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Modelos Ultralytics YOLO27
Modelos YOLO más rápidos, precisos y sencillos. YOLO27l es el primer modelo de Ultralytics que supera los 60 mAP, y todos los tamaños mejoran con el mismo cambio de una sola línea.
La confianza de los líderes del sector
Novedades de Ultralytics YOLO27
Gama de modelos más sencilla
Cuatro modelos, cuatro respuestas claras. n y s para dispositivos edge, m para cargas de trabajo de producción en GPU y l para aplicaciones donde la precisión es fundamental. No hace falta evaluar un modelo x, ya que YOLO27l ofrece una precisión de referencia.
Arquitectura híbrida
La mejor arquitectura para cada tamaño de modelo, en lugar de estirar un único diseño para abarcar toda la gama. Los modelos pequeños siguen siendo rápidos en hardware limitado; los grandes alcanzan mayor precisión.
Mayor precisión
YOLO27l es el primer modelo de Ultralytics que supera los 60 mAP en COCO, con mayor precisión en toda la gama y un excelente equilibrio entre precisión y velocidad.
Siete tareas
Detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, estimación de profundidad, clasificación de imágenes, estimación de poses y detección de objetos orientados. 28 modelos en cuatro tamaños, todos con la misma interfaz.
Los modelos Ultralytics YOLO de un vistazo
Compara las familias más recientes de modelos Ultralytics YOLO en velocidad, precisión y tareas de visión compatibles.
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Seguridad y cumplimiento normativo
Seguridad de nivel empresarial, certificada
Certificado y auditado por entidades independientes para mantener tus datos protegidos durante la transmisión y en reposo.
SOC 2 Type I
Verificado conforme a los TSC de seguridad, disponibilidad y confidencialidad de AICPA
ISO 27001:2022
Sistema de gestión de seguridad de la información certificado
RGPD y CCPA
En consonancia con la normativa mundial de protección de datos
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO27?
Probado a gran escala
Ultralytics YOLO procesa miles de millones de inferencias al día en aplicaciones de fabricación, logística, seguridad y uso aéreo. Adoptas una familia de modelos que ya está en producción.
Impleméntalo donde ya trabajas
Más de 20 formatos de exportación y cerca de 50 integraciones, desarrolladas junto con los propios fabricantes de hardware. El modelo que entrenas es el modelo que implementas.
Licencias comerciales claras
Opciones flexibles para uso académico, de código abierto y comercial con AGPL-3.0 y Enterprise. Ten claro qué te corresponde antes de empezar a desarrollar.
Desarrollado con la comunidad que lo usa
Más de mil colaboradores prueban, notifican problemas y mejoran estos modelos en implementaciones reales de producción.
Descubre nuestros modelos en acción
RTM reduce un 28 % el coste de inferencia con Ultralytics YOLO26
Descubre cómo RTM utiliza Ultralytics YOLO26 para supervisar la seguridad en fábrica las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y reducir un 28 % el coste de inferencia con el hardware que los fabricantes ya tienen.
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, mejorar la seguridad en las plantas mineras y agilizar los flujos de trabajo.
Camerite reduce un 25,2 % el tiempo de desarrollo con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Camerite utiliza Ultralytics YOLO para automatizar la supervisión por vídeo, reducir el tiempo de desarrollo y ayudar a las ciudades a pasar a una seguridad proactiva.
OnsiteIQ reduce un 20 % los retrasos en proyectos con Ultralytics YOLO11
Descubre cómo OnsiteIQ utiliza Ultralytics YOLO11 para supervisar obras, reducir un 20 % los retrasos en proyectos y resolver disputas tres veces más rápido.
TrainVision de mtrail reduce casi un 100 % el tiempo de recopilación de datos ferroviarios
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 %.
Glacier Robotics reduce las fugas de PET un 70 % en plantas de reciclaje de EE. UU.
Descubre cómo Glacier Robotics utiliza Ultralytics YOLO11 para reducir un 70 % las pérdidas de PET, mejorar la precisión del reciclaje y automatizar la clasificación de residuos.
SOHGA reduce un 30 % el tiempo de vigilancia de aparcamientos con Ultralytics YOLO
Descubre cómo el sistema MEGURU de SOHGA usa Ultralytics YOLO26 para automatizar las rondas de vigilancia de aparcamientos, reducir el tiempo de patrulla un 30 % y mejorar la seguridad.
Scaleout reduce de semanas a horas las actualizaciones de modelos con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Scaleout usa Ultralytics YOLO y el aprendizaje federado para ajustar modelos de IA en dispositivos edge sin poner en riesgo la seguridad de los datos sensibles.
RapiD Engineering implementa el control de calidad de productos del mar una semana antes con Ultralytics YOLO
Descubre cómo RapiD Engineering usa Ultralytics YOLO para automatizar la inspección de salmones, 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 usa Ultralytics YOLO, IA edge y sistemas de monitorización autónomos para ampliar la conservación de arrecifes y el conocimiento de los océanos.
Volley impulsa más de 250 entrenadores de IA en pista con Ultralytics YOLO
«Lo realmente bueno es que el modelo funciona muy bien en tiempo real en el hardware edge del entrenador, y podemos usar 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 gracias a Ultralytics YOLO y al acelerador de IA de Axelera.
Stride ofrece análisis de la marcha equina en 1 minuto con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Stride utiliza los modelos de Ultralytics YOLO para estimar la pose de caballos y obtener un análisis completo de la marcha en menos de 1 minuto.
