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Modelos de Ultralytics YOLO27
Cuatro tamaños alcanzan un mAP de 42,3-60,4 en COCO a 0,62-2,32 ms en una tarjeta NVIDIA RTX PRO 6000. YOLO27l es el primer modelo de Ultralytics que supera los 60 de mAP, y los modelos M y L detectan de extremo a extremo sin ningún paso de NMS.
Los líderes del sector confían en nosotros
Novedades en Ultralytics YOLO27
Detección a doble escala
YOLO27n y YOLO27s utilizan dos escalas de detección para lograr mayor precisión prácticamente a la misma velocidad que YOLO26.
Precisión en objetos pequeños
Una etapa de alta resolución más amplia ayuda a que YOLO27n y YOLO27s capturen detalles más finos y localicen objetos pequeños.
Alineación de primer plano
YOLO27n y YOLO27s aprenden a separar los objetos del fondo durante el entrenamiento, sin coste de inferencia adicional.
Detección sin NMS
YOLO27m y YOLO27l emiten las detecciones finales directamente, eliminando el paso de NMS para lograr una canalización de despliegue más simple.
¿Por qué apuntarse a la lista de espera?
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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 | - |
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.
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
RGPD y CCPA
Alineado con las normativas mundiales de protección de datos
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO27?
El primer modelo de Ultralytics que supera los 60 de mAP
YOLO27l alcanza un mAP de 60,4 a 640 píxeles (2,3 ms) y un mAP de 61,2 a 800 (2,9 ms), manteniéndose en tiempo real en GPU.
Mayor precisión a la misma velocidad
YOLO27m mejora la precisión de YOLO26m con la misma latencia, convirtiéndose en la opción predeterminada para las GPU de producción.
Un sustituto directo para YOLO26
La misma clase YOLO y la misma API de entrenamiento, validación, predicción y exportación. Solo cambia el archivo del modelo.
Una familia, siete tareas
Detección, segmentación de instancias y semántica, profundidad, clasificación, pose y detección orientada: 28 modelos.
Modelos específicos para la industria
Ocho modelos Enterprise para fabricación, logística, seguridad y drones, además de YOLOE-27 en cuatro tamaños.
Licencias claras
Opciones flexibles para uso académico, de código abierto y comercial bajo AGPL-3.0 y Enterprise.
Descubre nuestros modelos en acción
Camerite reduce un 25,2 % el tiempo de desarrollo con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Camerite utiliza Ultralytics YOLO para automatizar la monitorización por vídeo, reducir el tiempo de desarrollo y ayudar a las ciudades a pasar a una seguridad proactiva.
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Descubre cómo OnsiteIQ utiliza Ultralytics YOLO11 para monitorizar obras, reducir un 20 % los retrasos de los proyectos y resolver disputas 3 veces más rápido.
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Descubre cómo TrainVision, de mtrail, utiliza Ultralytics YOLO para automatizar la recopilación de datos ferroviarios, reducir el tiempo hasta un 100 % y disminuir los errores un 90 %.
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Descubre cómo Glacier Robotics utiliza Ultralytics YOLO11 para reducir un 70 % las fugas de PET, mejorar la precisión del reciclaje y automatizar la clasificación de residuos.
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Descubre cómo el sistema MEGURU de SOHGA utiliza Ultralytics YOLO26 para automatizar las patrullas de aparcamientos, reducir un 30 % el tiempo de patrulla y mejorar la seguridad.
Scaleout reduce de semanas a horas las actualizaciones de modelos con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Scaleout utiliza Ultralytics YOLO y el aprendizaje federado para ajustar modelos de IA en dispositivos edge, manteniendo la seguridad de los datos sensibles.
RapiD Engineering implementa el control de calidad de productos del mar 1 semana más rápido con Ultralytics YOLO
Descubre cómo RapiD Engineering utiliza Ultralytics YOLO para automatizar la inspección del salmón, detectar defectos en tiempo real y ahorrar una semana de trabajo de ingeniería.
Project Ocean Oasis impulsa la conservación de arrecifes con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Project Ocean Oasis utiliza Ultralytics YOLO, IA edge y sistemas de monitorización autónomos para ampliar la conservación de arrecifes y la inteligencia oceánica.
