Futbol Detector v1

Resultados de validación

Uso

from ultralytics import YOLO
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(repo_id="hugosanchezgallego/futbol-detector-v1", filename="best.pt")
model = YOLO(model_path)

results = model("ruta/al/video.mp4")

Repositorio del proyecto

https://github.com/HugoSanchezGallego/TFG

--- license: mit tags: - yolov8 - object-detection - football - soccer - sports-analytics --- # Futbol Detector v1 Modelo YOLOv8s entrenado para detectar jugadores, árbitros y balón en vídeos de fútbol profesional. ## Contexto Este modelo forma parte del Trabajo de Fin de Grado titulado *"Diseño de un sistema de asistencia al análisis táctico deportivo basado en procesamiento de imagen"*, desarrollado en el Grado en Ingeniería Informática de la Universidad Alfonso X el Sabio. ## Dataset de entrenamiento - **Fuente:** DFL Bundesliga Data Shootout (Kaggle) - **Imágenes etiquetadas:** 152 (v1) - **Clases:** ball, player, referee - **División:** 85% entrenamiento, 15% validación ## Resultados de validación | Clase | Precisión | Recall | mAP50 | |---|---|---|---| | Jugador | 0.885 | 0.974 | 0.949 | | Árbitro | 0.936 | 0.977 | 0.962 | | Balón | 0.909 | 0.500 | 0.549 | | Promedio | 0.910 | 0.817 | 0.820 | ## Uso ```python from ultralytics import YOLO from huggingface_hub import hf_hub_download model_path = hf_hub_download(repo_id="hugosanchezgallego/futbol-detector-v1", filename="best.pt") model = YOLO(model_path) results = model("ruta/al/video.mp4") ``` ## Repositorio del proyecto [https://github.com/HugoSanchezGallego/TFG](https://github.com/HugoSanchezGallego/TFG)