¿Cómo detecto objetos en una imagen?

Abre la herramienta de Detección de Objetos con IA y carga una imagen JPEG, PNG o WebP arrastrándola a la zona de carga, explorando o pegándola. En el primer uso, el modelo de IA (~6 MB) se descarga una sola vez y se guarda en caché para uso sin conexión; luego la detección se ejecuta automáticamente: el modelo dibuja cuadros delimitadores de colores alrededor de cada objeto y etiqueta las 80 categorías COCO con puntuaciones de confianza, listadas por clase con recuentos por clase. Después haz clic en Descargar para guardar la imagen anotada, o en Exportar JSON para guardar los datos de detección en bruto — es gratis para siempre, se ejecuta por completo en tu navegador y tus imágenes nunca se suben.

¿Es gratuita la herramienta de Detección de Objetos con IA?

Sí — detectar y etiquetar objetos en imágenes con cuadros delimitadores de IA en 80 categorías COCO es completamente gratis, para siempre. Sin cuenta, sin registro y sin cargo por imagen. El modelo de detección de objetos se ejecuta por completo en tu dispositivo mediante WebAssembly; tus imágenes nunca se suben a ningún servidor. El sitio se sostiene con publicidad.

¿Qué es la detección de objetos con IA?

La detección de objetos con IA utiliza una red neuronal convolucional (CNN) para analizar una imagen, identificar y localizar los objetos que contiene, y generar una etiqueta de clase, una puntuación de confianza y las coordenadas del cuadro delimitador para cada objeto detectado. Las arquitecturas de modelo más comunes incluyen la familia YOLO y SSD.

¿La herramienta sube mi imagen a un servidor?

Nunca. El modelo de IA se ejecuta en tu navegador mediante WebAssembly y las imágenes nunca salen de tu dispositivo — esto se aplica en el código mediante un guardián de red en tiempo de ejecución que bloquea cualquier intento de enviar tu archivo fuera del dispositivo. Puedes comprobarlo tú mismo: abre DevTools → Network y observa — no se sube nada.

¿Requiere conexión a internet?

Solo para la descarga inicial del modelo (~6 MB). Una vez descargado, el modelo se almacena en la Cache API del navegador y la detección de objetos funciona completamente sin conexión, incluso sin red.

¿Cuánto tarda la primera ejecución?

La primera ejecución tiene dos etapas: (1) descarga del modelo (aproximadamente 4–20 segundos según la velocidad de conexión) y (2) inicialización de ONNX Runtime (1–2 segundos). Después de eso, la inferencia por imagen tarda entre 0,5 y 5 segundos, según el tamaño de la imagen y el rendimiento del dispositivo. Las ejecuciones posteriores omiten por completo la descarga.

¿Puedo usarla sin conexión?

Sí. Después de la primera descarga, el modelo se almacena en la Cache API del navegador y la detección de objetos funciona sin conexión a la red. Incluso después de cerrar y reabrir la pestaña, el modelo permanece en caché.

¿Qué categorías de objetos se pueden detectar?

El modelo predeterminado está entrenado con el conjunto de datos COCO y puede reconocer 80 categorías de objetos comunes, incluyendo personas, coches, animales, electrodomésticos y alimentos. La lista completa de categorías se muestra en el panel de resultados.

¿Cuánto espacio de almacenamiento usa el modelo de IA?

El modelo de detección de objetos ocupa aproximadamente 6 MB. Se descarga una sola vez y se guarda en caché mediante la Cache API del navegador para uso sin conexión.

¿Qué significa la puntuación de confianza?

La puntuación de confianza (0%–100%) representa lo segura que está el modelo sobre una detección. Una puntuación más alta significa que el modelo tiene más confianza en que la clase detectada está realmente presente en esa ubicación. Los resultados por encima del 50% generalmente se consideran fiables.

Detección de Objetos con IA — Identifica y Etiqueta Objetos en Imágenes

Detectar Objetos identifica y etiqueta cada objeto de una foto con cuadros delimitadores de colores y puntuaciones de confianza, cubriendo 80 categorías COCO. El modelo de IA se ejecuta por completo en tu propio dispositivo mediante WebAssembly — tus imágenes nunca se suben. El modelo se descarga una sola vez (~6 MB), queda en caché en tu navegador y funciona completamente sin conexión.

Detección de objetos con IA — identifica y etiqueta automáticamente objetos con cuadros delimitadores, 80 categorías COCO, el modelo se ejecuta localmente, las imágenes nunca se suben.

100 % gratuito para siempre. Sin tarifas, nunca.
Privado: los archivos se procesan localmente en tu navegador y nunca se envían a ningún servidor.
Sin subidas, sin cuenta, sin registro.

Abre la herramienta de detección de objetos
Visita la página de Detección de Objetos con IA. No se requiere registro ni instalación.
Carga tu imagen
Arrastra y suelta una imagen JPEG, PNG o WebP en la zona de carga, haz clic para explorar, o pégala con Ctrl+V / Cmd+V.
Espera a que se cargue el modelo de IA
En el primer uso, el modelo de detección de objetos (~6 MB) se descarga en tu navegador y se guarda en caché para uso sin conexión.
La detección se ejecuta automáticamente
En cuanto cargas una imagen, la IA la analiza y dibuja cuadros delimitadores de colores alrededor de cada objeto detectado, etiquetándolo con un nombre de clase y una puntuación de confianza. Todo se ejecuta en tu dispositivo — la imagen nunca se sube.
Revisa los resultados
Los objetos detectados se listan por clase con un recuento por clase (por ejemplo, persona ×3, coche ×2), cada uno con su porcentaje de confianza.
Descarga la imagen anotada o el JSON
Haz clic en Descargar para guardar la imagen con las anotaciones de los cuadros delimitadores, o en Exportar JSON para guardar los datos de detección en bruto (etiquetas, confianza, cuadros en píxeles) para su posterior procesamiento.

