# Optimización de Hiperparámetros OCR con Ray Tune para Documentos Académicos en Español

**Trabajo Fin de Máster (TFM) – Máster Universitario en Inteligencia Artificial**
**Líneas:** Percepción computacional · Aprendizaje automático
**Autor:** Sergio Jiménez Jiménez · **UNIR** · **Año:** 2025

> Optimización sistemática de hiperparámetros de **PaddleOCR (PP-OCRv5)** mediante **Ray Tune** con **Optuna** para mejorar el reconocimiento óptico de caracteres en documentos académicos en español.

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## Objetivo

Optimizar el rendimiento de PaddleOCR para documentos académicos en español mediante ajuste de hiperparámetros, alcanzando un **CER inferior al 2%** sin requerir fine-tuning del modelo ni recursos GPU dedicados.

**Resultado alcanzado:** CER = **1.49%** (objetivo cumplido)

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## Resultados Principales

| Modelo | CER | Precisión Caracteres | WER | Precisión Palabras |
|--------|-----|---------------------|-----|-------------------|
| PaddleOCR (Baseline) | 7.78% | 92.22% | 14.94% | 85.06% |
| **PaddleOCR-HyperAdjust** | **1.49%** | **98.51%** | **7.62%** | **92.38%** |

**Mejora obtenida:** Reducción del CER en un **80.9%**

### Configuración Óptima Encontrada

```python
config_optimizada = {
    "textline_orientation": True,           # CRÍTICO - reduce CER ~70%
    "use_doc_orientation_classify": False,
    "use_doc_unwarping": False,
    "text_det_thresh": 0.4690,              # Correlación -0.52 con CER
    "text_det_box_thresh": 0.5412,
    "text_det_unclip_ratio": 0.0,
    "text_rec_score_thresh": 0.6350,
}
```

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## Metodología

### Pipeline de Trabajo

```
PDF (académico UNIR)
 └─► Conversión a imagen (PyMuPDF, 300 DPI)
      └─► Extracción de ground truth
           └─► OCR con PaddleOCR (PP-OCRv5)
                └─► Evaluación (CER, WER con jiwer)
                     └─► Optimización (Ray Tune + Optuna)
```

### Experimento de Optimización

| Parámetro | Valor |
|-----------|-------|
| Número de trials | 64 |
| Algoritmo de búsqueda | OptunaSearch (TPE) |
| Métrica objetivo | CER (minimizar) |
| Trials concurrentes | 2 |
| Tiempo total | ~6 horas (CPU) |

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## Estructura del Repositorio

```
MastersThesis/
├── docs/                    # Documentación de capítulos del TFM
│   ├── 00_resumen.md
│   ├── 01_introduccion.md
│   ├── 02_contexto_estado_arte.md
│   ├── 03_objetivos_metodologia.md
│   ├── 04_comparativa_soluciones.md
│   ├── 05_optimizacion_hiperparametros.md
│   ├── 06_resultados_discusion.md
│   └── 07_conclusiones_trabajo_futuro.md
├── src/
│   ├── paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb  # Experimento principal
│   ├── paddle_ocr_tuning.py                      # Script de evaluación
│   ├── dataset_manager.py                        # Clase ImageTextDataset
│   ├── prepare_dataset.ipynb                     # Preparación del dataset
│   └── raytune_paddle_subproc_results_*.csv      # Resultados de 64 trials
├── results/                 # Resultados de benchmarks
├── instructions/            # Documento PDF de UNIR utilizado
├── ocr_benchmark_notebook.ipynb  # Benchmark comparativo inicial
└── README.md
```

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## Hallazgos Clave

1. **`textline_orientation=True` es crítico**: Reduce el CER en un 69.7%. Para documentos con layouts mixtos (tablas, encabezados), la clasificación de orientación de línea es esencial.

