YOLO26 frente a YOLOv5: avances en la detección de objetos en tiempo real
La evolución de la detección de objetos ha estado marcada por hitos significativos, y al comparar YOLO26 con el legendario YOLOv5 ofrece una visión clara de lo lejos que ha llegado la visión artificial. Mientras que YOLOv5 el estándar del sector en cuanto a usabilidad y equilibrio en 2020, YOLO26 representa la vanguardia de la IA generativa y la investigación en visión artificial en 2026. Esta guía analiza sus arquitecturas, métricas de rendimiento y escenarios de implementación ideales para ayudarle a elegir la herramienta adecuada para su proyecto.
Resumen Ejecutivo
YOLOv5, publicado por Ultralytics en 2020, democratizó la IA al hacer que la detección de objetos fuera accesible, rápida y fácil de entrenar. Sigue siendo un caballo de batalla fiable para los sistemas heredados.
YOLO26, lanzado en enero de 2026, se basa en ese legado con una arquitectura nativa de extremo a extremo que elimina la supresión no máxima (NMS). Introduce el optimizador MuSGD inspirado en los modelos de lenguaje grandes (LLM), lo que da como resultado una convergencia más rápida y una precisión significativamente mejorada, especialmente para objetos pequeños y dispositivos periféricos.
| Característica | YOLO26 | YOLOv5 |
|---|---|---|
| Arquitectura | NMS de extremo a extremo | Basado en anclas con NMS |
| Optimizador | MuSGD (inspirado en LLM) | SGD Adam |
| Velocidad de Inferencia | Hasta un 43 % más rápido en CPU | Tiempo real estándar |
| Tareas | Detect, Segment, Classify, Pose, OBB | Detectar, Segmentar, Classify |
| Ideal para | IA periférica,CPU en tiempo real, robótica | Uso general, compatibilidad con versiones anteriores |
Métricas de rendimiento
La siguiente tabla compara los modelos en el COCO . YOLO26 muestra mejoras sustanciales tanto en precisión (mAP) y velocidad de inferencia, especialmente en CPU , donde es fundamental un procesamiento eficiente.
| Modelo | tamaño (píxeles) | mAPval 50-95 | Velocidad CPU ONNX (ms) | Velocidad T4 TensorRT10 (ms) | parámetros (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 38.9 | 1.7 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 87.2 | 2.5 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 220.0 | 4.7 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 286.2 | 6.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 525.8 | 11.8 | 55.7 | 193.9 |
| YOLOv5n | 640 | 28.0 | 73.6 | 1.12 | 2.6 | 7.7 |
| YOLOv5s | 640 | 37.4 | 120.7 | 1.92 | 9.1 | 24.0 |
| YOLOv5m | 640 | 45.4 | 233.9 | 4.03 | 25.1 | 64.2 |
| YOLOv5l | 640 | 49.0 | 408.4 | 6.61 | 53.2 | 135.0 |
| YOLOv5x | 640 | 50.7 | 763.2 | 11.89 | 97.2 | 246.4 |
Nota sobre el rendimiento
YOLO26n ofrece una mejora considerable del 46 % en mAP con respecto a YOLOv5n, al tiempo que funciona casi dos veces más rápido en CPU. Esto lo convierte en la opción definitiva para aplicaciones móviles y IA de vanguardia.
YOLO26: El nuevo estándar para la IA en el borde
YOLO26 está diseñado para abordar las complejidades de los modernos procesos de implementación. Al eliminar la necesidad del NMS y la pérdida focal de distribución (DFL), el modelo simplifica la exportación a formatos como ONNX y TensorRT, lo que reduce la variabilidad de la latencia.
Innovaciones arquitectónicas clave
- NMS de extremo a extremo: la arquitectura del modelo predice directamente un cuadro delimitador por objeto, eliminando el NMS heurístico NMS . Esto reduce la sobrecarga computacional durante la inferencia, una técnica pionera en YOLOv10.
- Optimizador MuSGD: Adaptando las innovaciones del entrenamiento LLM, YOLO26 utiliza una combinación híbrida de SGD Muon (inspirada en Kimi K2 de Moonshot AI). Esto da como resultado una dinámica de entrenamiento más estable y una convergencia más rápida, lo que reduce el coste del entrenamiento de modelos personalizados.
- ProgLoss + STAL: La integración de Progressive Loss y Soft-Target Anchor Loss mejora significativamente la detección de objetos pequeños, un requisito fundamental para las imágenes de drones y los vehículos autónomos.
- Eficiencia: con CPU hasta un 43 % más rápida, YOLO26 está optimizado para dispositivos que carecen de potentes GPU, como los portátiles estándar y Raspberry Pi.