¿Cómo detecto objetos en una imagen?: Abre la herramienta de Detección de Objetos con IA y carga una imagen JPEG, PNG o WebP arrastrándola a la zona de carga, explorando o pegándola. En el primer uso, el modelo de IA (~6 MB) se descarga una sola vez y se guarda en caché para uso sin conexión; luego la detección se ejecuta automáticamente: el modelo dibuja cuadros delimitadores de colores alrededor de cada objeto y etiqueta las 80 categorías COCO con puntuaciones de confianza, listadas por clase con recuentos por clase. Después haz clic en Descargar para guardar la imagen anotada, o en Exportar JSON para guardar los datos de detección en bruto — es gratis para siempre, se ejecuta por completo en tu navegador y tus imágenes nunca se suben.
¿Es gratuita la herramienta de Detección de Objetos con IA?: Sí — detectar y etiquetar objetos en imágenes con cuadros delimitadores de IA en 80 categorías COCO es completamente gratis, para siempre. Sin cuenta, sin registro y sin cargo por imagen. El modelo de detección de objetos se ejecuta por completo en tu dispositivo mediante WebAssembly; tus imágenes nunca se suben a ningún servidor. El sitio se sostiene con publicidad.
¿Qué es la detección de objetos con IA?: La detección de objetos con IA utiliza una red neuronal convolucional (CNN) para analizar una imagen, identificar y localizar los objetos que contiene, y generar una etiqueta de clase, una puntuación de confianza y las coordenadas del cuadro delimitador para cada objeto detectado. Las arquitecturas de modelo más comunes incluyen la familia YOLO y SSD.
¿La herramienta sube mi imagen a un servidor?: Nunca. El modelo de IA se ejecuta en tu navegador mediante WebAssembly y las imágenes nunca salen de tu dispositivo — esto se aplica en el código mediante un guardián de red en tiempo de ejecución que bloquea cualquier intento de enviar tu archivo fuera del dispositivo. Puedes comprobarlo tú mismo: abre DevTools → Network y observa — no se sube nada.
¿Requiere conexión a internet?: Solo para la descarga inicial del modelo (~6 MB). Una vez descargado, el modelo se almacena en la Cache API del navegador y la detección de objetos funciona completamente sin conexión, incluso sin red.
¿Cuánto tarda la primera ejecución?: La primera ejecución tiene dos etapas: (1) descarga del modelo (aproximadamente 4–20 segundos según la velocidad de conexión) y (2) inicialización de ONNX Runtime (1–2 segundos). Después de eso, la inferencia por imagen tarda entre 0,5 y 5 segundos, según el tamaño de la imagen y el rendimiento del dispositivo. Las ejecuciones posteriores omiten por completo la descarga.
¿Puedo usarla sin conexión?: Sí. Después de la primera descarga, el modelo se almacena en la Cache API del navegador y la detección de objetos funciona sin conexión a la red. Incluso después de cerrar y reabrir la pestaña, el modelo permanece en caché.
¿Qué categorías de objetos se pueden detectar?: El modelo predeterminado está entrenado con el conjunto de datos COCO y puede reconocer 80 categorías de objetos comunes, incluyendo personas, coches, animales, electrodomésticos y alimentos. La lista completa de categorías se muestra en el panel de resultados.
¿Cuánto espacio de almacenamiento usa el modelo de IA?: El modelo de detección de objetos ocupa aproximadamente 6 MB. Se descarga una sola vez y se guarda en caché mediante la Cache API del navegador para uso sin conexión.
¿Qué significa la puntuación de confianza?: La puntuación de confianza (0%–100%) representa lo segura que está el modelo sobre una detección. Una puntuación más alta significa que el modelo tiene más confianza en que la clase detectada está realmente presente en esa ubicación. Los resultados por encima del 50% generalmente se consideran fiables.

El conjunto de datos COCO (Common Objects in Context) contiene más de 330.000 imágenes en 80 categorías de objetos y es el punto de referencia más utilizado para entrenar y evaluar modelos de detección de objetos.
La arquitectura YOLO (You Only Look Once) fue propuesta por Redmon et al. en 2016. Completa la localización y clasificación de objetos en un solo paso hacia adelante, lo que la hace mucho más rápida que los métodos de dos etapas.
ONNX Runtime Web permite ejecutar modelos de detección de objetos en el navegador con un backend WebGL o WebGPU; los tiempos de inferencia promedio suelen oscilar entre decenas de milisegundos y unos pocos segundos.
Un cuadro delimitador se expresa como (x, y, ancho, alto) o (x1, y1, x2, y2) y cubre la región del objeto detectado.
La detección de objetos en el navegador no genera ningún viaje de ida y vuelta por red, lo que ofrece una privacidad mucho mayor que una API en la nube — algo especialmente importante para imágenes sensibles como rostros o documentos.

🎯 Detección de Objetos con IA — Identifica y Etiqueta Objetos en Imágenes

Detección de Objetos con IA — Identifica y Etiqueta Objetos en Imágenes