MastersThesis/docs/04_desarrollo_especifico.md

Desarrollo específico de la contribución

El presente capítulo constituye el núcleo técnico de este trabajo fin de máster. Siguiendo la estructura de "Comparativa de soluciones" establecida por las instrucciones de UNIR, se desarrollan tres fases interrelacionadas. Estas fases son tres: planteamiento y ejecución del benchmark comparativo, optimización de hiperparámetros mediante Ray Tune, y análisis e interpretación de los resultados.

Planteamiento de la comparativa

Introducción

Antes de abordar la optimización de hiperparámetros, era necesario seleccionar el motor OCR que serviría como base para la experimentación. Para ello, se realizó un estudio comparativo entre tres soluciones de código abierto representativas del estado del arte: EasyOCR, PaddleOCR y DocTR. Los experimentos, documentados en los informes de métricas y en los CSV de resultados del repositorio, permitieron identificar el modelo más prometedor para la fase de optimización posterior.

Identificación del Problema

El reconocimiento óptico de caracteres en documentos académicos en español presenta desafíos específicos que la literatura no ha abordado en profundidad. A diferencia de los benchmarks estándar en inglés, los documentos académicos hispanohablantes combinan características ortográficas propias, como acentos, eñes, diéresis y signos de puntuación invertidos, con una estructura sencilla basada en índice y encabezados.

Los documentos académicos típicos incluyen texto corrido con índice, listas numeradas, encabezados multinivel y notas al pie, lo que complica la tarea de ordenación del texto reconocido. A esto se suma el uso de tipografía profesional con múltiples fuentes, tamaños y estilos (negrita, cursiva), que puede confundir a los modelos de reconocimiento. Aunque los PDFs digitales suelen tener alta calidad, pueden contener artefactos de compresión que degradan la legibilidad de caracteres pequeños o de bajo contraste.

Alternativas Evaluadas

Se seleccionaron tres soluciones OCR de código abierto representativas del estado del arte:

Tabla 20. Soluciones OCR evaluadas en el benchmark comparativo.

Solución	Desarrollador	Versión	Justificación de selección
EasyOCR	Jaided AI	Última estable	Popularidad, facilidad de uso
PaddleOCR	Baidu	PP-OCRv5	Estado del arte industrial
DocTR	Mindee	Última estable	Orientación académica
Fuente: docs/metrics/metrics.md.

Imágenes Docker disponibles en el registro del proyecto:

• PaddleOCR: seryus.ddns.net/unir/paddle-ocr-gpu, seryus.ddns.net/unir/paddle-ocr-cpu
• EasyOCR: seryus.ddns.net/unir/easyocr-gpu
• DocTR: seryus.ddns.net/unir/doctr-gpu

Criterios de Éxito

Los criterios establecidos para evaluar las soluciones fueron:

1. Precisión (CER < 5%): Error de caracteres aceptable para documentos académicos
2. Configurabilidad: Disponibilidad de hiperparámetros ajustables
3. Soporte para español: Modelos preentrenados que incluyan el idioma
4. Documentación: Calidad de la documentación técnica
5. Mantenimiento activo: Actualizaciones recientes y comunidad activa

Configuración del Experimento

Dataset de Evaluación

Se utilizó el documento "Instrucciones para la redacción y elaboración del TFE" del Máster Universitario en Inteligencia Artificial de UNIR, ubicado en la carpeta instructions/.

Tabla 21. Características del dataset de evaluación inicial.

Característica	Valor
Documento fuente	Instrucciones TFE UNIR
Número de páginas evaluadas	5 (benchmark inicial)
Formato	PDF digital (no escaneado)
Idioma principal	Español
Resolución de conversión	300 DPI
Formato de imagen	PNG
Fuente: docs/metrics/metrics.md.

Proceso de Conversión

La conversión del PDF a imágenes se realizó mediante PyMuPDF (fitz) a 300 DPI, resolución estándar para OCR que proporciona suficiente detalle para caracteres pequeños sin generar archivos excesivamente grandes. La implementación está disponible en src/prepare_dataset.ipynb.

Extracción del Ground Truth

El texto de referencia se extrajo directamente del PDF mediante PyMuPDF, preservando la estructura de líneas del documento original. Esta aproximación puede introducir errores en el orden de lectura cuando hay secciones con encabezados, listas o saltos de línea, por lo que se documenta junto al pipeline de preparación en src/prepare_dataset.ipynb. Para la comparación entre motores, las salidas se guardan en debugset/ al activar save_output=True, y el flujo de trabajo se describe en src/README.md y en los README de cada servicio: src/paddle_ocr/README.md, src/easyocr_service/README.md, src/doctr_service/README.md.

Configuración de los Modelos

La configuración de cada modelo se detalla en los README de cada servicio y sus ficheros de dependencias:

• EasyOCR: Configurado con soporte para español e inglés, permitiendo reconocer palabras en ambos idiomas que puedan aparecer en documentos académicos (referencias, términos técnicos).

• PaddleOCR (PP-OCRv5): Se utilizaron los modelos Mobile, adecuados para la VRAM disponible. Los modelos Server se probaron y produjeron OOM en este hardware. La versión utilizada fue PaddleOCR 3.3.2.

• DocTR: Se seleccionaron las arquitecturas db_resnet50 para detección y sar_resnet31 para reconocimiento, representando una configuración de alta precisión.

Fuente: src/paddle_ocr/README.md, src/easyocr_service/README.md, src/doctr_service/README.md, src/paddle_ocr/requirements.txt, src/easyocr_service/requirements.txt, src/doctr_service/requirements.txt.

Métricas de Evaluación

Se utilizó la biblioteca jiwer para calcular CER y WER de manera estandarizada. La normalización a minúsculas y eliminación de espacios extremos asegura una comparación justa que no penaliza diferencias de capitalización. La implementación está disponible en src/paddle_ocr/paddle_ocr_tuning_rest.py, src/easyocr_service/easyocr_tuning_rest.py y src/doctr_service/doctr_tuning_rest.py.

Resultados del Benchmark

Resultados de PaddleOCR (Configuración Baseline)

Durante el benchmark inicial se evaluó PaddleOCR con configuración por defecto en un subconjunto del dataset. Los resultados preliminares mostraron variabilidad significativa entre páginas, en función de los cambios de formato y de la estructura del texto.

Tabla 22. Variabilidad del error por tipo de contenido.

Tipo de contenido	Nivel de error	Observaciones
Texto corrido	Bajo	Mejor rendimiento
Texto con listas	Medio	Rendimiento intermedio
Índice y encabezados	Medio	Orden de lectura sensible
Encabezados + notas	Medio	Variación tipográfica
Fuente: Elaboración propia a partir del benchmark.

Observaciones del benchmark inicial:

1. Las páginas con más cambios de formato y listados presentaron mayor error debido a la dificultad de ordenar correctamente las líneas de texto.

2. La página con texto corrido continuo obtuvo el mejor resultado, demostrando la capacidad del modelo para texto estándar.

3. El promedio general se situó en un rango medio de error, con margen de mejora.

4. Los errores más frecuentes fueron: confusión de acentos, caracteres duplicados, y errores en signos de puntuación.

Comparativa de Modelos

Los tres modelos evaluados representan diferentes paradigmas de OCR:

Tabla 23. Comparativa de arquitecturas OCR evaluadas.

