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-license: mit
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-tags:
-- yolov8
-- object-detection
-- deep-learning
-- computer-vision
-- pretrained
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-# 📦 YOLOv8 - Modelo de Detección de Objetos
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-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.
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-## 🛠️ **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
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-## 🚀 **Uso del Modelo**
-Puedes cargar el modelo y realizar predicciones con la librería `ultralytics`.
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-### **📸 Para Imágenes**
-```python
-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()