description: Documentación oficial de YOLOv8 de Ultralytics. Aprende a entrenar, validar, predecir y exportar modelos en varios formatos. Incluyendo estadísticas detalladas de rendimiento.
keywords: YOLOv8, Ultralytics, detección de objetos, modelos preentrenados, entrenamiento, validación, predicción, exportación de modelos, COCO, ImageNet, PyTorch, ONNX, CoreML
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# Detección de Objetos
<imgwidth="1024"src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418624-5785cb93-74c9-4541-9179-d5c6782d491a.png"alt="Ejemplos de detección de objetos">
La detección de objetos es una tarea que implica identificar la ubicación y clase de objetos en una imagen o flujo de video.
La salida de un detector de objetos es un conjunto de cajas delimitadoras que encierran a los objetos en la imagen, junto con etiquetas de clase y puntajes de confianza para cada caja. La detección de objetos es una buena opción cuando necesitas identificar objetos de interés en una escena, pero no necesitas saber exactamente dónde se encuentra el objeto o su forma exacta.
Los modelos YOLOv8 Detect son los modelos predeterminados de YOLOv8, es decir, `yolov8n.pt` y están preentrenados en [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml).
Los modelos preentrenados de YOLOv8 Detect se muestran aquí. Los modelos de Detect, Segment y Pose están preentrenados en el conjunto de datos [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), mientras que los modelos de Classify están preentrenados en el conjunto de datos [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
Los [modelos](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se descargan automáticamente desde el último lanzamiento de Ultralytics [release](https://github.com/ultralytics/assets/releases) en el primer uso.
- Los valores de **mAP<sup>val</sup>** son para un solo modelo a una sola escala en el conjunto de datos [COCO val2017](http://cocodataset.org).
<br>Reproduce utilizando `yolo val detect data=coco.yaml device=0`
- La **Velocidad** es el promedio sobre las imágenes de COCO val utilizando una instancia [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/).
<br>Reproduce utilizando `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu`
Entrena a YOLOv8n en el conjunto de datos COCO128 durante 100 épocas a tamaño de imagen 640. Para una lista completa de argumentos disponibles, consulta la página [Configuración](/../usage/cfg.md).
El formato del conjunto de datos de detección de YOLO se puede encontrar en detalle en la [Guía de Conjuntos de Datos](../../../datasets/detect/index.md). Para convertir tu conjunto de datos existente desde otros formatos (como COCO, etc.) al formato YOLO, por favor usa la herramienta [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) de Ultralytics.
Valida la precisión del modelo YOLOv8n entrenado en el conjunto de datos COCO128. No es necesario pasar ningún argumento, ya que el `modelo` retiene sus datos de `entrenamiento` y argumentos como atributos del modelo.
Los formatos de exportación de YOLOv8 disponibles se encuentran en la tabla a continuación. Puedes predecir o validar directamente en modelos exportados, es decir, `yolo predict model=yolov8n.onnx`. Ejemplos de uso se muestran para tu modelo después de que la exportación se completa.
