Ultralytics YOLO es una biblioteca de Python para visión artificial que abarca detección, segmentación, clasificación, estimación de pose, seguimiento y más.
62,7 mil11,9 milPythonAGPL-3.0Actualizado hace 6 horas
roboflow/supervision
Toolkit de Python con utilidades reutilizables de visión por computadora para cargar datasets, ejecutar detecciones, rastrear objetos y anotar fotogramas.
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- Último commit
- hace 8 horas
¿Qué es?
Supervision es una biblioteca de Python con componentes para crear aplicaciones de visión por computadora. Funciona con los resultados de cualquier modelo de clasificación, detección o segmentación y ofrece conectores para bibliotecas como Ultralytics, Transformers, MMDetection y Roboflow Inference.
La biblioteca cubre gran parte del código que complementa a un modelo: dibuja cuadros delimitadores, máscaras, etiquetas y trazas mediante una familia de anotadores personalizables; rastrea objetos entre fotogramas de video; cuenta detecciones dentro de zonas poligonales o a través de líneas; y calcula métricas de evaluación. También carga, divide, combina y convierte datasets en formatos COCO, YOLO y Pascal VOC.
Instálala con pip en Python 3.10 o posterior. Su API se centra en los objetos sv.Detections y sv.DetectionDataset, lo que permite combinar componentes sin vincular el pipeline a un modelo específico.
Funciones clave
- 01Anotadores para dibujar cuadros, máscaras, etiquetas y trazas en fotogramas
- 02Seguimiento de objetos entre fotogramas de video
- 03Conteo de detecciones dentro de zonas poligonales o a través de líneas
- 04Carga, división, combinación y conversión de datasets COCO, YOLO y Pascal VOC
- 05Conectores para Ultralytics, Transformers, MMDetection y Roboflow Inference
Casos de uso
- Visualizar las predicciones de modelos en imágenes o videos durante el desarrollo
- Contar personas o vehículos que entran en una zona en grabaciones de tiendas o tráfico
- Preparar y convertir datasets de detección de objetos entre distintos formatos
- Crear pipelines personalizados de visión por computadora basados en cualquier modelo de detección
Inicio rápido
- 1
Instala el paquete con pip (Python 3.10 o posterior).
pip install supervision - 2
Instala las dependencias opcionales del ejemplo del modelo.
pip install pillow rfdetr
Antes de usarlo
- Se requiere Python 3.10 o posterior.
- Algunos conectores de modelos, como Inference, necesitan una clave de API de Roboflow.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es supervision?
- Toolkit de Python con utilidades reutilizables de visión por computadora para cargar datasets, ejecutar detecciones, rastrear objetos y anotar fotogramas. Supervision es una biblioteca de Python con componentes para crear aplicaciones de visión por computadora. Funciona con los resultados de cualquier modelo de clasificación, detección o segmentación y ofrece conectores para bibliotecas como Ultralytics, Transformers, MMDetection y Roboflow Inference.
- ¿supervision es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- supervision es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿supervision sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de supervision fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar supervision?
- Visualizar las predicciones de modelos en imágenes o videos durante el desarrollo Contar personas o vehículos que entran en una zona en grabaciones de tiendas o tráfico Preparar y convertir datasets de detección de objetos entre distintos formatos Crear pipelines personalizados de visión por computadora basados en cualquier modelo de detección
- ¿Cómo se instala supervision?
- Instala el paquete con pip (Python 3.10 o posterior).: pip install supervision Instala las dependencias opcionales del ejemplo del modelo.: pip install pillow rfdetr
- ¿Dónde consigo supervision?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/roboflow/supervision
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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