Seguimiento de objetos YOLO en tiempo real
Sigue a cada objeto a través del vídeo con ID persistentes. El seguimiento de Ultralytics YOLO26 combina detección en tiempo real con rastreadores probados, potenciando el conteo, la analítica y la monitorización en transmisiones en directo.
El seguimiento se ejecuta en YOLO26
El seguimiento añade ID persistentes sobre cualquier modelo YOLO26: una llamada al método convierte un detector en un rastreador multiobjeto con BoT-SORT o ByteTrack. La velocidad del detector determina el rendimiento del seguimiento, por lo que los benchmarks a continuación son las cifras que importan para transmisiones en directo.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Modelo | Tamaño (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parámetros (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Benchmarks de detección de YOLO26 de la documentación de Ultralytics; los rastreadores se ejecutan en estos modelos.
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La evolución de los modelos Ultralytics YOLO
Observa cómo evolucionó Ultralytics YOLO desde el flujo de trabajo práctico de YOLOv5 hasta la inferencia de YOLO26 lista para el borde.
Hizo que la detección de objetos en tiempo real fuera accesible con un flujo de trabajo rápido y práctico en PyTorch.
Flujo de trabajo unificado ampliado en detección, segmentación, clasificación, pose y OBB.
Precisión, velocidad y eficiencia mejoradas mientras se conserva el familiar flujo de trabajo de Ultralytics.
Introdujo la inferencia de extremo a extremo y una arquitectura optimizada para un despliegue eficiente en el borde.
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Preguntas frecuentes
El seguimiento multiobjeto detecta objetos en cada fotograma de vídeo y los vincula entre fotogramas, asignando a cada objeto un ID persistente. Esa identidad a lo largo del tiempo es lo que permite contar objetos únicos, medir el tiempo de permanencia, analizar trayectorias y activar eventos cuando un objeto específico cruza una línea o entra en una zona.
Ultralytics incluye BoT-SORT y ByteTrack listos para usar, seleccionables con un único argumento en el modo track. Ambos emparejan las salidas del detector con una asociación basada en el movimiento; BoT-SORT es el predeterminado, mientras que ByteTrack es una alternativa ligera y sólida. El comportamiento del rastreador es configurable mediante archivos YAML.
El seguimiento se ejecuta sobre cualquier modelo de detección, segmentación, pose u OBB de Ultralytics. Ultralytics YOLO26 es la base recomendada: su velocidad en tiempo real mantiene un seguimiento fluido en transmisiones en directo, y su tamaño nano hace que el seguimiento en el borde (edge) sea práctico.
Sí. Entrena un detector con tus propias clases mediante el modo train o en Ultralytics Platform, luego llama al modo track con tus pesos entrenados. El rastreador sigue lo que tu modelo detecta, por lo que el seguimiento personalizado no necesita entrenamiento extra para el rastreador.
Las aplicaciones típicas incluyen el conteo de personas y vehículos, analítica de comercio minorista y recintos, seguimiento de deportistas, monitorización de tráfico y sistemas de seguridad que siguen objetos a través de zonas restringidas. Dado que el seguimiento de Ultralytics se ejecuta en tiempo real, estos sistemas funcionan con fuentes de cámara en directo en lugar de solo vídeo grabado.
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