.gitignore

@@ -10,3 +10,5 @@ src/paddle_ocr/wheels
 src/*.log
 src/output_*.ipynb
 debugset/
+
+src/dataset_hf/

README.md

@@ -183,7 +183,7 @@ python src/paddle_ocr_tuning.py \
 
 ## Fuentes de Datos
 
-- **Dataset**: Instrucciones para la elaboración del TFE (UNIR), 24 páginas
+- **Dataset**: 2 documentos UNIR (45 páginas total): Instrucciones TFE (24 pág.) + Plantilla TFE (21 pág.)
 - **Resultados Ray Tune (PRINCIPAL)**: `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv` - 64 trials de optimización con todas las métricas y configuraciones
 
 ---
@@ -290,39 +290,60 @@ Este trabajo adoptó la estrategia de **optimización de hiperparámetros** en l
 
 La optimización de hiperparámetros demostró ser una **alternativa efectiva** al fine-tuning, logrando una reducción del 80.9% en el CER sin reentrenar el modelo.
 
-### Tareas Completadas
-
-- [x] **Estructura docs/ según plantilla UNIR**: Todos los capítulos siguen numeración exacta (1.1, 1.2, etc.)
-- [x] **Añadir diagramas Mermaid**: 7 diagramas añadidos (pipeline OCR, arquitectura Ray Tune, gráficos de comparación)
-- [x] **Generar documento TFM unificado**: Script `apply_content.py` genera documento completo desde docs/
-- [x] **Convertir Mermaid a PNG**: Script `generate_mermaid_figures.py` genera figuras automáticamente
-
 ### Tareas Pendientes
 
-#### 1. Validación del Enfoque (Prioridad Alta)
+#### Obligatorias para Entrega
-- [ ] **Validación cruzada en otros documentos**: Evaluar la configuración óptima en otros tipos de documentos en español (facturas, formularios, contratos) para verificar generalización
+- [ ] **Revisión final del documento**: Abrir en Word, actualizar índices (Ctrl+A → F9), ajustar figuras, guardar como .docx
-- [ ] **Ampliar el dataset**: El dataset actual tiene solo 24 páginas. Construir un corpus más amplio y diverso (mínimo 100 páginas)
-- [ ] **Validación del ground truth**: Revisar manualmente el texto de referencia extraído automáticamente para asegurar su exactitud
-
-#### 2. Experimentación Adicional (Prioridad Media)
-- [ ] **Explorar `text_det_unclip_ratio`**: Este parámetro quedó fijado en 0.0. Incluirlo en el espacio de búsqueda podría mejorar resultados
-- [ ] **Comparativa con fine-tuning** (si se obtiene acceso a GPU): Cuantificar la brecha de rendimiento entre optimización de hiperparámetros y fine-tuning real
-- [x] **Evaluación con GPU**: Validado con RTX 3060 - 126x más rápido que CPU (0.55s/página vs 69.4s/página)
-
-#### 3. Documentación y Presentación (Prioridad Alta)
 - [ ] **Crear presentación**: Preparar slides para la defensa del TFM
-- [ ] **Revisión final del documento**: Verificar formato, índices y contenido en Word
 
-#### 4. Extensiones Futuras (Opcional)
+#### Opcionales (Mejoras Futuras)
-- [ ] **Herramienta de configuración automática**: Desarrollar una herramienta que determine automáticamente la configuración óptima para un nuevo tipo de documento
+- [ ] **Validación cruzada**: Evaluar configuración en otros documentos (facturas, formularios)
-- [ ] **Benchmark público para español**: Publicar un benchmark de OCR para documentos en español que facilite comparación de soluciones
+- [ ] **Explorar `text_det_unclip_ratio`**: Parámetro fijado en 0.0, podría mejorar resultados
-- [ ] **Optimización multi-objetivo**: Considerar CER, WER y tiempo de inferencia simultáneamente
+- [ ] **Comparativa con fine-tuning**: Cuantificar brecha vs fine-tuning real
+- [ ] **Herramienta de configuración automática**: Auto-detectar configuración óptima por documento
+- [ ] **Benchmark público para español**: Facilitar comparación de soluciones OCR
 
