Seguimiento Corporal para Robótica con IA: YOLO vs RTMPose vs MediaPipe

Vídeo em Espanhol, publicado pelo canal ANGELO TUTORIAL .

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Assuntos: Robótica e humanoides. Publicado no YouTube em 2026-10-14.

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Sobre las herramientas

YOLO, de Ultralytics, es una biblioteca en Python con modelos para detección de objetos, segmentación de instancias, clasificación de imágenes, estimación de pose y seguimiento de objetos. Su repositorio oficial usa la licencia AGPL-3.0.

RTMPose es un kit de estimación de pose multipersona en tiempo real basado en MMPose, la caja de herramientas de estimación de pose de OpenMMLab (Python, licencia Apache 2.0). Según su documentación, se puede desplegar en CPU, GPU, NVIDIA Jetson y dispositivos móviles, con motores de inferencia como ONNXRuntime, TensorRT y ncnn.

MediaPipe es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto de Google, con licencia Apache 2.0, que ofrece soluciones multiplataforma para medios en vivo y en streaming. Entre sus tareas de visión está la detección de puntos clave de pose (pose landmark detection), disponible para Android, iOS, Python y web.

Ficha técnica

• YOLO (Ultralytics): Detección, segmentación, clasificación, pose y seguimiento · Python · AGPL-3.0 · docs.ultralytics.com
• RTMPose (MMPose / OpenMMLab): Pose multipersona en tiempo real · Python · Apache 2.0 · github.com/open-mmlab/mmpose
• MediaPipe (Google): Soluciones de ML multiplataforma, incluida la detección de pose · Apache 2.0 · ai.google.dev/edge/mediapipe

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Fuentes y referencias: Wikidata – Ultralytics YOLO (Q131738293) · Wikidata – MediaPipe (Q124667322) · repositorio de Ultralytics · RTMPose en el repositorio de MMPose · repositorio de MediaPipe · vídeo del canal ANGELO TUTORIAL en YouTube.