Modelo	Tipo	Componentes	Fortalezas Clave
EasyOCR	End-to-end (det + rec)	CRAFT + CRNN/Transformer	Ligero, fácil de usar, multilingüe
PaddleOCR	End-to-end (det + rec + cls)	DB + SVTR/CRNN	Soporte multilingüe robusto, pipeline configurable
DocTR	End-to-end (det + rec)	DB/LinkNet + CRNN/SAR/ViTSTR	Orientado a investigación, API limpia
Fuente: Documentación oficial de cada herramienta (JaidedAI, 2020; PaddlePaddle, 2024; Mindee, 2021).

Análisis Cualitativo de Errores

Un análisis cualitativo de los errores producidos reveló patrones específicos:

Errores de acentuación:

• información → informacion (pérdida de acento)
• más → mas (cambio de significado)
• él → el (cambio de significado)

Errores de caracteres especiales:

• año → ano (pérdida de eñe)
• ¿Cómo → Como (pérdida de signos invertidos)

Errores de duplicación:

• titulación → titulacióon (carácter duplicado)
• documento → doccumento (consonante duplicada)

Ejemplo de predicción de PaddleOCR para una página:

"Escribe siempre al menos un párrafo de introducción en cada capítulo o apartado, explicando de qué vas a tratar en esa sección. Evita que aparezcan dos encabezados de nivel consecutivos sin ningún texto entre medias. [...] En esta titulacióon se cita de acuerdo con la normativa Apa."

Errores identificados en este ejemplo:

• titulacióon en lugar de titulación (carácter duplicado)
• Apa en lugar de APA (capitalización)

Justificación de la Selección de PaddleOCR

Criterios de Selección

La selección de PaddleOCR para la fase de optimización se basó en los siguientes criterios:

Tabla 24. Evaluación de criterios de selección (cualitativa).

Criterio	EasyOCR	PaddleOCR	DocTR
CER benchmark	Medio	Mejor	Medio
Configurabilidad	Baja	Alta	Media
Soporte español	Sí	Sí (dedicado)	Limitado
Documentación	Media	Alta	Alta
Mantenimiento	Medio	Alto	Medio
Fuente: Elaboración propia a partir del benchmark y la documentación de cada herramienta.

Hiperparámetros Disponibles en PaddleOCR

PaddleOCR expone múltiples hiperparámetros ajustables, clasificados por etapa del pipeline:

Detección:

• text_det_thresh: Umbral de probabilidad para píxeles de texto
• text_det_box_thresh: Umbral de confianza para cajas detectadas
• text_det_unclip_ratio: Factor de expansión de cajas

Reconocimiento:

• text_rec_score_thresh: Umbral de confianza para resultados

Preprocesamiento:

• use_textline_orientation: Clasificación de orientación de línea
• use_doc_orientation_classify: Clasificación de orientación de documento
• use_doc_unwarping: Corrección de deformación

Esta riqueza de configuración permite explorar sistemáticamente el espacio de hiperparámetros mediante técnicas de optimización automática.

Decisión Final

Se selecciona PaddleOCR (PP-OCRv5) para la fase de optimización debido a:

1. Resultados iniciales prometedores: Rendimiento base competitivo con margen de mejora
2. Alta configurabilidad: Múltiples hiperparámetros ajustables en tiempo de inferencia
3. Pipeline modular: Permite aislar el impacto de cada componente
4. Soporte activo para español: Modelos específicos y actualizaciones frecuentes
5. Documentación técnica: Descripción detallada de cada parámetro

Limitaciones del Benchmark

1. Tamaño reducido: Solo 5 páginas evaluadas en el benchmark comparativo inicial. Esto limita la generalización de las conclusiones.

2. Único tipo de documento: Documentos académicos de UNIR únicamente. Otros tipos de documentos (facturas, formularios, contratos) podrían presentar resultados diferentes.

3. Ground truth automático: El texto de referencia se extrajo programáticamente del PDF, lo cual puede introducir errores en el orden de lectura cuando hay secciones con encabezados y saltos de línea.

4. Referencia CPU separada: Los tiempos en CPU se midieron en un experimento independiente y solo se usan como comparación de rendimiento frente a GPU.

Síntesis del Benchmark

El benchmark comparativo ha permitido identificar PaddleOCR como la solución más prometedora para la fase de optimización, gracias a su combinación de rendimiento base competitivo, alta configurabilidad del pipeline y documentación técnica completa. Sin embargo, el análisis también reveló limitaciones importantes: el tamaño reducido del benchmark (5 páginas), la restricción a un único tipo de documento, y la extracción automática del ground truth que puede introducir errores en el orden de lectura cuando hay secciones con encabezados y saltos de línea. Estas limitaciones se tendrán en cuenta al interpretar los resultados de la fase de optimización.

Fuente: docs/metrics/metrics.md, src/results/*.csv, documentación oficial de PaddleOCR.

Desarrollo de la comparativa: Optimización de hiperparámetros

Introducción

Una vez seleccionado PaddleOCR como motor base, el siguiente paso fue explorar sistemáticamente su espacio de configuración para identificar los hiperparámetros que maximizan el rendimiento en documentos académicos en español. Para ello se empleó Ray Tune con el algoritmo de búsqueda Optuna, una combinación que permite explorar eficientemente espacios de búsqueda mixtos (parámetros continuos y categóricos). Los experimentos se implementaron en src/run_tuning.py con apoyo de la librería src/raytune_ocr.py, almacenándose los resultados en src/results. Esta aproximación ofrece ventajas significativas frente al fine-tuning tradicional: no requiere datasets de entrenamiento etiquetados, no modifica los pesos del modelo preentrenado, y puede ejecutarse con hardware de consumo cuando se dispone de aceleración GPU.

Configuración del Experimento

Entorno de Ejecución

El experimento se ejecutó en el siguiente entorno:

Tabla 25. Entorno de ejecución del experimento.

Componente	Versión/Especificación
Sistema operativo	Ubuntu 24.04.3 LTS
Python	3.12.3
PaddlePaddle	3.2.2
PaddleOCR	3.3.2
Ray	2.52.1
Optuna	4.7.0
CPU	AMD Ryzen 7 5800H
RAM	16 GB DDR4
GPU	NVIDIA RTX 3060 Laptop (5.66 GB VRAM)
Fuente: src/paddle_ocr/requirements.txt, src/raytune/requirements.txt, docs/metrics/metrics.md.