-### Recomendación de Próximos Pasos
+#### Completadas
+- [x] **Estructura docs/ según plantilla UNIR**
+- [x] **Diagramas Mermaid**: 8 figuras generadas
+- [x] **Documento TFM unificado**: Script `apply_content.py`
+- [x] **Evaluación con GPU**: RTX 3060 - 126x más rápido (0.55s/página)
 
-1. **Inmediato**: Abrir documento generado en Word, actualizar índices (Ctrl+A, F9), guardar como .docx
+### Dataset
-2. **Corto plazo**: Validar en 2-3 tipos de documentos adicionales para demostrar generalización
+
-3. **Para la defensa**: Crear presentación con visualizaciones de resultados
+El dataset contiene **45 páginas** de 2 documentos UNIR:
+- `src/dataset/0/`: Instrucciones TFE (24 páginas)
+- `src/dataset/1/`: Plantilla TFE (21 páginas)
+
+#### Formato Hugging Face
+
+El dataset está disponible en formato Hugging Face en `src/dataset_hf/`:
+
+```
+src/dataset_hf/
+├── README.md          # Dataset card
+├── metadata.jsonl     # Metadata (image_path, text, doc_id, page_num)
+└── data/              # 45 imágenes PNG
+```
+
+#### Generar/Regenerar Dataset
+
+```bash
+# Convertir de formato original a HF
+source .venv/bin/activate
+python src/dataset_formatting/convert_to_hf_dataset.py
+
+# Upload a Gitea packages (requiere GITEA_TOKEN)
+./src/dataset_formatting/upload-dataset.sh $GITEA_TOKEN
+```
+
+#### Descargar Dataset
+
+```bash
+# Desde Gitea packages
+curl -O https://seryus.ddns.net/api/packages/unir/generic/ocr-dataset-spanish/1.0.0/dataset-1.0.0.tar.gz
+tar -xzf dataset-1.0.0.tar.gz -C src/dataset_hf/
+```
 
 ---
 

src/dataset_formatting/convert_to_hf_dataset.py

@@ -0,0 +1,138 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Convert custom OCR dataset to Hugging Face format."""
+
+import json
+import shutil
+from pathlib import Path
+
+
+def convert_dataset(source_dir: str, output_dir: str):
+    """Convert folder-based dataset to HF ImageFolder format."""
+
+    source = Path(source_dir)
+    output = Path(output_dir)
+    data_dir = output / "data"
+    data_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    metadata = []
+
+    for doc_folder in sorted(source.iterdir()):
+        if not doc_folder.is_dir():
+            continue
+
+        doc_id = doc_folder.name
+        img_dir = doc_folder / "img"
+        txt_dir = doc_folder / "txt"
+
+        if not img_dir.exists() or not txt_dir.exists():
+            continue
+
+        for img_file in sorted(img_dir.glob("*.png")):
+            txt_file = txt_dir / f"{img_file.stem}.txt"
+            if not txt_file.exists():
+                continue
+
+            # Extract page number
+            page_num = int(img_file.stem.split("_")[-1])
+
+            # New filename: page_{doc_id}_{page_num:04d}.png
+            new_name = f"page_{doc_id}_{page_num:04d}.png"
+
+            # Copy image
+            shutil.copy(img_file, data_dir / new_name)
+
+            # Read text
+            text = txt_file.read_text(encoding="utf-8").strip()
+
+            # Add metadata entry
+            metadata.append({
+                "file_name": f"data/{new_name}",
+                "text": text,
+                "document_id": doc_id,
+                "page_number": page_num
+            })
+
+    # Write metadata.jsonl
+    with open(output / "metadata.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
+        for entry in metadata:
+            f.write(json.dumps(entry, ensure_ascii=False) + "\n")
+
+    # Write dataset card
+    write_dataset_card(output, len(metadata))
+
+    print(f"Converted {len(metadata)} samples to {output}")
+
+
+def write_dataset_card(output_dir: Path, num_samples: int):
+    """Write HF dataset card."""
+    card = f'''---
+dataset_info:
+  features:
+    - name: image
+      dtype: image
+    - name: text
+      dtype: string
+    - name: document_id
+      dtype: string
+    - name: page_number
+      dtype: int32
+  splits:
+    - name: train
+      num_examples: {num_samples}
+license: cc-by-4.0
+language:
+  - es
+task_categories:
+  - image-to-text
+tags:
+  - ocr
+  - spanish
+  - academic-documents
+  - unir
+---
+
+# UNIR OCR Dataset
+
+Dataset de documentos académicos en español para evaluación de sistemas OCR.
+
+## Descripción
+
+- **Idioma**: Español
+- **Dominio**: Documentos académicos (instrucciones TFE de UNIR)
+- **Formato**: Imágenes PNG (300 DPI) + texto ground truth
+- **Total**: {num_samples} pares imagen-texto
+
+## Uso
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("path/to/dataset")
+
+for sample in dataset["train"]:
+    image = sample["image"]
+    text = sample["text"]
+```
+
+## Estructura
+
+Cada muestra contiene:
+- `image`: Imagen de la página (PIL.Image)
+- `text`: Texto ground truth extraído del PDF
+- `document_id`: ID del documento fuente
+- `page_number`: Número de página
+
+## Citación
+
+Parte del TFM "Optimización de Hiperparámetros OCR con Ray Tune" - UNIR 2025
+'''
+    (output_dir / "README.md").write_text(card, encoding="utf-8")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+
+    source = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "src/dataset"
+    output = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "src/dataset_hf"
+
+    convert_dataset(source, output)

