description: ¡Explora las emocionantes características de YOLOv8, la última versión de nuestro detector de objetos en tiempo real! Aprende cómo las arquitecturas avanzadas, los modelos preentrenados y el equilibrio óptimo entre precisión y velocidad hacen de YOLOv8 la elección perfecta para tus tareas de detección de objetos.
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# YOLOv8
## Descripción general
YOLOv8 es la última versión de la serie YOLO de detectores de objetos en tiempo real, ofreciendo un rendimiento de vanguardia en términos de precisión y velocidad. Basándose en los avances de las versiones anteriores de YOLO, YOLOv8 presenta nuevas características y optimizaciones que lo convierten en una opción ideal para diversas tareas de detección de objetos en una amplia gama de aplicaciones.
- **Arquitecturas avanzadas de columna vertebral y cuello:** YOLOv8 utiliza arquitecturas de columna vertebral y cuello de última generación, lo que resulta en una mejor extracción de características y rendimiento de detección de objetos.
- **Cabeza Ultralytics dividida sin anclaje:** YOLOv8 adopta una cabeza Ultralytics dividida sin anclaje, lo que contribuye a una mejor precisión y a un proceso de detección más eficiente en comparación con los enfoques basados en anclaje.
- **Equilibrio optimizado entre precisión y velocidad:** Con un enfoque en mantener un equilibrio óptimo entre precisión y velocidad, YOLOv8 es adecuado para tareas de detección de objetos en tiempo real en diversas áreas de aplicación.
- **Variedad de modelos preentrenados:** YOLOv8 ofrece una variedad de modelos preentrenados para adaptarse a diversas tareas y requisitos de rendimiento, lo que facilita encontrar el modelo adecuado para tu caso de uso específico.
## Tareas y modos compatibles
La serie YOLOv8 ofrece una amplia gama de modelos, cada uno especializado en tareas específicas en visión por computadora. Estos modelos están diseñados para adaptarse a diversos requisitos, desde la detección de objetos hasta tareas más complejas como la segmentación de instancias, la detección de poses/puntos clave y la clasificación.
Cada variante de la serie YOLOv8 está optimizada para su respectiva tarea, garantizando un alto rendimiento y precisión. Además, estos modelos son compatibles con varios modos operativos, incluyendo [Inference](../modes/predict.md), [Validation](../modes/val.md), [Training](../modes/train.md) y [Export](../modes/export.md), lo que facilita su uso en diferentes etapas de implementación y desarrollo.
Esta tabla proporciona una descripción general de las variantes de modelos YOLOv8, resaltando su aplicabilidad en tareas específicas y su compatibilidad con varios modos operativos como Inferencia, Validación, Entrenamiento y Exportación. Muestra la versatilidad y robustez de la serie YOLOv8, haciéndolos adecuados para una variedad de aplicaciones en visión por computadora.
## Métricas de rendimiento
!!! Rendimiento
=== "Detección (COCO)"
Consulta la [documentación de Detección](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) para ejemplos de uso con estos modelos entrenados en [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/), que incluyen 80 clases preentrenadas.
Consulta la [documentación de Detección](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/) para ejemplos de uso con estos modelos entrenados en [Open Image V7](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/open-images-v7/), que incluyen 600 clases preentrenadas.
Consulta la [documentación de Segmentación](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) para ejemplos de uso con estos modelos entrenados en [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/coco/), que incluyen 80 clases preentrenadas.
Consulta la [documentación de Clasificación](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/) para ejemplos de uso con estos modelos entrenados en [ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet/), que incluyen 1000 clases preentrenadas.
Consulta la [documentación de Estimación de Poses](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/) para ejemplos de uso con estos modelos entrenados en [COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/coco/), que incluyen 1 clase preentrenada, 'person'.
Este ejemplo proporciona ejemplos sencillos de entrenamiento e inferencia con YOLOv8. Para obtener documentación completa sobre estos y otros [modos](../modes/index.md), consulta las páginas de documentación de [Predict](../modes/predict.md), [Train](../modes/train.md), [Val](../modes/val.md) y [Export](../modes/export.md).
Ten en cuenta que el siguiente ejemplo es para modelos de detección YOLOv8. Para ver las tareas adicionales compatibles, consulta la documentación de [Segment](../tasks/segment.md), [Classify](../tasks/classify.md) y [Pose](../tasks/pose.md).
!!! Example "Ejemplo"
=== "Python"
Los modelos preentrenados en PyTorch `*.pt`, así como los archivos de configuración `*.yaml`, se pueden pasar a la clase `YOLO()` para crear una instancia del modelo en Python:
```python
from ultralytics import YOLO
# Carga un modelo YOLOv8n preentrenado en COCO
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Muestra información del modelo (opcional)
model.info()
# Entrena el modelo en el conjunto de datos de ejemplo COCO8 durante 100 épocas
Ten en cuenta que el DOI está pendiente y se agregará a la cita una vez que esté disponible. Los modelos de YOLOv8 se proporcionan bajo las licencias [AGPL-3.0](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/LICENSE) y [Enterprise](https://ultralytics.com/license).