Arquitectura de Ejecución

La arquitectura basada en contenedores Docker es fundamental para este proyecto debido a los conflictos de dependencias inherentes entre los diferentes componentes:

• Conflictos entre motores OCR: PaddleOCR, DocTR y EasyOCR tienen dependencias mutuamente incompatibles (diferentes versiones de PyTorch/PaddlePaddle, OpenCV, etc.)
• Incompatibilidades CUDA/cuDNN: Cada motor OCR requiere versiones específicas de CUDA y cuDNN que no pueden coexistir en un mismo entorno virtual
• Aislamiento de Ray Tune: Ray Tune tiene sus propias dependencias que pueden entrar en conflicto con las librerías de inferencia OCR

Esta arquitectura containerizada permite ejecutar cada componente en su entorno aislado óptimo, comunicándose via API REST:

---
title: "Arquitectura de ejecución con Docker Compose"
config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#E6F4F9"
    primaryTextColor: "#404040"
    primaryBorderColor: "#0098CD"
    lineColor: "#0098CD"
---
flowchart LR
    subgraph Docker["Docker Compose"]
        A["RayTune Container"]
        B["OCR Service Container"]
    end

    A -->|"HTTP POST /evaluate"| B
    B -->|"JSON {CER, WER, TIME}"| A
    A -.->|"Health check /health"| B

La arquitectura containerizada src/docker-compose.tuning.paddle.yml))))), src/docker-compose.tuning.doctr.yml, src/docker-compose.tuning.easyocr.yml, src/docker-compose.tuning.ymlofrece:

1. Aislamiento de dependencias entre Ray Tune y los motores OCR
2. Health checks automáticos para asegurar disponibilidad del servicio
3. Comunicación via API REST (endpoints /health y /evaluate)
4. Soporte para GPU mediante nvidia-docker

# Iniciar servicio OCR con GPU
docker compose -f docker-compose.tuning.doctr.yml up -d doctr-gpu

# Ejecutar optimización (64 trials)
docker compose -f docker-compose.tuning.doctr.yml run raytune --service doctr --samples 64

# Detener servicios
docker compose -f docker-compose.tuning.doctr.yml down

Respuesta del servicio OCR:

{
    "CER": 0.0149,
    "WER": 0.0762,
    "TIME": 15.8,
    "PAGES": 5,
    "TIME_PER_PAGE": 3.16
}

Infraestructura Docker

La infraestructura del proyecto se basa en contenedores Docker para garantizar reproducibilidad y aislamiento de dependencias. Se generaron seis imágenes Docker, cada una optimizada para su propósito específico.

Tabla 26. Imágenes Docker generadas para el proyecto.

Imagen	Propósito	Base	Puerto
seryus.ddns.net/unir/paddle-ocr-gpu	PaddleOCR con aceleración GPU	nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-runtime	8002
seryus.ddns.net/unir/paddle-ocr-cpu	PaddleOCR para entornos sin GPU	python:3.11-slim	8002
seryus.ddns.net/unir/easyocr-gpu	EasyOCR con aceleración GPU	nvidia/cuda:13.0.2-cudnn-runtime	8002*
seryus.ddns.net/unir/doctr-gpu	DocTR con aceleración GPU	nvidia/cuda:13.0.2-cudnn-runtime	8003
seryus.ddns.net/unir/raytune	Orquestador Ray Tune	python:3.12-slim	-
Fuente: Elaboración propia. Dockerfiles disponibles en src/paddle_ocr, src/easyocr_service, src/doctr_service, src/raytune.

Arquitectura de Microservicios

---
title: "Arquitectura de microservicios para optimización OCR"
config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#E6F4F9"
    primaryTextColor: "#404040"
    primaryBorderColor: "#0098CD"
    lineColor: "#0098CD"
---
flowchart TB
    subgraph Host["Host (Ubuntu 24.04)"]
        subgraph Docker["Docker Compose"]
            RT["RayTune\n(Orquestador)"]
            subgraph OCR["Servicios OCR (GPU)"]
                P["PaddleOCR\n:8002"]
                E["EasyOCR\n:8001"]
                D["DocTR\n:8003"]
            end
        end
        GPU["NVIDIA RTX 3060\n(5.66 GB VRAM)"]
        DS[("Dataset\n/app/dataset")]
        RES[("Resultados\n/app/results")]
    end

    RT -->|"POST /evaluate"| P
    RT -->|"POST /evaluate"| E
    RT -->|"POST /evaluate"| D
    P & E & D --> GPU
    P & E & D --> DS
    RT --> RES

Estrategia de Build Multi-Stage

Los Dockerfiles utilizan una estrategia de build multi-stage para optimizar tiempos de construcción y tamaño de imágenes:

---
title: "Estrategia de build multi-stage"
config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#E6F4F9"
    primaryTextColor: "#404040"
    primaryBorderColor: "#0098CD"
    lineColor: "#0098CD"
---
flowchart LR
    subgraph Stage1["Stage 1: Base"]
        B1["CUDA Runtime"]
        B2["Python + pip"]
        B3["Dependencias OCR"]
    end

    subgraph Stage2["Stage 2: Deploy"]
        D1["Código aplicación"]
        D2["FastAPI REST"]
    end

    Stage1 --> Stage2

    B1 --> B2 --> B3
    D1 --> D2

Ventajas de esta estrategia:

1. Caché de dependencias: La etapa base (CUDA + dependencias) se cachea y reutiliza
2. Builds rápidos: Los cambios de código solo reconstruyen la etapa de deploy
3. Imágenes optimizadas: Solo se incluyen los archivos necesarios para ejecución

Docker Compose Files

El proyecto incluye múltiples archivos Docker Compose para diferentes escenarios de uso:

Tabla 27. Archivos Docker Compose del proyecto.

Archivo	Propósito	Servicios
src/docker-compose.tuning.yml	Optimización principal	RayTune + PaddleOCR + DocTR
src/docker-compose.tuning.easyocr.yml	Optimización EasyOCR	RayTune + EasyOCR
src/docker-compose.tuning.paddle.yml	Optimización PaddleOCR	RayTune + PaddleOCR
src/docker-compose.tuning.doctr.yml	Optimización DocTR	RayTune + DocTR
Fuente: src/docker-compose.tuning.yml, src/docker-compose.tuning.easyocr.yml, src/docker-compose.tuning.paddle.yml, src/docker-compose.tuning.doctr.yml.

Nota: EasyOCR y PaddleOCR utilizan el mismo puerto (8002). Debido a limitaciones de recursos GPU (VRAM insuficiente para ejecutar múltiples modelos OCR simultáneamente), solo se ejecuta un servicio a la vez durante los experimentos. Por esta razón, EasyOCR tiene su propio archivo Docker Compose separado.

Gestión de Volúmenes

Se utilizan volúmenes Docker nombrados para persistir los modelos descargados entre ejecuciones:

Tabla 28. Volúmenes Docker para caché de modelos.

Volumen	Servicio	Contenido
paddlex-model-cache	PaddleOCR	Modelos PP-OCRv5
easyocr-model-cache	EasyOCR	Modelos CRAFT + CRNN
doctr-model-cache	DocTR	Modelos db_resnet50 + crnn_vgg16_bn
Fuente: src/docker-compose.tuning.yml, src/docker-compose.tuning.easyocr.yml, src/docker-compose.tuning.paddle.yml, src/docker-compose.tuning.doctr.yml.

Health Checks y Monitorización

Todos los servicios implementan health checks para garantizar disponibilidad antes de iniciar la optimización:

healthcheck:
  test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
  interval: 30s
  timeout: 10s
  retries: 3
  start_period: 60s  # PaddleOCR: 60s, EasyOCR: 120s, DocTR: 180s

Los tiempos de start_period varían según el servicio debido al tiempo de carga de modelos:

• PaddleOCR: 60 segundos (modelos más ligeros)
• EasyOCR: 120 segundos (carga de modelos CRAFT)
• DocTR: 180 segundos (modelos ResNet más pesados)

Fuente: src/docker-compose.tuning.paddle.yml, src/docker-compose.tuning.easyocr.yml, src/docker-compose.tuning.doctr.yml.

