YOLO Vision 2026:

Interfaz de línea de comandos#

La interfaz de línea de comandos (CLI) de Ultralytics ofrece una forma directa de utilizar los modelos de Ultralytics YOLO sin necesidad de un entorno Python. La CLI permite ejecutar varias tareas directamente desde el terminal utilizando el comando yolo, sin requerir ninguna personalización ni código Python.



Watch: Mastering Ultralytics YOLO: CLI
Ejemplo

Los comandos yolo de Ultralytics usan la siguiente sintaxis:

yolo TASK MODE ARGS

Donde:

  • TASK (opcional) es uno de [detect, segment, semantic, depth, classify, pose, obb]
  • MODE (obligatorio) es uno de [train, val, predict, export, track, benchmark]
  • ARGS (opcional) son cualquier número de pares personalizados de arg=value como imgsz=320 que anulan los valores predeterminados.

Consulta todos los argumentos ARGS en la Guía de configuración completa o con yolo cfg.

Donde:

  • TASK (opcional) es uno de [detect, segment, semantic, depth, classify, pose, obb]. Si no se pasa explícitamente, YOLO intentará deducir el TASK a partir del tipo de modelo.
  • MODE (obligatorio) es uno de [train, val, predict, export, track, benchmark]
  • ARGS (opcional) son cualquier número de pares personalizados de arg=value como imgsz=320 que anulan los valores predeterminados. Para obtener una lista completa de ARGS disponibles, consulta la página de Configuración y default.yaml.
Advertencia

Los argumentos deben pasarse como pares arg=val, separados por un signo de igualdad = y delimitados por espacios entre pares. No utilices prefijos de argumentos de -- ni comas , entre los argumentos.

  • yolo predict model=yolo26n.pt imgsz=640 conf=0.25 ✅
  • yolo predict model yolo26n.pt imgsz 640 conf 0.25 ❌
  • yolo predict --model yolo26n.pt --imgsz 640 --conf 0.25 ❌

Entrenar#

Entrena YOLO en el conjunto de datos COCO8 durante 100 épocas con un tamaño de imagen de 640. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la página de Configuración.

Ejemplo

Inicia el entrenamiento de YOLO26n en COCO8 durante 100 épocas con un tamaño de imagen de 640:

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo26n.pt epochs=100 imgsz=640

Validar#

Valida la precisión del modelo entrenado en el conjunto de datos COCO8. No se necesitan argumentos ya que model conserva su data de entrenamiento y sus argumentos como atributos del modelo.

Ejemplo

Valida un modelo oficial YOLO26n:

yolo detect val model=yolo26n.pt

Predecir#

Utiliza un modelo entrenado para realizar predicciones en imágenes.

Ejemplo

Realiza predicciones con un modelo oficial YOLO26n:

yolo detect predict model=yolo26n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Exportar#

Exporta un modelo a un formato diferente como ONNX o CoreML.

Ejemplo

Exporta un modelo oficial YOLO26n a formato ONNX:

yolo export model=yolo26n.pt format=onnx

Los formatos de exportación de Ultralytics disponibles se encuentran en la tabla siguiente. Puedes exportar a cualquier formato utilizando el argumento format, es decir, format='onnx' o format='engine'.

FormatoArgumento de formatModeloMetadatosArgumentos
PyTorch-yolo26n.pt✅-
TorchScripttorchscriptyolo26n.torchscript✅imgsz, quantize, dynamic, nms, batch, device
ONNXonnxyolo26n.onnx✅imgsz, quantize, dynamic, simplify, opset, nms, batch, data, fraction, device
OpenVINOopenvinoyolo26n_openvino_model/✅imgsz, quantize, dynamic, nms, batch, data, fraction, device
TensorRTengineyolo26n.engine✅imgsz, quantize, dynamic, simplify, opset, workspace, nms, batch, data, fraction, device
CoreMLcoremlyolo26n.mlpackage✅imgsz, dynamic, quantize, nms, batch, device
TF SavedModelsaved_modelyolo26n_saved_model/✅imgsz, keras, quantize, opset, nms, batch, data, fraction, device
TF GraphDefpbyolo26n.pb❌imgsz, opset, batch, device
TF Edge TPUedgetpuyolo26n_edgetpu.tflite✅imgsz, quantize, opset, data, fraction, device
PaddlePaddlepaddleyolo26n_paddle_model/✅imgsz, batch, device
MNNmnnyolo26n.mnn✅imgsz, batch, dynamic, quantize, simplify, opset, nms, device
NCNNncnnyolo26n_ncnn_model/✅imgsz, quantize, batch, device
IMX500imxyolo26n_imx_model/✅imgsz, quantize, data, fraction, nms, device
RKNNrknnyolo26n_rknn_model/✅imgsz, batch, name, quantize, simplify, opset, data, fraction, device
ExecuTorchexecutorchyolo26n_executorch_model/✅imgsz, batch, device
Axeleraaxelerayolo26n_axelera_model/✅imgsz, batch, quantize, data, fraction, device
DEEPXdeepxyolo26n_deepx_model/✅imgsz, quantize, simplify, opset, data, optimize, device
Qualcomm QNNqnnyolo26n_qnn.onnx✅imgsz, batch, name, quantize, simplify, opset, data, fraction, device
LiteRTlitertyolo26n.tflite✅imgsz, quantize, batch, data, fraction, device
Hailohailoyolo26n_hailo_model/✅imgsz, name, quantize, data, fraction, simplify, conf, iou
Huawei Ascendascendyolo26n_ascend_model/✅imgsz, batch, name, quantize, opset, simplify, nms
Apple Core AIcoreaiyolo26n.aimodel✅imgsz, batch, quantize

Consulta los detalles completos de export en la página de Exportación.