Volley impulsa más de 250 entrenadores de IA en pista con Ultralytics YOLO
«Lo realmente interesante es que el modelo funciona muy bien en tiempo real sobre hardware edge en el dispositivo de entrenamiento, y podemos utilizar el mismo modelo en la nube para ejecutar exactamente el mismo flujo».
WG Tech Solutions reduce un 28 % las infracciones de seguridad con Ultralytics YOLO y el acelerador de IA de Axelera
Descubre cómo WG Tech Solutions logró reducir un 28 % las infracciones de seguridad en la fabricación mediante Ultralytics YOLO y el acelerador de IA de Axelera
Stride ofrece un análisis de la marcha equina en 1 minuto con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Stride utiliza modelos Ultralytics YOLO para estimar la pose de caballos y realizar un análisis completo de la marcha en menos de 1 minuto.
Pixelabs logra un recall del 95 % con la automatización basada en Ultralytics YOLO
Descubre cómo Pixelabs utiliza modelos Ultralytics YOLO para automatizar flujos de trabajo y lograr un recall del 95 %.
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Descubre cómo SiteAssist utiliza modelos Ultralytics YOLO para mejorar la seguridad en las obras.
Chef Robotics reduce un 67 % el desperdicio de alimentos con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Chef Robotics utiliza modelos de Ultralytics YOLO para un ensamblaje preciso de alimentos.
Cali Intelligence acorta un 43 % las colas de las cajas con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Cali Intelligence utiliza modelos de Ultralytics YOLO para reducir las colas de las cajas en comercios mediante la detección de objetos.
MarineSitu alcanza más del 96 % de disponibilidad en la monitorización subacuática con Ultralytics YOLO
Descubre cómo MarineSitu transforma la detección de objetos subacuáticos con Ultralytics YOLO.
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Descubre cómo Theia Scientific redefine el análisis de datos de microscopía con Ultralytics YOLO.
eSmart Systems reduce a la mitad el tiempo de inspección de líneas eléctricas con Ultralytics YOLO
Descubre cómo eSmart Systems aumenta la velocidad de detección de defectos y transforma las inspecciones de servicios públicos con Ultralytics YOLO.
Axelera AI ofrece inferencia de IA en el edge a 34 FPS con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Axelera AI utiliza Ultralytics YOLO para ofrecer una visión artificial rápida, precisa y eficiente en el edge con chips Metis AI.
STMicroelectronics ejecuta Ultralytics YOLO en un MCU con solo 9,4 mJ por inferencia
Descubre cómo STMicroelectronics implementa eficazmente modelos de Ultralytics YOLO en microcontroladores de bajo consumo para lograr inferencias precisas en tiempo real en el edge.
Specialvideo alcanza una precisión del 99 % en la inspección alimentaria con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Specialvideo utiliza modelos de Ultralytics YOLO para impulsar la inspección alimentaria con IA en tiempo real, garantizar la calidad, reducir los residuos y aumentar la eficiencia.
Vivity AI ahorra más de 5 millones de dólares al año en operaciones industriales con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Vivity AI aprovecha los modelos de Ultralytics YOLO para mejorar la automatización industrial, aumentar la eficiencia, reducir los tiempos de inactividad y garantizar la seguridad en el trabajo.
Videologic Analytics escala hasta 10.000 licencias de cámaras con IA con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Videologic Analytics integra modelos de Ultralytics YOLO para mejorar la videovigilancia, aumentar la precisión de detección, reducir las falsas alarmas y optimizar la monitorización de amenazas en tiempo real.
Prezent aumenta un 34 % la precisión de detección de diapositivas con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Prezent aprovecha los modelos de Ultralytics YOLO para automatizar la detección de elementos de diapositivas, reduciendo el tiempo de procesamiento a menos de 10 segundos y conservando la estructura y el diseño.
ALYCE acelera un 20 % la inferencia de IA para el tráfico con Ultralytics YOLO
Descubre cómo ALYCE utiliza modelos de Ultralytics YOLO para mejorar la precisión de los datos, optimizar la movilidad urbana y crear soluciones de tráfico basadas en IA para ciudades más sostenibles e inteligentes.
Kiwitron utiliza Ultralytics YOLO para detectar riesgos industriales a 30 m de distancia
Descubre cómo Kiwitron utiliza modelos de Ultralytics YOLO en su solución KewiEye para detectar y abordar riesgos industriales y mejorar la seguridad.
Camerite reduce un 25,2 % el tiempo de desarrollo con Ultralytics YOLO
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