Flujo de Ejecución Completo

---
title: "Flujo de ejecución de optimización con Ray Tune"
config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#E6F4F9"
    primaryTextColor: "#404040"
    primaryBorderColor: "#0098CD"
    lineColor: "#0098CD"
---
sequenceDiagram
    participant U as Usuario
    participant DC as Docker Compose
    participant RT as RayTune
    participant OCR as Servicio OCR
    participant GPU as GPU

    U->>DC: docker compose up -d
    DC->>OCR: Iniciar contenedor
    OCR->>GPU: Cargar modelos CUDA
    OCR-->>DC: Health check OK

    U->>DC: docker compose run raytune
    DC->>RT: Iniciar optimización

    loop 64 trials
        RT->>RT: Optuna sugiere config
        RT->>OCR: POST /evaluate {config}
        OCR->>GPU: Inferencia OCR
        OCR-->>RT: {CER, WER, TIME}
        RT->>RT: Registrar métricas
    end

    RT-->>U: Mejor configuración encontrada
    U->>DC: docker compose down

Reproducibilidad

Para reproducir los experimentos:

# 1. Clonar repositorio
git clone https://seryus.ddns.net/unir/MastersThesis.git
cd MastersThesis/src

# 2. Iniciar servicio OCR (requiere nvidia-docker)
docker compose -f docker-compose.tuning.paddle.yml up -d paddle-ocr-gpu

# 3. Verificar health check
curl http://localhost:8002/health

# 4. Ejecutar optimización (64 trials)
docker compose -f docker-compose.tuning.paddle.yml run raytune \
    --service paddle --samples 64

# 5. Resultados en src/results/
ls -la results/raytune_paddle_results_*.csv

# 6. Limpiar
docker compose -f docker-compose.tuning.paddle.yml down

Los resultados de los experimentos están disponibles en:

• src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv
• src/results/raytune_easyocr_results_20260119_120204.csv
• src/results/raytune_doctr_results_20260119_121445.csv
• src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv

Dataset Extendido

Para la fase de optimización se extendió el dataset:

Tabla 29. Características del dataset de optimización.

Característica	Valor
Páginas del dataset completo	45
Páginas por trial	5 (páginas 5-10)
Estructura	Carpetas img/ y txt/ pareadas
Resolución	300 DPI
Formato imagen	PNG
Fuente: docs/metrics/metrics.md, src/prepare_dataset.ipynb.

La clase ImageTextDataset gestiona la carga de pares imagen-texto desde la estructura de carpetas pareadas. La implementación está disponible en src/paddle_ocr/dataset_manager.py, src/easyocr_service/dataset_manager.py y src/doctr_service/dataset_manager.py.

Espacio de Búsqueda

El espacio de búsqueda se definió considerando los hiperparámetros más relevantes identificados en la documentación de PaddleOCR, utilizando tune.choice() para parámetros booleanos y tune.uniform() para umbrales continuos. La implementación está disponible en src/raytune/raytune_ocr.py (ver Anexo A).

Tabla 30. Descripción detallada del espacio de búsqueda.

Parámetro	Tipo	Rango	Descripción
use_doc_orientation_classify	Booleano	{True, False}	Clasificación de orientación del documento completo
use_doc_unwarping	Booleano	{True, False}	Corrección de deformación/curvatura
textline_orientation	Booleano	{True, False}	Clasificación de orientación por línea de texto
text_det_thresh	Continuo	[0.0, 0.7]	Umbral de probabilidad para píxeles de texto
text_det_box_thresh	Continuo	[0.0, 0.7]	Umbral de confianza para cajas detectadas
text_det_unclip_ratio	Fijo	0.0	Coeficiente de expansión (no explorado)
text_rec_score_thresh	Continuo	[0.0, 0.7]	Umbral de confianza de reconocimiento
Fuente: Documentación de PaddleOCR.

Justificación del espacio:

1. Rango [0.0, 0.7] para umbrales: Se evitan valores extremos (>0.7) que podrían filtrar demasiado texto válido, y se incluye 0.0 para evaluar el impacto de desactivar el filtrado.

2. text_det_unclip_ratio fijo: Por decisión de diseño inicial, este parámetro se mantuvo constante para reducir la dimensionalidad del espacio de búsqueda.

3. Parámetros booleanos completos: Los tres parámetros de preprocesamiento se exploran completamente para identificar cuáles son necesarios para documentos digitales.

Configuración de Ray Tune

Se configuró Ray Tune con OptunaSearch como algoritmo de búsqueda, optimizando CER en 64 trials con 2 ejecuciones concurrentes. La implementación está disponible en src/raytune/raytune_ocr.py (ver Anexo A).

Tabla 31. Parámetros de configuración de Ray Tune.

Parámetro	Valor	Justificación
Métrica objetivo	CER	Métrica estándar para OCR
Modo	min	Minimizar tasa de error
Algoritmo	OptunaSearch (TPE)	Eficiente para espacios mixtos
Número de trials	64	Balance entre exploración y tiempo
Trials concurrentes	2	Limitado por memoria disponible
Fuente: src/raytune/raytune_ocr.py.

Elección de 64 trials:

El número de trials se eligió buscando un equilibrio entre exploración del espacio de búsqueda y tiempo total de ejecución.

Resultados de la Optimización

Ejecución del Experimento

El experimento se ejecutó exitosamente con los siguientes resultados globales:

Tabla 32. Resumen de la ejecución del experimento (referencia CPU).

Métrica	Valor
Trials completados	64/64
Trials fallidos	0
Tiempo total (CPU)	6.2 horas
Tiempo medio por trial (CPU)	347.6 segundos
Páginas procesadas	320 (64 trials × 5 páginas)
Fuente: src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv.

Estadísticas Descriptivas

Del archivo CSV de resultados src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv:

Tabla 33. Estadísticas descriptivas de los 64 trials.

Estadística	CER	WER	Tiempo/Página (s)
count	64	64	64
mean	2.30%	9.25%	0.84
std	2.20%	1.78%	0.53
min	0.79%	6.80%	0.56
50% (mediana)	0.87%	8.39%	0.59
max	7.30%	13.20%	2.22
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Observaciones:

1. Baja varianza en CER: La desviación estándar (2.20%) es similar a la media (2.30%), indicando una distribución relativamente consistente sin valores extremos catastróficos.

2. Mediana vs Media: La mediana del CER (0.87%) es menor que la media (2.30%), confirmando una distribución ligeramente sesgada hacia valores bajos.

3. Velocidad GPU: El tiempo de ejecución promedio es de 0.84 s/página, lo que representa una aceleración significativa respecto a la ejecución en CPU (~69 s/página, 82x más rápido).

Distribución de Resultados

Tabla 34. Distribución de trials por rango de CER.

