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tags: - yolov8 - object-detection - deep-learning - computer-vision - pretrained

📦 YOLOv8 - Modelo de Detección de Objetos

Este modelo está basado en YOLOv8, una de las arquitecturas más avanzadas para la detección en tiempo real de objetos en imágenes y vídeos. Está entrenado en un dataset de múltiples clases para reconocer una variedad de objetos con alta precisión.

🛠️ Detalles Técnicos

Arquitectura: YOLOv8 (You Only Look Once)
Dataset: Conjunto de datos etiquetado con objetos de diversas categorías.
Épocas de entrenamiento: 600
Tamaño de imagen: 640x640 px
Precisión final (mAP@50): 85% en validación
FPS en GPU: ~45 en inferencia

🚀 Uso del Modelo

Puedes cargar el modelo y realizar predicciones con la librería ultralytics.

📸 Para Imágenes

import cv2
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("izaskun/yolov8-object-detection")
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model.predict(frame)
    annotated_frame = results[0].plot()
    cv2.imshow("YOLOv8 - Detección en Vídeo", annotated_frame)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()