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Te presentamos Ultralytics YOLOv8YOLOv8 , la última versión del aclamado modelo de detección de objetos y segmentación de imágenes en tiempo real. se basa en los últimos avances en aprendizaje profundo y visión por ordenador, y ofrece un rendimiento inigualable en términos de velocidad y precisión. Su diseño aerodinámico lo hace adecuado para diversas aplicaciones y fácilmente adaptable a diferentes plataformas de hardware, desde dispositivos de borde a APIs en la nube.

Explora YOLOv8 Docs, un completo recurso diseñado para ayudarte a comprender y utilizar sus funciones y capacidades. Tanto si eres un experto en aprendizaje automático como si eres nuevo en este campo, este centro tiene como objetivo maximizar el potencial de YOLOv8 en tus proyectos.

Por dónde empezar

• Instala ultralytics con pip y ponte en marcha en minutos   Empieza
• Predecir nuevas imágenes y vídeos con YOLOv8   Predecir sobre imágenes
• Tren un nuevo modelo YOLOv8 en tu propio conjunto de datos personalizado   Entrenar un modelo
• Tareas YOLOv8 tareas como segmentar, clasificar, plantear y rastrear   Explorar tareas
• NUEVO 🚀 Explora conjuntos de datos con búsqueda semántica avanzada y SQL   Explorar un conjunto de datos

Observa: Cómo entrenar un modelo YOLOv8 con tu conjunto de datos personalizado en Google Colab.

YOLO: Breve historia

YOLO (You Only Look Once), un popular modelo de detección de objetos y segmentación de imágenes, fue desarrollado por Joseph Redmon y Ali Farhadi en la Universidad de Washington. Lanzado en 2015, YOLO ganó popularidad rápidamente por su gran velocidad y precisión.

• YOLOv2, publicado en 2016, mejoró el modelo original incorporando la normalización por lotes, las cajas de anclaje y los grupos de dimensiones.
• YOLOv3, lanzado en 2018, mejoró aún más el rendimiento del modelo utilizando una red troncal más eficiente, anclajes múltiples y agrupación de pirámides espaciales.
• YOLOv4 se lanzó en 2020, introduciendo innovaciones como el aumento de datos Mosaico, un nuevo cabezal de detección sin anclajes y una nueva función de pérdida.
• YOLOv5 mejoró aún más el rendimiento del modelo y añadió nuevas funciones, como la optimización de hiperparámetros, el seguimiento integrado de experimentos y la exportación automática a formatos de exportación populares.
• YOLOv6 fue de código abierto para Meituan en 2022 y se utiliza en muchos de los robots autónomos de reparto de la empresa.
• YOLOv7 añadió tareas adicionales, como la estimación de la pose en el conjunto de datos de puntos clave COCO.
• YOLOv8 es la última versión de YOLO de Ultralytics. Como modelo de vanguardia y de última generación (SOTA), YOLOv8 se basa en el éxito de las versiones anteriores, introduciendo nuevas funciones y mejoras para aumentar el rendimiento, la flexibilidad y la eficacia. YOLOv8 admite una gama completa de tareas de IA de visión, como la detección, la segmentación, la estimación de la pose, el seguimiento y la clasificación. Esta versatilidad permite a los usuarios aprovechar las capacidades de YOLOv8 en diversas aplicaciones y dominios.
• YOLOv9 Introduce métodos innovadores como la Información de Gradiente Programable (PGI) y la Red de Agregación de Capas Eficiente Generalizada (GELAN).

YOLO Licencias: ¿Cómo se licencia Ultralytics YOLO ?

Ultralytics ofrece dos opciones de licencia para adaptarse a diversos casos de uso:

• AGPL-3.0 Licencia: Esta licencia de código abierto aprobada por la OSI es ideal para estudiantes y entusiastas, ya que promueve la colaboración abierta y el intercambio de conocimientos. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.
• Licencia de empresa: Diseñada para uso comercial, esta licencia permite integrar sin problemas el software Ultralytics y los modelos de IA en bienes y servicios comerciales, eludiendo los requisitos de código abierto de AGPL-3.0. Si tu escenario implica integrar nuestras soluciones en una oferta comercial, ponte en contacto con nosotros a través de Ultralytics Licencias.

Nuestra estrategia de licencias está diseñada para garantizar que cualquier mejora de nuestros proyectos de código abierto revierta en la comunidad. Llevamos los principios del código abierto en el corazón ❤️, y nuestra misión es garantizar que nuestras contribuciones puedan utilizarse y ampliarse de forma beneficiosa para todos.

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