Rango CER	Número de trials	Porcentaje
< 2%	43	67.2%
2% - 5%	10	15.6%
5% - 10%	11	17.2%
> 10%	0	0.0%
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Figura 15. Distribución de trials por rango de CER.

---
title: "Distribución de trials por rango de CER"
config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#E6F4F9"
    primaryTextColor: "#404040"
    primaryBorderColor: "#0098CD"
    lineColor: "#0098CD"
---
pie showData
    title Distribución de 64 trials
    "CER < 2%" : 43
    "CER 2-5%" : 10
    "CER 5-10%" : 11

Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

La mayoría de trials (67.2%) alcanzaron CER < 2%, cumpliendo el objetivo establecido. Ningún trial presentó fallos catastróficos (CER > 10%), demostrando la estabilidad de la optimización con GPU.

Mejor Configuración Encontrada

La configuración que minimizó el CER fue:

Best CER: 0.007884 (0.79%)
Best WER: 0.077848 (7.78%)

Configuración óptima:
  textline_orientation: True
  use_doc_orientation_classify: True
  use_doc_unwarping: False
  text_det_thresh: 0.0462
  text_det_box_thresh: 0.4862
  text_det_unclip_ratio: 0.0
  text_rec_score_thresh: 0.5658

Tabla 35. Configuración óptima identificada.

Parámetro	Valor óptimo	Valor por defecto	Cambio
textline_orientation	True	False	Activado
use_doc_orientation_classify	True	False	Activado
use_doc_unwarping	False	False	Sin cambio
text_det_thresh	0.0462	0.3	-0.254
text_det_box_thresh	0.4862	0.6	-0.114
text_det_unclip_ratio	0.0	1.5	-1.5 (fijado)
text_rec_score_thresh	0.5658	0.5	+0.066
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Análisis de Correlación

Se calculó la correlación de Pearson entre los parámetros de configuración (codificados como 0/1 en el caso de booleanos) y las métricas de error:

Tabla 36. Correlación de parámetros con CER.

Parámetro	Correlación con CER	Interpretación
use_doc_unwarping	+0.879	Correlación alta positiva
use_doc_orientation_classify	-0.712	Correlación alta negativa
textline_orientation	-0.535	Correlación moderada negativa
text_det_thresh	+0.428	Correlación moderada positiva
text_det_box_thresh	+0.311	Correlación moderada positiva
text_rec_score_thresh	-0.268	Correlación moderada negativa
text_det_unclip_ratio	NaN	Varianza cero (valor fijo)
Fuente: src/results/correlations/paddle_correlations.csv.

Tabla 37. Correlación de parámetros con WER.

Parámetro	Correlación con WER	Interpretación
use_doc_unwarping	+0.744	Correlación alta positiva
use_doc_orientation_classify	-0.602	Correlación alta negativa
textline_orientation	-0.591	Correlación moderada negativa
text_det_thresh	+0.399	Correlación moderada positiva
text_det_box_thresh	+0.256	Correlación moderada positiva
text_rec_score_thresh	-0.080	Correlación débil negativa
text_det_unclip_ratio	NaN	Varianza cero (valor fijo)
Fuente: src/results/correlations/paddle_correlations.csv.

Figura 16. Correlación de hiperparámetros con CER.

---
title: "Correlación de hiperparámetros con CER"
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    plotColorPalette: "#0098CD"
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    y-axis "Correlación con CER" -0.8 --> 0.9
    x-axis ["unwarp", "orient_doc", "orient_line", "det_thresh", "box_thresh", "rec_score"]
    bar [0.879, -0.712, -0.535, 0.428, 0.311, -0.268]

Fuente: src/results/correlations/paddle_correlations.csv.

Leyenda: Valores positivos indican que aumentar el parámetro incrementa el CER. Los parámetros booleanos se codifican como 0/1 para el cálculo de la correlación. Abreviaturas: unwarp = use_doc_unwarping, orient_doc = use_doc_orientation_classify, orient_line = textline_orientation, det_thresh = text_det_thresh, box_thresh = text_det_box_thresh, rec_score = text_rec_score_thresh.

Hallazgo clave: use_doc_unwarping presenta la correlación positiva más alta con CER (0.879), lo que indica que activar este módulo incrementa el error en este dataset. En cambio, use_doc_orientation_classify y textline_orientation tienen correlación negativa, asociada a mejoras cuando están activados.

Impacto del Parámetro textline_orientation

El parámetro booleano textline_orientation demostró tener el mayor impacto en el rendimiento:

Tabla 38. Impacto del parámetro textline_orientation.

textline_orientation	CER Medio	CER Std	WER Medio	N trials
True	1.74%	1.94%	8.75%	52
False	4.73%	1.37%	11.42%	12
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Interpretación:

1. Reducción del CER: Con textline_orientation=True, el CER medio es 2.7 veces menor (1.74% vs 4.73%).

2. Varianza: La desviación estándar es mayor cuando textline_orientation=True (1.94% vs 1.37%), aunque los valores medios siguen siendo mejores.

3. Reducción del CER: 63.2% cuando se habilita la clasificación de orientación de línea.

Figura 17. Impacto de textline_orientation en CER.

---
title: "Impacto de textline_orientation en CER"
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    plotColorPalette: "#0098CD"
---
xychart-beta
    x-axis ["textline_orientation=False", "textline_orientation=True"]
    y-axis "CER (%)" 0 --> 15
    bar [4.73, 1.74]

Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Explicación técnica:

El parámetro textline_orientation activa un clasificador que determina la orientación de cada línea de texto detectada. Para documentos con índice, encabezados y listas, este clasificador asegura que el texto se lea en el orden correcto, evitando la mezcla de líneas de diferentes secciones.

Análisis de Trials con Mayor CER

No se observaron fallos catastróficos (CER > 10%). El CER máximo fue 7.30%, por lo que el análisis se centra en los trials con peor desempeño relativo:

Tabla 39. Trials con mayor CER.

Trial ID	CER	text_det_thresh	textline_orientation
f699b826	7.30%	0.285	False
34bfaecf	7.29%	0.030	True
8c1998de	6.44%	0.369	True
8b33e2a2	6.41%	0.664	False
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Observación: Los peores resultados muestran variabilidad tanto en text_det_thresh como en textline_orientation, sin un patrón único dominante en este subconjunto de trials.

Comparación Baseline vs Optimizado

Evaluación sobre Dataset Completo

La configuración óptima identificada se evaluó sobre el dataset completo de 45 páginas, comparando con la configuración baseline (valores por defecto de PaddleOCR). Los parámetros optimizados más relevantes fueron: textline_orientation=True, use_doc_orientation_classify=True, text_det_thresh=0.0462, text_det_box_thresh=0.4862, y text_rec_score_thresh=0.5658.

Tabla 40. Comparación baseline vs optimizado (45 páginas).

Modelo	CER	Precisión Caracteres	WER	Precisión Palabras
PaddleOCR (Baseline)	8.85%	91.15%	13.05%	86.95%
PaddleOCR-HyperAdjust	7.72%	92.28%	11.40%	88.60%
Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Nota sobre generalización: El mejor trial individual (5 páginas) alcanzó un CER de 0.79%, cumpliendo el objetivo de CER < 2%. Sin embargo, al aplicar la configuración al dataset completo de 45 páginas, el CER aumentó a 7.72%, evidenciando sobreajuste al subconjunto de entrenamiento. Esta diferencia es un hallazgo importante que se discute en la sección de análisis.

