLO de Ultralytics de un vistazo

Compara las familias de modelos YOLO recientes de Ultralytics en velocidad, precisión y tareas de visión compatibles.

Funciones
Velocidad Tiempo de procesamiento de imágenes	0,54 ms	0,47 ms	0,56 ms	0,67 ms	0,62 ms
Precisión mAP50-95	34,3 %	37,3 %	39,5 %	40,9 %	42,3 %
Detección de objetos
Segmentación de instancias	-
Segmentación semántica	-		-
Estimación de profundidad	-	-	-
Clasificación de imágenes	-
Estimación de pose	-
Detección de OBB	-

Solicitar licencia

Seguridad y cumplimiento

Seguridad de nivel empresarial certificada

Certificada y auditada de forma independiente para que tus datos estén protegidos durante la transmisión y cuando están almacenados.

Solicitar licencia Ver detalles de seguridad

SOC 2 Tipo I

Atestado conforme a los Criterios de Servicios de Confianza (TSC) de Seguridad, Disponibilidad y Confidencialidad de AICPA

ISO 27001:2022

Sistema de gestión de la seguridad de la información certificado

Cifrado

Datos cifrados durante la transmisión y cuando están almacenados, en todos los sistemas de almacenamiento y transporte

RGPD y CCPA

Alineado con las normativas mundiales de protección de datos

¿Por qué elegir Ultralytics YOLO26?

Diseñado para el borde y la nube
Funciona eficazmente en CPU, GPU y hardware de borde. Exporta a 20 formatos y despliega en cualquier lugar.

Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida
IA de visión en tiempo real en dispositivos con recursos limitados, sin sacrificar la precisión.

Detección de mundo abierto con YOLOE-26
Detecta más allá de las categorías fijas mediante indicaciones de texto, indicaciones visuales o inferencia sin indicaciones.

Integración sin complicaciones
YOLO26 utiliza la misma interfaz conocida que YOLOv8 y YOLO11, sin una curva de aprendizaje pronunciada.

Con el respaldo de una comunidad global
Los canales de soporte específicos, los foros activos y las actualizaciones periódicas te ayudan a avanzar.

Licencias claras
Opciones flexibles para uso académico, de código abierto y comercial bajo AGPL-3.0 y Enterprise.

Descubre nuestros modelos en acción

SK Godelius detecta 3400 defectos en cintas transportadoras mineras con Ultralytics YOLO

Descubre cómo SK Godelius utiliza Ultralytics YOLO para automatizar la detección de defectos y anomalías, ayudando a las plantas mineras a mejorar la seguridad y optimizar el flujo de trabajo.

Modelos Ultralytics YOLO26

Prueba la inferencia con YOLO26

Principales mejoras de Ultralytics YOLO26

Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida

Inferencia de extremo a extremo sin NMS

Sin DFL, mayor compatibilidad de hardware

MuSGD: un optimizador más inteligente

Los modelos YOLO de Ultralytics de un vistazo

Seguridad de nivel empresarial certificada

SOC 2 Tipo I

ISO 27001:2022

Cifrado

RGPD y CCPA

¿Por qué elegir Ultralytics YOLO26?

Diseñado para el borde y la nube

Inferencia en CPU hasta un 43 % más rápida

Detección de mundo abierto con YOLOE-26

Integración sin complicaciones

Con el respaldo de una comunidad global

Licencias claras

Descubre nuestros modelos en acción

SK Godelius detecta 3400 defectos en cintas transportadoras mineras con Ultralytics YOLO

Camerite reduce un 25,2 % el tiempo de desarrollo con Ultralytics YOLO

OnsiteIQ reduce un 20 % los retrasos de los proyectos con Ultralytics YOLO11

TrainVision, de mtrail, reduce casi un 100 % el tiempo de recopilación de datos ferroviarios

Glacier Robotics redujo un 70 % las fugas de PET en las instalaciones de reciclaje de EE. UU.

SOHGA reduce un 30 % el tiempo de monitorización de aparcamientos con Ultralytics YOLO

Scaleout reduce de semanas a horas las actualizaciones de modelos con Ultralytics YOLO

RapiD Engineering implementa el control de calidad de productos del mar 1 semana más rápido con Ultralytics YOLO

Project Ocean Oasis impulsa la conservación de arrecifes con Ultralytics YOLO

Volley impulsa más de 250 entrenadores de IA en pista con Ultralytics YOLO

WG Tech Solutions reduce un 28 % las infracciones de seguridad con Ultralytics YOLO y el acelerador de IA de Axelera

Stride ofrece un análisis de la marcha equina en 1 minuto con Ultralytics YOLO

Pixelabs logra un recall del 95 % con la automatización basada en Ultralytics YOLO

SiteAssist mejora la seguridad en obras procesando más de 770.000 imágenes con Ultralytics YOLO

Chef Robotics reduce un 67 % el desperdicio de alimentos con Ultralytics YOLO

Cali Intelligence acorta un 43 % las colas de las cajas con Ultralytics YOLO

MarineSitu alcanza más del 96 % de disponibilidad en la monitorización subacuática con Ultralytics YOLO

Theia Scientific acelera 43 veces el análisis de microscopía con Ultralytics YOLO

eSmart Systems reduce a la mitad el tiempo de inspección de líneas eléctricas con Ultralytics YOLO

Axelera AI ofrece inferencia de IA en el edge a 34 FPS con Ultralytics YOLO

STMicroelectronics ejecuta Ultralytics YOLO en un MCU con solo 9,4 mJ por inferencia

Specialvideo alcanza una precisión del 99 % en la inspección alimentaria con Ultralytics YOLO

Vivity AI ahorra más de 5 millones de dólares al año en operaciones industriales con Ultralytics YOLO

Videologic Analytics escala hasta 10.000 licencias de cámaras con IA con Ultralytics YOLO

Prezent aumenta un 34 % la precisión de detección de diapositivas con Ultralytics YOLO

ALYCE acelera un 20 % la inferencia de IA para el tráfico con Ultralytics YOLO

Kiwitron utiliza Ultralytics YOLO para detectar riesgos industriales a 30 m de distancia

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