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README.md

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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
+
+---
+
+## 🚀 **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()