YOLOv5: El legado de la usabilidad
YOLOv5 transformó el panorama de la visión artificial al priorizar la experiencia del usuario. Su PyTorch intuitiva y su ecosistema robusto establecieron el estándar para el desarrollo de IA «de cero a héroe».
- Facilidad de uso: Conocido por su sencilla estructura de directorios y su interfaz «train.py», YOLOv5 uno de los favoritos para fines educativos y la creación rápida de prototipos.
- Amplia compatibilidad: su amplio soporte para formatos de exportación garantiza su funcionamiento en casi cualquier hardware, desde Apple CoreML hasta Android TFLite.
- Soporte de la comunidad: Años de desarrollo activo han creado una enorme biblioteca de tutoriales, integraciones de terceros y correcciones de la comunidad.
Comparación de casos de uso
La elección entre estos modelos depende de tus limitaciones específicas en cuanto a hardware, precisión y complejidad de la tarea.
Escenarios Ideales para YOLO26
- Edge Computing e IoT: la eliminación de DFL y NMS YOLO26 NMS excepcionalmente rápido en CPU y NPU. Es perfecto para cámaras inteligentes, análisis minorista y sensores industriales.
- Robótica y navegación: el diseño integral proporciona una latencia determinista, lo cual es crucial para los bucles de control en tiempo real en robótica.
- Tareas avanzadas: si necesita estimación de pose con estimación de log-verosimilitud residual (RLE) o detección de cuadros delimitadores orientados (OBB) de alta precisión para imágenes aéreas, YOLO26 ofrece cabezales arquitectónicos especializados de los que YOLOv5 .
- Detección de objetos pequeños: gracias a ProgLoss, YOLO26 destaca en la detección de elementos pequeños, como defectos de fabricación u objetos distantes en imágenes de seguridad.
Escenarios Ideales para YOLOv5
- Sistemas heredados: Los proyectos que ya están profundamente integrados con YOLOv5 pueden considerar rentable mantener el modelo actual si el rendimiento cumple con los requisitos.
- Talleres educativos: Su sencillo código base es excelente para enseñar los fundamentos de las redes neuronales convolucionales (CNN).
Entrenamiento y ecosistema
Ambos modelos se benefician del sólido Ultralytics , pero YOLO26 introduce eficiencias modernas.
Eficiencia del entrenamiento
YOLO26 utiliza el optimizador MuSGD, que estabiliza el entrenamiento en diferentes tamaños de lotes y tasas de aprendizaje. Esto a menudo da como resultado que se requieran menos épocas para alcanzar la convergencia en comparación con SGD estándar YOLOv5, lo que ahorra costes GPU .
Requisitos de Memoria
Ultralytics son famosos por su eficiencia. YOLO26 continúa esta tendencia, ya que requiere una cantidad significativamente menor CUDA que las alternativas basadas en transformadores, como RT-DETR. Esto permite a los desarrolladores entrenar modelos más grandes en GPU de consumo como la NVIDIA 3060 o 4090.
Ultralytics
Ambos modelos están totalmente integrados con la Ultralytics , que optimiza todo el flujo de trabajo:
- Gestión de conjuntos de datos: carga y anota datos con la ayuda de la IA.
- Formación con un solo clic: fórmate en la nube sin tener que gestionar la infraestructura.
- Implementación: exportación automática a TensorRT, OpenVINO y otros formatos para producción.
Conclusión
Mientras YOLOv5 sigue siendo un clásico respetado que definió una generación de detectores de objetos, YOLO26 es la opción superior para los nuevos proyectos en 2026. Sus avances arquitectónicos, concretamente el diseño NMS y el optimizador MuSGD, ofrecen un modelo más rápido, más preciso y más fácil de implementar en dispositivos periféricos.
Para los desarrolladores que buscan el mejor equilibrio entre velocidad y precisión, YOLO26 proporciona una base preparada para el futuro. Recomendamos migrar YOLOv5 heredados YOLOv5 a YOLO26 para aprovechar estas importantes mejoras de rendimiento.
Autores y referencias
YOLO26
- Autores: Glenn Jocher y Jing Qiu
- Organización:Ultralytics
- Fecha: 2026-01-14
- Documentación:Documentación de YOLO26
YOLOv5
- Autores: Glenn Jocher
- Organización:Ultralytics
- Fecha: 2020-06-26
- Documentación:YOLOv5
Si te interesa explorar otras arquitecturas modernas, te recomendamos que eches un vistazo a YOLO11 para tareas de visión de uso general o RT-DETR para la detección basada en transformadores.