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train_yolov8n.py

@@ -6,7 +6,7 @@ model = YOLO("yolov8n.pt")  # Puedes probar con "yolov8s.pt" para mayor precisi
 # Entrenar el modelo con hiperparámetros ajustados
 model.train(
     data="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/datasets/coco8/data.yaml",  # Ruta correcta al dataset
-    epochs=300,  # Aumentamos las épocas para mejorar precisión
+    epochs=150,  # Aumentamos las épocas para mejorar precisión
     batch=8,  # Reducimos el batch para estabilidad en CPU
     imgsz=640,  # Tamaño de la imagen
     device="cpu",  # Entrenamiento en CPU
@@ -19,6 +19,6 @@ model.train(
     close_mosaic=5,  # Desactivamos aumentación mosaico después de 5 épocas
     patience=0, # 🔹 Desactiva Early Stopping
     project="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/runs/detect",  # Ruta correcta para guardar los modelos
-    name="train_optimized",  # Nombre del experimento optimizado
+    name="train_yolov8n",  # Nombre del experimento optimizado
     exist_ok=True  # Evita sobreescritura, crea versiones numeradas
 )