src/dataset_formatting/upload-dataset.sh

@@ -0,0 +1,63 @@
+#!/bin/bash
+# Upload OCR dataset to Gitea generic packages
+#
+# Usage:
+#   ./src/dataset_formatting/upload-dataset.sh [token]
+#
+# Environment variables:
+#   GITEA_TOKEN - Gitea API token
+
+set -e
+
+GITEA_URL="https://seryus.ddns.net"
+GITEA_ORG="unir"
+PACKAGE_NAME="ocr-dataset-spanish"
+VERSION="1.0.0"
+DATASET_DIR="src/dataset_hf"
+TARBALL="dataset-${VERSION}.tar.gz"
+
+# Get token
+TOKEN="${1:-${GITEA_TOKEN}}"
+if [ -z "$TOKEN" ]; then
+    echo "Error: No token provided"
+    echo "Usage: $0 [token]"
+    echo "  or set GITEA_TOKEN environment variable"
+    exit 1
+fi
+
+# Check dataset exists
+if [ ! -d "$DATASET_DIR" ]; then
+    echo "Error: Dataset not found at $DATASET_DIR"
+    echo "Run: python src/convert_to_hf_dataset.py first"
+    exit 1
+fi
+
+# Create tarball
+echo "Creating tarball..."
+tar -czvf "$TARBALL" -C "$DATASET_DIR" .
+echo "Created: $TARBALL ($(du -h $TARBALL | cut -f1))"
+
+# Upload
+echo "Uploading to Gitea packages..."
+echo "  URL: $GITEA_URL/api/packages/$GITEA_ORG/generic/$PACKAGE_NAME/$VERSION/$TARBALL"
+
+HTTP_CODE=$(curl -sS -w "%{http_code}" -o /tmp/upload_response.txt \
+    -X PUT \
+    -H "Authorization: token $TOKEN" \
+    -H "Content-Type: application/octet-stream" \
+    --data-binary "@$TARBALL" \
+    "$GITEA_URL/api/packages/$GITEA_ORG/generic/$PACKAGE_NAME/$VERSION/$TARBALL")
+
+if [ "$HTTP_CODE" = "201" ] || [ "$HTTP_CODE" = "200" ]; then
+    echo "Success! Dataset uploaded."
+    echo "Download URL: $GITEA_URL/api/packages/$GITEA_ORG/generic/$PACKAGE_NAME/$VERSION/$TARBALL"
+    rm "$TARBALL"
+elif [ "$HTTP_CODE" = "409" ]; then
+    echo "Package version already exists (HTTP 409)"
+    rm "$TARBALL"
+else
+    echo "Error: Upload failed with HTTP $HTTP_CODE"
+    cat /tmp/upload_response.txt
+    rm "$TARBALL"
+    exit 1
+fi