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raytune as docker
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build_docker / essential (pull_request) Successful in 1s
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build_docker / build_cpu (pull_request) Successful in 4m14s
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build_docker / build_easyocr (pull_request) Successful in 12m19s
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build_docker / build_easyocr_gpu (pull_request) Successful in 14m2s
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build_docker / build_doctr (pull_request) Successful in 12m24s
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build_docker / build_doctr_gpu (pull_request) Successful in 13m10s
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build_docker / build_raytune (pull_request) Successful in 1m50s
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Sergio Jimenez Jimenez
2026-01-19 16:32:45 +01:00
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docs/03_objetivos_metodologia.md
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@@ -8,6 +8,8 @@ Este capítulo establece los objetivos del trabajo siguiendo la metodología SMA
### Justificación SMART del Objetivo General
**Tabla 4.** *Justificación SMART del objetivo general.*
| Criterio | Cumplimiento |
|----------|--------------|
| **Específico (S)** | Se define claramente qué se quiere lograr: optimizar PaddleOCR mediante ajuste de hiperparámetros para documentos en español |
@@ -16,6 +18,8 @@ Este capítulo establece los objetivos del trabajo siguiendo la metodología SMA
| **Relevante (R)** | El impacto es demostrable: mejora la extracción de texto en documentos académicos sin costes adicionales de infraestructura |
| **Temporal (T)** | El plazo es un cuatrimestre, correspondiente al TFM |
*Fuente: Elaboración propia.*
## Objetivos específicos
### OE1: Comparar soluciones OCR de código abierto
@@ -115,12 +119,16 @@ class ImageTextDataset:
#### Modelos Evaluados
**Tabla 5.** *Modelos OCR evaluados en el benchmark inicial.*
| Modelo | Versión | Configuración |
|--------|---------|---------------|
| EasyOCR | - | Idiomas: ['es', 'en'] |
| PaddleOCR | PP-OCRv5 | Modelos server_det + server_rec |
| DocTR | - | db_resnet50 + sar_resnet31 |
*Fuente: Elaboración propia.*
#### Métricas de Evaluación
Se utilizó la biblioteca `jiwer` para calcular:
@@ -139,6 +147,8 @@ def evaluate_text(reference, prediction):
#### Hiperparámetros Seleccionados
**Tabla 6.** *Hiperparámetros seleccionados para optimización.*
| Parámetro | Tipo | Rango/Valores | Descripción |
|-----------|------|---------------|-------------|
| `use_doc_orientation_classify` | Booleano | [True, False] | Clasificación de orientación del documento |
@@ -149,6 +159,8 @@ def evaluate_text(reference, prediction):
| `text_det_unclip_ratio` | Fijo | 0.0 | Coeficiente de expansión (fijado) |
| `text_rec_score_thresh` | Continuo | [0.0, 0.7] | Umbral de confianza de reconocimiento |
*Fuente: Elaboración propia.*
#### Configuración de Ray Tune
```python
@@ -235,23 +247,31 @@ Y retorna métricas en formato JSON:
#### Hardware
**Tabla 7.** *Especificaciones de hardware del entorno de desarrollo.*
| Componente | Especificación |
|------------|----------------|
| CPU | Intel Core (especificar modelo) |
| RAM | 16 GB |
| GPU | No disponible (ejecución en CPU) |
| CPU | AMD Ryzen 7 5800H |
| RAM | 16 GB DDR4 |
| GPU | NVIDIA RTX 3060 Laptop (5.66 GB VRAM) |
| Almacenamiento | SSD |
*Fuente: Elaboración propia.*
#### Software
**Tabla 8.** *Versiones de software utilizadas.*
| Componente | Versión |
|------------|---------|
| Sistema Operativo | Windows 10/11 |
| Python | 3.11.9 |
| Sistema Operativo | Ubuntu 24.04.3 LTS |
| Python | 3.12.3 |
| PaddleOCR | 3.3.2 |
| PaddlePaddle | 3.2.2 |
| Ray | 2.52.1 |
| Optuna | 4.6.0 |
| Optuna | 4.7.0 |
*Fuente: Elaboración propia.*
### Limitaciones Metodológicas