Sobrescritura de argumentos predeterminados#

Anula los argumentos predeterminados pasándolos en la CLI como pares arg=value.

Consejo

Entrena un modelo de detección durante 10 épocas con una tasa de aprendizaje de 0.01:

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolo26n.pt epochs=10 lr0=0.01

Sobrescritura del archivo de configuración predeterminado#

Anula por completo el archivo de configuración default.yaml pasando un archivo nuevo con el argumento cfg, como cfg=custom.yaml.

Para ello, crea primero una copia de default.yaml en tu directorio de trabajo actual con el comando yolo copy-cfg, lo que crea un archivo default_copy.yaml.

A continuación, puedes pasar este archivo como cfg=default_copy.yaml junto con cualquier argumento adicional, como imgsz=320 en este ejemplo:

Ejemplo
yolo copy-cfg
yolo cfg=default_copy.yaml imgsz=320

Comandos de Soluciones#

Ultralytics ofrece soluciones listas para usar para aplicaciones comunes de visión artificial a través de la CLI. El comando yolo solutions permite realizar recuento de objetos, recorte, desenfoque, monitorización de entrenamientos, mapas de calor, segmentación de instancias, VisionEye, estimación de velocidad, gestión de colas, análisis, inferencia con Streamlit y seguimiento basado en zonas; consulta la página de Soluciones para ver el catálogo completo. Ejecuta yolo solutions help para listar todas las soluciones compatibles y sus argumentos.

Ejemplo

Cuenta objetos en un vídeo o transmisión en vivo:

yolo solutions count show=True
yolo solutions count source="path/to/video.mp4" # specify video file path

Para obtener más información sobre las soluciones de Ultralytics, visita la página de Soluciones.

FAQ#

  • Para entrenar un modelo utilizando la CLI, ejecuta un comando de una sola línea en el terminal. Por ejemplo, para entrenar un modelo de detección durante 10 épocas con una tasa de aprendizaje de 0,01, ejecuta:

    yolo train data=coco8.yaml model=yolo26n.pt epochs=10 lr0=0.01

    Este comando utiliza el modo train con argumentos específicos. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la Guía de configuración.

  • La CLI de Ultralytics YOLO admite varias tareas, incluidas detección, segmentación, segmentación semántica, estimación de profundidad, clasificación, estimación de pose y detección de cuadros delimitadores orientados. También puedes realizar operaciones como:

    • Entrenar un modelo: Ejecuta yolo train data=<data.yaml> model=<model.pt> epochs=<num>.
    • Ejecutar predicciones: Utiliza yolo predict model=<model.pt> source=<data_source> imgsz=<image_size>.
    • Exportar un modelo: Ejecuta yolo export model=<model.pt> format=<export_format>.
    • Utilizar soluciones: Ejecuta yolo solutions <solution_name> para aplicaciones predefinidas.

    Personaliza cada tarea con varios argumentos. Para obtener una sintaxis detallada y ejemplos, consulta las secciones respectivas como Train, Predict y Export.

  • Para validar la precisión de un modelo, utiliza el modo val. Por ejemplo, para validar un modelo de detección preentrenado con un tamaño de lote de 1 y un tamaño de imagen de 640, ejecuta:

    yolo val model=yolo26n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

    Este comando evalúa el modelo en el conjunto de datos especificado y proporciona métricas de rendimiento como mAP, precisión y exhaustividad. Para obtener más detalles, consulta la sección Val.

  • Puedes exportar modelos YOLO a varios formatos incluyendo ONNX, TensorRT, CoreML, TensorFlow y más. Por ejemplo, para exportar un modelo a formato ONNX, ejecuta:

    yolo export model=yolo26n.pt format=onnx

    El comando de exportación admite numerosas opciones para optimizar tu modelo para entornos de despliegue específicos. Para obtener detalles completos sobre todos los formatos de exportación disponibles y sus parámetros específicos, visita la página de Exportación.

  • Ultralytics ofrece soluciones listas para usar a través del comando solutions. Por ejemplo, para contar objetos en un vídeo:

    yolo solutions count source="path/to/video.mp4"

    Estas soluciones requieren una configuración mínima y proporcionan funcionalidad inmediata para tareas comunes de visión artificial. Para ver todas las soluciones disponibles, ejecuta yolo solutions help. Cada solución tiene parámetros específicos que se pueden personalizar para ajustarse a tus necesidades.

Colaboradores
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