Métricas de Mejora

Tabla 41. Análisis cuantitativo de la mejora.

Forma de Medición	CER	WER
Valor baseline	8.85%	13.05%
Valor optimizado	7.72%	11.40%
Mejora absoluta	-1.13 pp	-1.65 pp
Reducción relativa del error	12.8%	12.6%
Factor de mejora	1.15×	1.14×
Mejor trial (5 páginas)	0.79%	7.78%
Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Figura 18. Reducción de errores: baseline vs optimizado (45 páginas).

---
title: "Reducción de errores: Baseline vs Optimizado (45 páginas)"
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    lineColor: "#0098CD"
  xyChart:
    plotColorPalette: "#0098CD"
---
xychart-beta
    x-axis ["CER Baseline", "CER Optimizado", "WER Baseline", "WER Optimizado"]
    y-axis "Tasa de error (%)" 0 --> 16
    bar [8.85, 7.72, 13.05, 11.40]

Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Leyenda: CER = Character Error Rate, WER = Word Error Rate. Baseline = configuración por defecto de PaddleOCR. Optimizado = configuración encontrada por Ray Tune. Los valores corresponden al dataset completo de 45 páginas.

Impacto Práctico

La reducción de CER y WER implica menos correcciones manuales en el texto reconocido. En conjunto, los resultados muestran una mejora medible en precisión, aunque la generalización depende del tamaño y representatividad del subconjunto de optimización.

Tiempo de Ejecución

Tabla 42. Métricas de tiempo del experimento (GPU).

Métrica	Valor
Tiempo total del experimento	~5.0 minutos
Tiempo medio por trial	4.64 segundos
Tiempo medio por página	0.84 segundos
Variabilidad (std)	0.53 segundos/página
Páginas procesadas totales	320
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Observaciones:

1. El tiempo por página (~0.84 segundos) corresponde a ejecución con GPU (RTX 3060).
2. La variabilidad del tiempo es moderada (std = 0.53 s/página), con algunos trials más lentos debido a configuraciones con módulos de preprocesamiento activos.
3. En comparación, la ejecución en CPU requiere ~69 segundos/página (82× más lento), lo que justifica el uso de GPU para optimización y producción.

Síntesis de la Optimización

Los 64 trials ejecutados con Ray Tune y aceleración GPU revelaron patrones claros en el comportamiento de PaddleOCR. El hallazgo más significativo es que los parámetros estructurales, textline_orientation y use_doc_orientation_classify, tienen mayor impacto que los umbrales numéricos. Al activarlos se reduce el CER medio de 4.73% a 1.74%. En cuanto a umbrales, valores bajos de text_det_thresh (aprox. 0.05) benefician el rendimiento, mientras que use_doc_unwarping resulta innecesario para PDFs digitales.

El mejor trial alcanzó un CER de 0.79%, cumpliendo el objetivo de CER < 2%. No obstante, la validación sobre el dataset completo de 45 páginas arrojó un CER de 7.72%, evidenciando sobreajuste al subconjunto de optimización de 5 páginas. Aun así, esto representa una mejora del 12.8% respecto al baseline (8.85%), demostrando el valor de la optimización sistemática incluso cuando la generalización es imperfecta.

Fuente: src/run_tuning.py, src/raytune_ocr.py, src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Discusión y análisis de resultados

Introducción

Los resultados obtenidos en las secciones anteriores requieren un análisis que trascienda los números individuales para comprender su significado práctico. En esta sección se consolidan los hallazgos del benchmark comparativo y la optimización de hiperparámetros, evaluando hasta qué punto se han cumplido los objetivos planteados y qué limitaciones condicionan la generalización de las conclusiones.

Resumen Consolidado de Resultados

Progresión del Rendimiento

Tabla 43. Evolución del rendimiento a través del estudio.

Fase	Configuración	CER	Mejora vs baseline
Benchmark inicial	Baseline (5 páginas)	7.76%	-
Optimización (mejor trial)	Optimizada (5 páginas)	0.79%	89.8%
Validación final	Optimizada (45 páginas)	7.72%	12.8%
Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Figura 19. Evolución del CER a través del estudio.

---
title: "Evolución del CER a través del estudio"
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    x-axis ["Baseline", "Mejor trial (5 pág)", "Validación (45 pág)"]
    y-axis "CER (%)" 0 --> 10
    bar [7.76, 0.79, 7.72]

Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Leyenda: El mejor trial alcanza CER 0.79% (objetivo cumplido). La validación sobre dataset completo muestra CER 7.72%, evidenciando sobreajuste al subconjunto de optimización.

El incremento del CER de 0.79% (5 páginas) a 7.72% (45 páginas) evidencia sobreajuste al subconjunto de optimización. Este fenómeno es esperado cuando se optimiza sobre un subconjunto pequeño y se valida sobre el dataset completo con mayor diversidad de secciones y estilos.

Comparación con Objetivo

Tabla 44. Verificación del objetivo general.

Aspecto	Objetivo	Resultado (trial)	Resultado (full)	Cumplimiento
Métrica	CER	CER	CER	✓
Umbral	< 2%	0.79%	7.72%	Parcial
Método	Sin fine-tuning	Solo hiperparámetros	Solo hiperparámetros	✓
Hardware	GPU	RTX 3060	RTX 3060	✓
Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md.

Análisis del cumplimiento: El objetivo de CER < 2% se cumple en el mejor trial individual (0.79%), demostrando que la optimización de hiperparámetros puede alcanzar la precisión objetivo. Sin embargo, la validación sobre el dataset completo (7.72%) muestra que la generalización requiere trabajo adicional, como un subconjunto de optimización más representativo o técnicas de regularización.

Análisis Detallado de Hiperparámetros

Jerarquía de Importancia

Basándose en el análisis de los resultados de optimización:

Tabla 45. Ranking de importancia de hiperparámetros.

Rank	Parámetro	Pearson (CER)	Signo	Evidencia
1	use_doc_unwarping	0.879	Positivo	Correlación más alta con CER
2	use_doc_orientation_classify	-0.712	Negativo	Correlación alta con CER
3	textline_orientation	-0.535	Negativo	Correlación alta con CER
4	text_det_thresh	0.428	Positivo	Correlación moderada con CER
5	text_det_box_thresh	0.311	Positivo	Correlación moderada con CER
6	text_rec_score_thresh	-0.268	Negativo	Correlación moderada con CER
Fuente: src/results/correlations/paddle_correlations.csv.

Figura 21. Ranking de importancia de hiperparámetros.

---
title: "Ranking de importancia de hiperparámetros"
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xychart-beta horizontal
    x-axis ["use_doc_unwarping", "use_doc_orientation_classify", "textline_orientation", "text_det_thresh", "text_det_box_thresh", "text_rec_score_thresh"]
    y-axis "Impacto relativo" 0 --> 100
    bar [100.0, 81.0, 60.8, 48.7, 35.4, 30.5]

Fuente: src/results/correlations/paddle_correlations.csv.

Leyenda: Impacto relativo basado en |Pearson| (CER), normalizado respecto al valor máximo.

