Sergio Jimenez Jimenez
8bc3b38d46
All checks were successful
build_docker / essential (pull_request) Successful in 1s
build_docker / build_cpu (pull_request) Successful in 3m53s
build_docker / build_easyocr (pull_request) Successful in 15m2s
build_docker / build_gpu (pull_request) Successful in 19m57s
build_docker / build_easyocr_gpu (pull_request) Successful in 15m43s
build_docker / build_doctr (pull_request) Successful in 16m40s
build_docker / build_doctr_gpu (pull_request) Successful in 13m25s
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3.4 KiB
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# Resultados de Ajuste de Hiperparámetros PaddleOCR
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**Fecha de Ajuste:** 2026-01-19
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**Plataforma:** NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
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**Muestras:** 64
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**Páginas de Prueba:** 5-10 (primer documento)
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### ¿Por Qué Solo 5 Páginas?
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Usamos solo 5 páginas (páginas 5-10) para el ajuste de hiperparámetros porque:
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1. **Velocidad**: 64 pruebas × 5 páginas = 320 evaluaciones de página. Con 45 páginas, serían 2,880 evaluaciones (~9x más tiempo)
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2. **Eficiencia de recursos**: Cada prueba toma ~3-10 segundos en GPU; el dataset completo tomaría ~1 hora por prueba en CPU
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**Riesgo de Sobreajuste**: El ajuste de hiperparámetros en un subconjunto pequeño PUEDE causar sobreajuste. Nuestros resultados confirman esto:
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- Subconjunto de ajuste: **90% mejora** (0.79% CER)
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- Dataset completo: **12.8% mejora** (7.72% CER)
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La diferencia dramática muestra que los hiperparámetros se sobreajustaron parcialmente a las páginas 5-10. Un subconjunto de ajuste más grande (ej. 15-20 páginas) podría producir parámetros que generalicen mejor, pero aumentaría el tiempo de ajuste proporcionalmente.
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## Evaluación del Dataset Completo (45 páginas)
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| Métrica | Base | Ajustado | Mejora |
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|---------|------|----------|--------|
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| **CER** | 8.85% | **7.72%** | **12.8%** |
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| **WER** | 13.05% | **11.40%** | **12.6%** |
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| Tiempo/Página | 0.51s | 0.55s | - |
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## Resultados del Subconjunto de Ajuste (páginas 5-10)
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| Métrica | Base | Ajustado | Mejora |
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|---------|------|----------|--------|
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| **CER** | 7.76% | **0.79%** | **90%** |
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| **WER** | 11.62% | **7.78%** | **33%** |
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> Nota: El subconjunto de ajuste mostró mayores mejoras, sugiriendo que algunos hiperparámetros son específicos de la página.
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## Mejor Configuración Encontrada
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```json
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{
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"use_doc_orientation_classify": true,
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"use_doc_unwarping": false,
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"textline_orientation": true,
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"text_det_thresh": 0.0462,
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||
"text_det_box_thresh": 0.4862,
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||
"text_det_unclip_ratio": 0.0,
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||
"text_rec_score_thresh": 0.5658
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}
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```
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## Hallazgos Clave
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1. **textline_orientation: true** - Crítico para la precisión
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2. **use_doc_orientation_classify: true** - Ayuda con la detección de orientación de página
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3. **use_doc_unwarping: false** - El enderezamiento de documentos perjudica la precisión en este dataset
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4. **Bajo text_det_thresh (0.0462)** - Detección de texto más sensible ayuda
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5. **Mayor text_rec_score_thresh (0.5658)** - Filtra reconocimientos de baja confianza
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## Impacto de Parámetros
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Parámetros que mejoraron la precisión:
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- `textline_orientation=True` consistentemente en los mejores resultados
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- `use_doc_orientation_classify=True` en las mejores pruebas
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- Valores más bajos de `text_det_thresh` (0.04-0.10)
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Parámetros que perjudicaron la precisión:
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- `use_doc_unwarping=True` aumentó el CER significativamente
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- `text_det_box_thresh` muy bajo (<0.01) causó problemas
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## Evaluación del Dataset Completo
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**Estado:** Completado
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8002/evaluate_full \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"pdf_folder": "/app/dataset",
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"use_doc_orientation_classify": true,
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||
"use_doc_unwarping": false,
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||
"textline_orientation": true,
|
||
"text_det_thresh": 0.0462,
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||
"text_det_box_thresh": 0.4862,
|
||
"text_det_unclip_ratio": 0.0,
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||
"text_rec_score_thresh": 0.5658,
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||
"save_output": true
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}'
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```
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**Resultado:** CER 7.72%, WER 11.40%, 0.55s/página
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