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license: mit
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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)