En términos de correlación lineal, use_doc_unwarping es el parámetro con mayor relación absoluta con el CER y su signo positivo indica que activarlo incrementa el error en este dataset. En cambio, use_doc_orientation_classify y textline_orientation presentan correlación negativa, lo que sugiere mejoras cuando están activados.

Análisis del Parámetro textline_orientation

Por qué es tan importante:

El clasificador de orientación de línea resuelve un problema fundamental en documentos con secciones y cambios de formato: determinar el orden correcto de lectura. Sin este clasificador:

1. Las líneas del índice pueden mezclarse con el cuerpo del texto
2. Los encabezados pueden insertarse en posiciones incorrectas
3. Las listas numeradas pueden leerse en orden incorrecto

Para documentos académicos que típicamente incluyen índice, listas y encabezados multinivel, este clasificador es esencial.

Recomendación: Siempre activar textline_orientation=True para documentos estructurados.

Análisis del Parámetro text_det_thresh

Comportamiento observado:

El análisis de correlación muestra que valores más bajos de text_det_thresh favorecen el rendimiento en este dataset. El valor óptimo encontrado en los trials fue 0.0462, lo que sugiere que una detección más sensible beneficia el resultado.

Análisis de Parámetros de Preprocesamiento

use_doc_orientation_classify:

En la configuración óptima GPU, este parámetro está activado (True), a diferencia de lo observado en experimentos anteriores. Esto sugiere que la clasificación de orientación del documento puede beneficiar incluso documentos digitales cuando se combina con textline_orientation=True.

use_doc_unwarping:

Este módulo permanece desactivado en la configuración óptima. Está diseñado para:

• Documentos escaneados con rotación
• Fotografías de documentos con perspectiva
• Documentos curvados o deformados

Para documentos PDF digitales como los evaluados, este módulo es innecesario y puede introducir artefactos.

Análisis de Casos de Fallo

Clasificación de Errores

Tabla 46. Tipología de errores observados.

Tipo de error	Frecuencia	Ejemplo	Causa probable
Pérdida de acentos	Alta	más → mas	Modelo de reconocimiento
Duplicación de caracteres	Media	titulación → titulacióon	Solapamiento de detecciones
Confusión de puntuación	Media	¿ → ?	Caracteres similares
Pérdida de eñe	Baja	año → ano	Modelo de reconocimiento
Texto desordenado	Variable	Mezcla de líneas	Fallo de orientación
Fuente: Análisis cualitativo.

Patrones de Fallo por Tipo de Contenido

Tabla 47. Tasa de error por tipo de contenido (cualitativa).

Tipo de contenido	Nivel de error	Factor de riesgo
Párrafos de texto	Bajo	Bajo
Listas numeradas	Medio	Medio
Índice y encabezados	Medio	Medio
Encabezados + pie de página	Medio	Medio
Texto con cambios tipográficos	Medio	Medio
Listas con numeración densa	Alto	Alto
Fuente: Estimación cualitativa.

Comparación con Objetivos Específicos

Tabla 48. Cumplimiento de objetivos específicos.

Objetivo	Descripción	Resultado	Estado
OE1	Comparar soluciones OCR	EasyOCR, PaddleOCR, DocTR evaluados; PaddleOCR seleccionado	✓ Cumplido
OE2	Preparar dataset de evaluación	45 páginas con ground truth	✓ Cumplido
OE3	Identificar hiperparámetros críticos	textline_orientation, use_doc_orientation_classify, text_det_thresh identificados	✓ Cumplido
OE4	Optimizar con Ray Tune (≥50 trials)	64 trials ejecutados con GPU	✓ Cumplido
OE5	Validar configuración optimizada	CER: 8.85% → 7.72% (dataset), 0.79% (mejor trial)	✓ Parcial
Fuente: docs/metrics/metrics_paddle.md, src/results/correlations/paddle_correlations.csv, src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Nota sobre OE5: El objetivo de CER < 2% se cumple en el mejor trial individual (0.79%). La validación sobre el dataset completo (7.72%) muestra que la generalización requiere mayor trabajo, identificándose como línea de trabajo futuro.

Limitaciones del Estudio

Limitaciones de Generalización

1. Tipo de documento único: Solo se evaluaron documentos académicos de UNIR. La configuración óptima puede no ser transferible a otros tipos de documentos (facturas, formularios, contratos).

2. Idioma único: El estudio se centró en español. Otros idiomas con diferentes características ortográficas podrían requerir configuraciones diferentes.

3. Formato único: Solo se evaluaron PDFs digitales. Documentos escaneados o fotografías de documentos podrían beneficiarse de diferentes configuraciones.

Limitaciones Metodológicas

1. Ground truth automático: El texto de referencia se extrajo programáticamente del PDF, lo cual puede introducir errores en el orden de lectura cuando hay secciones con encabezados y saltos de línea.

2. Tamaño del dataset: 45 páginas es un dataset limitado. Un dataset más amplio proporcionaría estimaciones más robustas.

3. Parámetro fijo: text_det_unclip_ratio se mantuvo en 0.0 durante todo el experimento. Explorar este parámetro podría revelar mejoras adicionales.

4. Subconjunto de ajuste limitado: El ajuste de hiperparámetros se realizó sobre 5 páginas (páginas 5-10), lo que contribuyó al sobreajuste observado en la validación del dataset completo.

Limitaciones de Validación

1. Sin validación cruzada: No se realizó validación cruzada sobre diferentes subconjuntos del dataset.

2. Sin test set independiente: El dataset de validación final se solapaba parcialmente con el de optimización.

Implicaciones Prácticas

Guía de Configuración Recomendada

Para documentos académicos en español similares a los evaluados:

Tabla 49. Configuración recomendada para PaddleOCR con GPU.

Parámetro	Valor	Prioridad	Justificación
textline_orientation	True	Obligatorio	Crítico para documentos con secciones
use_doc_orientation_classify	True	Recomendado	Mejora orientación de documento
text_det_thresh	0.05 (rango: 0.04-0.10)	Recomendado	Detección sensible beneficia resultados
text_det_box_thresh	0.49 (rango: 0.4-0.6)	Recomendado	Balance de confianza
text_rec_score_thresh	0.57 (rango: 0.5-0.7)	Opcional	Filtra reconocimientos poco confiables
use_doc_unwarping	False	No recomendado	Innecesario para PDFs digitales
Fuente: src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Cuándo Aplicar Esta Metodología

La optimización de hiperparámetros es recomendable cuando:

1. GPU disponible: Acelera significativamente la exploración del espacio de hiperparámetros (82× más rápido que CPU).

2. Modelo preentrenado adecuado: El modelo ya soporta el idioma objetivo (como PaddleOCR para español).

3. Dominio específico: Se busca optimizar para un tipo de documento particular.

4. Mejora incremental: El rendimiento baseline es aceptable pero mejorable.

5. Sin datos de entrenamiento: No se dispone de datasets etiquetados para fine-tuning.

Cuándo NO Aplicar Esta Metodología

La optimización de hiperparámetros puede ser insuficiente cuando:

1. Idioma no soportado: El modelo no incluye el idioma en su vocabulario.

2. Escritura manuscrita: Requiere fine-tuning o modelos especializados.

3. Documentos muy degradados: Escaneos de baja calidad o documentos históricos.

4. Requisitos de CER muy bajo: Puede requerir fine-tuning para alcanzar precisiones muy altas.

Síntesis del Capítulo

A lo largo de este capítulo se ha desarrollado el proceso completo de evaluación y optimización de sistemas OCR para documentos académicos en español. El benchmark comparativo inicial permitió seleccionar PaddleOCR como motor base gracias a su combinación de rendimiento y configurabilidad. La posterior optimización con Ray Tune y Optuna, ejecutada sobre 64 trials con aceleración GPU, identificó los parámetros críticos para maximizar el rendimiento: textline_orientation, use_doc_orientation_classify y text_det_thresh.

