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Futbol Detector v1

Modelo YOLOv8s entrenado para detectar jugadores, árbitros y balón en vídeos de fútbol profesional.

KindOtherVersionRevision 69d9244

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21.5 MB
Version
vRevision 69d9244
Updated
Sep 16, 2026
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0
Tasks
Object detection
Source
Hugging Face

Source description

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

ClasePrecisiónRecallmAP50
Jugador0.8850.9740.949
Árbitro0.9360.9770.962
Balón0.9090.5000.549
Promedio0.9100.8170.820

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

Sources

1 source
Hugging FacePrimaryVersion 69d924454911489ce40495fba9a3f3a440c5c681
huggingface.co/hugosanchezgallego/futbol-detector-v1/tree/69d924454911489ce40495fba9a3f3a440c5c681

Verified Sep 16

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1 artifact

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pt · 21.5 MB · SHA-256 0f80ebd39466…1459 · Hugging Face

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--- 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)

Source context: 0 downloads · 0 likes · Pipeline object-detection · Repo hugosanchezgallego/futbol-detector-v1