You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
162 lines
19 KiB
162 lines
19 KiB
--- |
|
comments: true |
|
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. |
|
keywords: YOLOv8, Ultralytics, detector de objetos en tiempo real, modelos preentrenados, documentación, detección de objetos, serie YOLO, arquitecturas avanzadas, precisión, velocidad |
|
--- |
|
|
|
# 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. |
|
|
|
 |
|
|
|
## Características principales |
|
|
|
- **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. |
|
|
|
| Modelo | Nombres de archivo | Tarea | Inferencia | Validación | Entrenamiento | Exportación | |
|
|-------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------|------------|------------|---------------|-------------| |
|
| YOLOv8 | `yolov8n.pt` `yolov8s.pt` `yolov8m.pt` `yolov8l.pt` `yolov8x.pt` | [Detección](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
| YOLOv8-seg | `yolov8n-seg.pt` `yolov8s-seg.pt` `yolov8m-seg.pt` `yolov8l-seg.pt` `yolov8x-seg.pt` | [Segmentación de instancias](../tasks/segment.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
| YOLOv8-pose | `yolov8n-pose.pt` `yolov8s-pose.pt` `yolov8m-pose.pt` `yolov8l-pose.pt` `yolov8x-pose.pt` `yolov8x-pose-p6.pt` | [Pose/Puntos clave](../tasks/pose.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
| YOLOv8-cls | `yolov8n-cls.pt` `yolov8s-cls.pt` `yolov8m-cls.pt` `yolov8l-cls.pt` `yolov8x-cls.pt` | [Clasificación](../tasks/classify.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
|
|
|
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. |
|
|
|
| Modelo | tamaño<br><sup>(píxeles) | mAP<sup>val<br>50-95 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
|
| ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------- | --------------------- | ------------------------------ | --------------------------------------- | ---------------------- | ----------------- | |
|
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 | |
|
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 | |
|
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 | |
|
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 | |
|
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 | |
|
|
|
=== "Detección (Open Images V7)" |
|
|
|
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. |
|
|
|
| Modelo | tamaño<br><sup>(píxeles) | mAP<sup>val<br>50-95 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
|
| ----------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | --------------------- | -------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ----------------- | |
|
| [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-oiv7.pt) | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 | |
|
| [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-oiv7.pt) | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 | |
|
| [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-oiv7.pt) | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 | |
|
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-oiv7.pt) | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 | |
|
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-oiv7.pt) | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 | |
|
|
|
=== "Segmentación (COCO)" |
|
|
|
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. |
|
|
|
| Modelo | tamaño<br><sup>(píxeles) | mAP<sup>caja<br>50-95 | mAP<sup>máscara<br>50-95 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
|
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | ---------------------- | ----------------------- | -------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ----------------- | |
|
| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 | |
|
| [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 | |
|
| [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 | |
|
| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 | |
|
| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 | |
|
|
|
=== "Clasificación (ImageNet)" |
|
|
|
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. |
|
|
|
| Modelo | tamaño<br><sup>(píxeles) | acc<br><sup>top1 | acc<br><sup>top5 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) a 640 | |
|
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | ---------------- | ---------------- | -------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ------------------------ | |
|
| [YOLOv8n-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-cls.pt) | 224 | 66.6 | 87.0 | 12.9 | 0.31 | 2.7 | 4.3 | |
|
| [YOLOv8s-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-cls.pt) | 224 | 72.3 | 91.1 | 23.4 | 0.35 | 6.4 | 13.5 | |
|
| [YOLOv8m-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-cls.pt) | 224 | 76.4 | 93.2 | 85.4 | 0.62 | 17.0 | 42.7 | |
|
| [YOLOv8l-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-cls.pt) | 224 | 78.0 | 94.1 | 163.0 | 0.87 | 37.5 | 99.7 | |
|
| [YOLOv8x-cls](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-cls.pt) | 224 | 78.4 | 94.3 | 232.0 | 1.01 | 57.4 | 154.8 | |
|
|
|
=== "Pose (COCO)" |
|
|
|
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'. |
|
|
|
| Modelo | tamaño<br><sup>(píxeles) | mAP<sup>pose<br>50-95 | mAP<sup>pose<br>50 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
|
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | --------------------- | ------------------ | -------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------- | ----------------- | |
|
| [YOLOv8n-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-pose.pt) | 640 | 50.4 | 80.1 | 131.8 | 1.18 | 3.3 | 9.2 | |
|
| [YOLOv8s-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-pose.pt) | 640 | 60.0 | 86.2 | 233.2 | 1.42 | 11.6 | 30.2 | |
|
| [YOLOv8m-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-pose.pt) | 640 | 65.0 | 88.8 | 456.3 | 2.00 | 26.4 | 81.0 | |
|
| [YOLOv8l-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-pose.pt) | 640 | 67.6 | 90.0 | 784.5 | 2.59 | 44.4 | 168.6 | |
|
| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69.2 | 90.2 | 1607.1 | 3.73 | 69.4 | 263.2 | |
|
| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71.6 | 91.2 | 4088.7 | 10.04 | 99.1 | 1066.4 | |
|
|
|
## Ejemplos de uso |
|
|
|
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 |
|
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640) |
|
|
|
# Realiza inferencia con el modelo YOLOv8n en la imagen 'bus.jpg' |
|
results = model('ruta/a/bus.jpg') |
|
``` |
|
|
|
=== "CLI" |
|
|
|
Hay comandos de CLI disponibles para ejecutar directamente los modelos: |
|
|
|
```bash |
|
# Carga un modelo YOLOv8n preentrenado en COCO y entrénalo en el conjunto de datos de ejemplo COCO8 durante 100 épocas |
|
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640 |
|
|
|
# Carga un modelo YOLOv8n preentrenado en COCO y realiza inferencia en la imagen 'bus.jpg' |
|
yolo predict model=yolov8n.pt source=ruta/a/bus.jpg |
|
``` |
|
|
|
## Citas y reconocimientos |
|
|
|
Si utilizas el modelo YOLOv8 u otro software de este repositorio en tu trabajo, por favor cítalo utilizando el siguiente formato: |
|
|
|
!!! Quote "" |
|
|
|
=== "BibTeX" |
|
|
|
```bibtex |
|
@software{yolov8_ultralytics, |
|
author = {Glenn Jocher and Ayush Chaurasia and Jing Qiu}, |
|
title = {Ultralytics YOLOv8}, |
|
version = {8.0.0}, |
|
year = {2023}, |
|
url = {https://github.com/ultralytics/ultralytics}, |
|
orcid = {0000-0001-5950-6979, 0000-0002-7603-6750, 0000-0003-3783-7069}, |
|
license = {AGPL-3.0} |
|
} |
|
``` |
|
|
|
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).
|
|
|