Pixelabs alcanza un 95 % de sensibilidad con la automatización basada en Ultralytics YOLO
Descubre cómo Pixelabs utiliza los modelos de Ultralytics YOLO para automatizar flujos de trabajo y alcanzar un 95 % de sensibilidad.
SiteAssist mejora la seguridad en las obras al procesar más de 770.000 imágenes con Ultralytics YOLO
Descubre cómo SiteAssist utiliza los modelos de Ultralytics YOLO para mejorar la seguridad en las obras.
Chef Robotics usa Ultralytics YOLO para reducir un 67 % el exceso de comida servido
Descubre cómo Chef Robotics usa los modelos de Ultralytics YOLO para ensamblar alimentos con precisión.
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Descubre cómo Cali Intelligence usa los modelos de Ultralytics YOLO con detección de objetos para reducir las colas en las cajas de tiendas.
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Descubre cómo MarineSitu transforma la detección de objetos submarinos con Ultralytics YOLO.
Theia Scientific acelera 43× el análisis de microscopía con Ultralytics YOLO
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 usa Ultralytics YOLO para acelerar la detección de defectos y transformar las inspecciones de servicios públicos.
Axelera AI consigue inferencia de IA en el edge a 34 FPS con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Axelera AI utiliza Ultralytics YOLO para ofrecer visión en el edge rápida, precisa y eficiente en los chips de IA Metis.
STMicroelectronics ejecuta Ultralytics YOLO en un MCU con solo 9,4 mJ por inferencia
Descubre cómo STMicroelectronics despliega modelos Ultralytics YOLO de forma eficiente 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 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 Ultralytics YOLO para mejorar la automatización industrial, aumentar la eficiencia, reducir los tiempos de inactividad y garantizar la seguridad en el lugar de trabajo.
Videologic Analytics amplía su solución hasta las 10 000 licencias de cámaras con IA con Ultralytics YOLO
Descubre cómo Videologic Analytics integra modelos 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 Ultralytics YOLO para automatizar la detección de elementos de diapositivas y reducir el tiempo de procesamiento a menos de 10 segundos, conservando la estructura y el diseño.
ALYCE acelera un 20 % la inferencia de IA para el tráfico con Ultralytics YOLO
Descubre cómo ALYCE utiliza los modelos Ultralytics YOLO para mejorar la precisión de los datos, optimizar la movilidad urbana y crear soluciones de tráfico basadas en IA para unas ciudades más sostenibles e inteligentes.
Kiwitron utiliza Ultralytics YOLO para detectar riesgos industriales a 30 m
Descubre cómo Kiwitron utiliza los modelos Ultralytics YOLO en su solución KewiEye para detectar riesgos industriales y actuar frente a ellos, mejorando la seguridad.
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Preguntas frecuentes
Los modelos Ultralytics YOLO están disponibles bajo AGPL-3.0 para trabajos académicos, de investigación y de código abierto, y bajo una licencia Enterprise de Ultralytics para el uso comercial que no pueda cumplir las condiciones de AGPL-3.0. La licencia específica de YOLO27 se confirmará en el lanzamiento. Consulta las opciones de licencia si tienes previsto realizar un despliegue comercial.
Siete: detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, estimación de profundidad, clasificación de imágenes, estimación de pose y detección de objetos orientados. Está previsto que cada tarea esté disponible en los cuatro tamaños de modelo, y todos comparten la misma interfaz de Python y CLI que los modelos Ultralytics YOLO anteriores.
Todavía no. En esta fase no se publicarán los pesos de los modelos, las configuraciones ni la compatibilidad con paquetes, así que los proyectos actuales deberían continuar con YOLO26, que cuenta con compatibilidad completa en el paquete de Python de Ultralytics. El trabajo que desarrolles con YOLO26 seguirá siendo válido, porque YOLO27 usa la misma interfaz. Apúntate a la lista de espera y te avisaremos en cuanto YOLO27 esté disponible.
Ultralytics YOLO27 utiliza la mejor arquitectura para cada tamaño de modelo, en lugar de estirar un único diseño para cubrir toda la gama. Los modelos más pequeños n y s mantienen un diseño CNN optimizado para ofrecer velocidad en hardware limitado, mientras que los modelos más grandes m y l utilizan un diseño sin NMS basado en consultas para lograr una mayor precisión. La gama también es más sencilla, ya que no incluye ningún modelo x que evaluar. Consulta la documentación de YOLO27 para ver los detalles de la arquitectura y los resultados preliminares de las pruebas de rendimiento.
Apúntate a la lista de espera en la parte superior de esta página con tu correo electrónico del trabajo. Recibirás novedades sobre el producto a medida que publiquemos detalles de la arquitectura y pruebas de rendimiento, además de una notificación cuando los modelos estén disponibles para descargar, entrenar e implementar.
Ultralytics YOLO27 es la siguiente generación de modelos Ultralytics YOLO, después de YOLO26. Está disponible en cuatro tamaños: n, s, m y l, y admite siete tareas de visión mediante una única interfaz compartida. Los modelos están en la fase final de investigación y desarrollo, y todavía no están disponibles para descargar ni entrenar.
Únete a la lista de espera de Ultralytics YOLO27
Recibe novedades del producto y un aviso de lanzamiento cuando YOLO27 esté listo.