Clasificación de imágenes YOLO en tiempo real
Asigna la etiqueta adecuada a cada imagen con los modelos de clasificación Ultralytics YOLO26. Entrena con tus propias categorías en cuestión de minutos y ejecuta inferencias en tiempo real en hardware edge, en la nube y en dispositivos móviles.
Modelos de clasificación YOLO26
Los modelos YOLO26-cls asignan etiquetas a imágenes completas; a continuación se indican las precisiones top-1 y top-5. Son los miembros más pequeños y rápidos de la familia: el clasificador nano tarda unos pocos milisegundos en CPU, y se ajustan con categorías personalizadas a partir de un conjunto de datos sencillo, organizado en carpetas por clase.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 classification model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")
# Run inference
results = model("image.jpg")| Modelo | Tamaño (px) | Precisión top-1 | Precisión top-5 | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parámetros (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n-cls | 224 | 71.4 | 90.1 | 5.0 ± 0.3 | 1.1 ± 0.0 | 2.8 | 0.5 |
| YOLO26s-cls | 224 | 76.0 | 92.9 | 7.9 ± 0.2 | 1.3 ± 0.0 | 6.7 | 1.6 |
| YOLO26m-cls | 224 | 78.1 | 94.2 | 17.2 ± 0.4 | 2.0 ± 0.0 | 11.6 | 4.9 |
| YOLO26l-cls | 224 | 79.0 | 94.6 | 23.2 ± 0.3 | 2.8 ± 0.0 | 14.1 | 6.2 |
| YOLO26x-cls | 224 | 79.9 | 95.0 | 41.4 ± 0.9 | 3.8 ± 0.0 | 29.6 | 13.6 |
Resultados de referencia de clasificación YOLO26 a 224 píxeles, según la documentación de Ultralytics.
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Etiqueta hasta 10 veces más rápido con anotaciones inteligentes
Ultralytics Platform te ofrece una herramienta de anotación de imágenes para crear conjuntos de datos de alta calidad más rápido. Desde las anotaciones inteligentes hasta la edición manual precisa, estas funciones están diseñadas para reducir el tiempo de etiquetado de imágenes sin sacrificar la calidad.
- Anotación inteligente con SAM:Máscaras y cuadros delimitadores con un solo clic.
- Cobertura completa de tareas de IA:Detección, segmentación de instancias, segmentación semántica, clasificación, estimación de pose y OBB.
- Compatibilidad con formatos universales:Elige YOLO, COCO y muchos más.
- Revisión y control de versiones en equipo:Colaboración clara en cada paso.
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Preguntas frecuentes
La clasificación de imágenes asigna una imagen completa a una de varias clases y proporciona una puntuación de confianza para cada una. Es la tarea de visión artificial más sencilla y la opción adecuada cuando necesitas saber qué muestra una imagen, en lugar de dónde están los objetos; por ejemplo, para clasificar la calidad, organizar contenido o supervisar estados. Los modelos de clasificación Ultralytics YOLO son pequeños, rápidos y fáciles de ajustar.
Usa la clasificación cuando baste con una etiqueta por imagen y la detección de objetos cuando necesites localizar o contar objetos dentro de la imagen. Los modelos de clasificación son más ligeros y rápidos de entrenar, así que suelen ser la solución más eficiente cuando la posición no importa.
Los modelos de clasificación Ultralytics YOLO26 son el punto de partida recomendado, con tamaños desde nano para el despliegue en dispositivos edge hasta extragrande para lograr la máxima precisión. Todos los tamaños comparten el mismo flujo de trabajo de entrenamiento y despliegue que las demás tareas de Ultralytics YOLO.
Organiza las imágenes en una carpeta por clase y ejecuta el modo de entrenamiento de la biblioteca Ultralytics, o sube tu conjunto de datos a Ultralytics Platform y entrena en GPU en la nube sin configurar nada en local. El ajuste fino de pesos preentrenados suele lograr una gran precisión con unos cientos de imágenes por clase.
Usa el modo de exportación para exportar a ONNX, OpenVINO, TensorRT, CoreML, LiteRT y otros formatos. Los modelos de clasificación son las variantes YOLO más pequeñas, por lo que son ideales para aplicaciones móviles, dispositivos integrados y servicios de alto rendimiento.
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