Añadir README con métricas y documentación

README.md

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 license: mit
+tags:
+- yolov8
+- object-detection
+- football
+- soccer
+- sports-analytics
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+
+# 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)