adding code of models

requirements.txt

@@ -1,2 +1 @@
-ultralytics
-roboflow
+ultralytics

train_yolov8s.py

@@ -5,13 +5,13 @@ model = YOLO("yolov8s.pt")
 
 # Entrenar el modelo y guardar en la carpeta correcta
 model.train(
-    data="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/datasets/combined/data.yaml",  # Archivo de configuración del dataset
+    data="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/datasets/coco8/data.yaml",  # Archivo de configuración del dataset
     epochs=150,  # Aumentamos las épocas para mejorar el aprendizaje
     batch=8,  # Reducimos el batch si hay problemas de memoria
     imgsz=640,  # Tamaño de las imágenes
     device='cpu',  # Si tienes GPU, cámbialo a 'cuda'
     project="/home/izaskunmz/yolo/yolov8-object-detection/runs/detect",  # Carpeta donde se guardarán los resultados
-    name="train_yolov8s_v4",  # Nombre del experimento
+    name="train_coco8",  # Nombre del experimento
     exist_ok=True,  # Si la carpeta existe, crea una nueva numerada
     patience=200,  # Para evitar que se detenga temprano
     lr0=0.01,  # Ajustamos la tasa de aprendizaje inicial