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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

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`.

### **📸 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()