Los resultados cuantifican tanto los logros como las limitaciones del enfoque. El mejor trial individual alcanzó un CER de 0.79%, cumpliendo holgadamente el objetivo de CER < 2%. Sin embargo, la validación sobre el dataset completo de 45 páginas reveló un CER de 7.72%, lo que representa una mejora del 12.8% respecto al baseline (8.85%) pero evidencia sobreajuste al subconjunto de optimización. Esta observación es valiosa: indica que futuros trabajos deberían emplear subconjuntos de optimización más representativos o aplicar técnicas de regularización.

Desde el punto de vista práctico, la infraestructura dockerizada desarrollada y la aceleración GPU (82× más rápida que CPU) demuestran la viabilidad de esta metodología tanto para experimentación como para despliegue en producción.

Fuente:

• src/run_tuning.py - Script principal de optimización
• src/raytune/requirements.txt - Dependencias del orquestador Ray Tune
• src/paddle_ocr/requirements.txt - Dependencias del servicio PaddleOCR
• src/easyocr_service/requirements.txt - Dependencias del servicio EasyOCR
• src/doctr_service/requirements.txt - Dependencias del servicio DocTR
• src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv - Resultados CSV de PaddleOCR
• src/results/correlations/paddle_correlations.csv - Correlaciones de hiperparámetros (PaddleOCR)
• src/results/raytune_easyocr_results_20260119_120204.csv - Resultados CSV de EasyOCR
• src/results/raytune_doctr_results_20260119_121445.csv - Resultados CSV de DocTR
• src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv - Referencia de tiempos en CPU para PaddleOCR

Imágenes Docker:

• seryus.ddns.net/unir/paddle-ocr-gpu - PaddleOCR con soporte GPU
• seryus.ddns.net/unir/easyocr-gpu - EasyOCR con soporte GPU
• seryus.ddns.net/unir/doctr-gpu - DocTR con soporte GPU

Comparativa de Rendimiento CPU vs GPU

Esta sección presenta la comparación de rendimiento entre ejecución en CPU y GPU, justificando la elección de GPU para el experimento principal y demostrando el impacto práctico de la aceleración por hardware.

Configuración del Entorno GPU

Tabla 50. Especificaciones del entorno GPU utilizado.

Componente	Especificación
GPU	NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop
VRAM	5.66 GB
CUDA	12.4
Sistema Operativo	Ubuntu 24.04.3 LTS
Kernel	6.14.0-37-generic
Fuente: docs/metrics/metrics.md.

Nota: Los requisitos de entorno documentados por dependencias se detallan en docs/07_anexo_a.md, sección A.9.

Este hardware representa configuración típica de desarrollo, permitiendo evaluar el rendimiento en condiciones realistas de despliegue.

Comparación CPU vs GPU

Se comparó el tiempo de procesamiento entre CPU y GPU utilizando los datos de src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv(CPU) y src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv(GPU).

Tabla 51. Rendimiento comparativo CPU vs GPU.

Métrica	CPU	GPU (RTX 3060)	Factor de Aceleración
Tiempo/Página (promedio)	69.4s	0.84s	82x
Dataset completo (45 páginas)	~52 min	~38 seg	82x
64 trials × 5 páginas	6.2 horas	~5.0 min	75x
Fuente: src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv, src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Figura 20. Tiempo de procesamiento: CPU vs GPU (segundos/página).

---
title: "Tiempo de procesamiento: CPU vs GPU (segundos/página)"
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    plotColorPalette: "#0098CD"
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    x-axis ["CPU", "GPU (RTX 3060)"]
    y-axis "Segundos por página" 0 --> 75
    bar [69.4, 0.84]

Fuente: src/raytune_paddle_subproc_results_20251207_192320.csv, src/results/raytune_paddle_results_20260119_122609.csv.

Leyenda: Aceleración de 82× con GPU. El procesamiento de una página pasa de 69.4s (CPU) a 0.84s (GPU).

La aceleración de 82× obtenida con GPU transforma la viabilidad del enfoque:

• Optimización en CPU (6.2 horas): Viable pero lento para iteraciones rápidas
• Optimización en GPU (~5.0 minutos): Permite explorar más configuraciones y realizar múltiples experimentos
• Producción con GPU (0.84s/página): Habilita procesamiento en tiempo real

Comparación de Modelos PaddleOCR

PaddleOCR ofrece dos variantes de modelos: Mobile (optimizados para dispositivos con recursos limitados) y Server (mayor precisión a costa de mayor consumo de memoria). Se evaluó la viabilidad de ambas variantes en el hardware disponible.

Tabla 52. Comparación de modelos Mobile vs Server en RTX 3060.

Modelo	VRAM Requerida	Resultado	Recomendación
PP-OCRv5 Mobile	0.06 GB	Funciona correctamente	✓ Recomendado
PP-OCRv5 Server	5.3 GB	OOM en página 2	✗ Requiere >8 GB VRAM
Fuente: docs/metrics/metrics.md.

Los modelos Server, a pesar de ofrecer potencialmente mayor precisión, resultan inviables en hardware con VRAM limitada (≤6 GB) debido a errores de memoria (Out of Memory). Los modelos Mobile, con un consumo de memoria 88 veces menor, funcionan de manera estable y ofrecen rendimiento suficiente para el caso de uso evaluado.

Conclusiones de la Validación GPU

La validación con aceleración GPU permite extraer las siguientes conclusiones:

1. Aceleración significativa: La GPU proporciona una aceleración de 82× sobre CPU, haciendo viable el procesamiento en tiempo real para aplicaciones interactivas.

2. Modelos Mobile recomendados: Para hardware con VRAM limitada (≤6 GB), los modelos Mobile de PP-OCRv5 ofrecen el mejor balance entre precisión y recursos, funcionando de manera estable sin errores de memoria.

3. Viabilidad práctica: Con GPU, el procesamiento de un documento completo (45 páginas) toma ~38 segundos, validando la aplicabilidad en entornos de producción donde el tiempo de respuesta es crítico.

4. Escalabilidad: La arquitectura de microservicios dockerizados utilizada para la validación GPU facilita el despliegue horizontal, permitiendo escalar el procesamiento según demanda.

Esta validación demuestra que la configuración optimizada mediante Ray Tune mejora la precisión (CER: 8.85% → 7.72% en dataset completo, 0.79% en mejor trial individual) y, combinada con aceleración GPU, resulta prácticamente aplicable en escenarios de producción real.