Detección de objetos YOLO en tiempo real
Encuentra y localiza objetos en imágenes y vídeo con los modelos de detección Ultralytics YOLO26. Entrena con tus propios datos, evalúa con métricas claras y despliega en tiempo real en edge, la nube y dispositivos móviles.
Modelos de detección YOLO26
La detección de objetos es la tarea fundamental de la familia YOLO26, con cinco tamaños de modelo que cubren desde CPUs integradas hasta cargas de trabajo en la nube críticas para la precisión. Cada tamaño se entrena con tus propios datos mediante la misma API de tres líneas y se exporta al formato que mejor ejecute tu hardware.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 detection model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamaño (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parámetros (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Benchmarks de detección YOLO26 de la documentación de Ultralytics.
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La evolución de los modelos Ultralytics YOLO
Observa cómo evolucionó Ultralytics YOLO desde el flujo de trabajo práctico de YOLOv5 hasta la inferencia de YOLO26 lista para el borde.
Hizo que la detección de objetos en tiempo real fuera accesible con un flujo de trabajo rápido y práctico en PyTorch.
Flujo de trabajo unificado ampliado en detección, segmentación, clasificación, pose y OBB.
Precisión, velocidad y eficiencia mejoradas mientras se conserva el familiar flujo de trabajo de Ultralytics.
Introdujo la inferencia de extremo a extremo y una arquitectura optimizada para un despliegue eficiente en el borde.
Etiqueta hasta 10 veces más rápido con la anotación inteligente
Ultralytics Platform te ofrece la herramienta de anotación de imágenes para crear conjuntos de datos de alta calidad con mayor rapidez. Desde la anotación inteligente hasta la edición manual precisa, estas funciones están diseñadas para reducir el tiempo de etiquetado de imágenes sin sacrificar la calidad.
- Anotación inteligente potenciada por SAM: Máscaras y bounding boxes en un solo clic.
- Cobertura completa de tareas de IA: Detección, segmentación de instancias, segmentación semántica, clasificación, pose, OBB.
- Compatibilidad universal de formatos: Tu elección entre YOLO, COCO, VOC y más.
- Revisión de equipo y control de versiones: Colaboración clara en cada paso.
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Exporta a 20 formatos y despliega en edge, nube y dispositivos móviles.
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Preguntas frecuentes
La detección de objetos identifica objetos en una imagen o fotograma de vídeo y localiza cada uno con una BBox y una etiqueta de clase. Los modelos Ultralytics YOLO realizan la detección en una sola pasada, razón por la cual se ejecutan en tiempo real en hardware desde dispositivos edge hasta GPUs en la nube. La detección es la tarea fundamental de la familia Ultralytics YOLO y el punto de partida para flujos de trabajo de seguimiento, conteo y análisis.
Ultralytics YOLO26 es la última generación estable y la opción recomendada para nuevos proyectos de detección. Su diseño end-to-end, libre de NMS, simplifica el despliegue, y la variante nano está optimizada para CPU e inferencia edge. Familias anteriores como YOLO11 y YOLOv5u siguen siendo compatibles mediante la misma API.
Utiliza el modo train de la librería Ultralytics con tu conjunto de datos en formato YOLO, o utiliza Ultralytics Platform para anotar imágenes, entrenar en GPUs en la nube y gestionar ejecuciones desde el navegador. Se recomienda empezar con pesos preentrenados: el ajuste fino converge más rápido y requiere menos datos que entrenar desde cero.
Los modelos de detección se evalúan con precisión, recall y precisión media promedio (mAP) calculados a través de umbrales de IoU. La validación de Ultralytics reporta estas métricas para cada clase automáticamente. La guía de evaluación de modelos explica cómo interpretarlas y mejorar tu conjunto de datos y configuración de entrenamiento.
Usa el modo export para convertir los detectores entrenados a formatos como ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO y LiteRT para tu hardware objetivo. El diseño libre de NMS de YOLO26 mantiene el grafo exportado simple, y el modo benchmark compara la velocidad y la precisión entre formatos antes de realizar el despliegue.
Construye detección de objetos con Ultralytics
Anota datos, entrena detectores YOLO26 y despliégalos en cualquier lugar con Ultralytics Platform.