2. **Umbral `text_det_thresh` importante**: Correlación -0.52 con CER. Valores óptimos entre 0.4-0.5. Valores < 0.1 causan fallos catastróficos (CER >40%).

3. **Componentes innecesarios para PDFs digitales**: `use_doc_orientation_classify` y `use_doc_unwarping` no mejoran el rendimiento en documentos académicos digitales.

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## Requisitos

| Componente | Versión |
|------------|---------|
| Python | 3.11.9 |
| PaddlePaddle | 3.2.2 |
| PaddleOCR | 3.3.2 |
| Ray | 2.52.1 |
| Optuna | 4.6.0 |
| jiwer | (para métricas CER/WER) |
| PyMuPDF | (para conversión PDF) |

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## Uso

### Preparar dataset
```bash
# Ejecutar prepare_dataset.ipynb para convertir PDF a imágenes y extraer ground truth
jupyter notebook src/prepare_dataset.ipynb
```

### Ejecutar optimización
```bash
# Ejecutar el notebook principal de Ray Tune
jupyter notebook src/paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb
```

### Evaluación individual
```bash
python src/paddle_ocr_tuning.py \
    --pdf-folder ./dataset \
    --textline-orientation True \
    --text-det-thresh 0.469 \
    --text-det-box-thresh 0.541 \
    --text-rec-score-thresh 0.635
```

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## Fuentes de Datos

- **Dataset**: Instrucciones para la elaboración del TFE (UNIR), 24 páginas
- **Resultados benchmark**: `results/ai_ocr_benchmark_finetune_results_20251206_113206.csv`
- **Resultados Ray Tune**: `src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv`

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## Trabajo Pendiente para Completar el TFM

### Contexto: Limitaciones de Hardware

Este trabajo adoptó la estrategia de **optimización de hiperparámetros** en lugar de **fine-tuning** debido a:
- **Sin GPU dedicada**: Ejecución exclusivamente en CPU
- **Tiempo de inferencia elevado**: ~69 segundos/página en CPU
- **Fine-tuning inviable**: Entrenar modelos de deep learning sin GPU requeriría tiempos prohibitivos

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 Pendientes

#### 1. Validación del Enfoque (Prioridad Alta)
- [ ] **Validación cruzada en otros documentos**: Evaluar la configuración óptima en otros tipos de documentos en español (facturas, formularios, contratos) para verificar generalización
- [ ] **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
- [ ] **Evaluación con GPU**: Medir tiempos de inferencia con aceleración GPU para escenarios de producción

#### 3. Documentación y Presentación (Prioridad Alta)
- [ ] **Completar memoria TFM**: Unificar los capítulos del directorio `docs/` en documento final siguiendo plantilla UNIR
- [ ] **Crear presentación**: Preparar slides para la defensa del TFM
- [ ] **Añadir diagramas y figuras**: Incluir visualizaciones de los resultados de Ray Tune (distribución CER, correlaciones)

#### 4. Extensiones Futuras (Opcional)
- [ ] **Herramienta de configuración automática**: Desarrollar una herramienta que determine automáticamente la configuración óptima para un nuevo tipo de documento
- [ ] **Benchmark público para español**: Publicar un benchmark de OCR para documentos en español que facilite comparación de soluciones
- [ ] **Optimización multi-objetivo**: Considerar CER, WER y tiempo de inferencia simultáneamente

### Recomendación de Próximos Pasos

1. **Inmediato**: Validar en 2-3 tipos de documentos adicionales para demostrar generalización
2. **Corto plazo**: Ampliar dataset y revisar ground truth manualmente
3. **Para la defensa**: Completar memoria unificada y crear presentación con visualizaciones

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## Licencia

Este proyecto es parte de un Trabajo Fin de Máster académico.

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## Referencias

- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
- [Ray Tune](https://docs.ray.io/en/latest/tune/index.html)
- [Optuna](https://optuna.org/)
- [jiwer](https://github.com/jitsi/jiwer)