记不清PS吧!欢迎进入修图的神经网络时代

挽梨选择跑步作为健身方式。却以预备健身前发现,很多倒装备虽然实用,但真的又臭又LOW。

图片 1

无数女生的运动套装,上半身要么是练习瑜伽用的灰黑色修身T恤,要么是运动背心,这叫身材不好才使锤炼的女生怎么过出?而下半身要么是刚会包住臀部的运动短裤,要么是短裤+长裤式的假两码,要么看起好看不实用,要么实用不好看。

左手是原图,右边是修图。是勿是觉得花与右图片的背景搭在并,更发出朝气蓬勃和帅气。可是不会见修图啊,肿么办?

今让我们来拘禁一个妙不可言的AI应用,让无会见PS的乃,也能够马上拥有吊炸天之修图超能力,没依还能分开分钟修毕上万摆图,秒杀所有PS修图大神。

以下是机械上大神Gidi
Shperber讲述,他是究竟一步步拿这个模型给闹出来的详细过程。你要是无设协调为来训练一个吧?

挽梨挑选了很长远,觉得下半身不自然不要是选裤子,也可像于网球那样,穿上美美哒网球裙啊!而且白色百褶的网球裙里面有内衬不怕走光,平常呢足以通过,又百增。

翻 | AI科技大本营(rgznai100)

至于上半身,也无必然要选择灰色、黑色这样的暗色T恤,可以是逼近荷绿这样的糖色系的活动T恤。来充实视觉及之青春活力。

参与 | shawn

那么,哪些装备集貌美与实用吧同样套也?

引言

减震运动文胸

糖果色吸汗T恤

在机上园地摸爬滚打的立即几乎年被,我一直惦记付出一个实用的机器上产品。

网球裙

差一点单月前,我学了了 Fast.AI深度上课程(http://www.fast.ai/%22),期待已久的机会终于闪现在我眼前:深度学习技术近几年突飞猛进,许多之前无法实现的事情现在也有了实现的可能。新的工具开发成功后,应用的实现变得比以往更加容易。

透气运动鞋

以攻Fast.AI课程中,我赶上了经验丰富的网站开发者Alon
Burg(https://medium.com/@burgalon/35648f9dc5fb)。我俩一拍即合,决定一起追求这一目标。因此,我们一起设定了以下小目标:

动收纳腰包

  1. 增强我们当深度上上的力

  2. 晋级我们的AI产品下能力

  3. 出一个产生市场需求的以产品

  4. (让我们和咱们的用户)享受及乐趣

  5. 分享我们的阅历

出于上述对象,我们出的活需要满足以下要求:

1减震倒文胸

  1. 他人还并未开发出(或者他人付出的未足够好)

  2. 计划以及实现起来不是格外为难——我们计划在2-3独月内成功,每周工作同样龙。

  3. 用户界面简单有趣——我们纪念付出一个既来示范作用而有实用价值的成品。

  4. 要求的训练多少能随随便便赢得——机器上从业人员都掌握,数据有时如果较算法贵很多。

  5. 运用先进的机械上算法(谷歌、亚马逊等企业按照不在该道平台上提供的),但毫无太过先进(这样咱们就算还能够于网上找到有实例)

  6. 发落实“生产就绪”的潜力。

咱们最初的想法是自一些看项目下手,因为这个领域深得人心,我们(仍然)感觉深度上以治疗领域发生无数爱实现之运用。但是,我们发现及我们见面在数码收集和法规和法规方面遇到有的题材,解决起来不见面那个爱。

如此背景移除产品就是成了我们的次精选。

挽梨买了2种植运动文胸,一种植是中间闹牵累链的,一种是包裹式没拉链的。

如应用某种“标识”和边缘识别器,手动完成或者半手动完成背景移除任务就是一定好(示例地址-https://clippingmagic.com/)
。但是,全自动背景移除却顶有挑战。据我们所理解,有人开过尝试,但是本还并未哪位产品能够得出令人满意的结果。

挽梨是当包裹式没拉链的过起来比舒畅。

我们只要移除什么样的背景?这是单非常要紧的题目,因为模型在目标、角度等元素上针对更强,背景分离质量就越好。在刚起经常,我们的野心很老:目标是付出出一个足自动识别前景(foreground)和背景的通用背景移除模型。但是以教练了第一单模型后,我们发现最好或用工作集中在某某平等多级之图像及。因此,我们决定专攻自拍和人类肖像。

高中级有拉链的,减震功能还推行,跑步时并未显著感觉到激动。不过舒适性就没有包裹式的好了。

图片 2

2甜果色吸汗运动T恤

(类)人类肖像背景移除

于拍图像发一个既明确又明显地前景(一个或多只“主角”),这样我们就是会好好地将目标(脸部及穿衣)和背景分离开来。此类图像往往角度单一,显示的靶子啊一如既往(人)。

有了这些使,我们初步进行研讨、实现和丰富齐数钟头的训,以期做出一个简单易行好用的背景移除产品。

白、薄荷绿看起较舒畅,搭配白之网球裙正好。

尽管如此我们的严重性工作是教练模型,但是咱不可知低估正确贯彻的重要。好之背景分离型仍然不像分类型那样结构紧凑(例如SqueezeNet-https://arxiv.org/abs/1602.07360%22),我们积极研究了产品在服务器和浏览器上的应用。

3网球裙

假若你想打听再多关于产品实现之情节,欢迎翻我们当server
side (https://medium.com/@burgalon/35648f9dc5fb)和 client
side(https://medium.com/@burgalon/2e5a29589ad8)上发表的文章。

假如您想打听该模型及其教练过程,请继续读。

语义分割

骨子里看起跟百皱裙差不多,里面来内衬也便走光。

以研究以及按任务类的纵深上及处理器视觉任务时,我们快发现最好之策略是语义分割。

奔走的时段,既能够非常,又宽舒适。

就算我们的目的而言,其他策略(如经深度检测实现分割)好像不够成熟,例如通过深度检测实现背景分离(https://arxiv.org/pdf/1507.06821.pdf)。

4漏气运动鞋

除开分类以及目标检测,众所周知的电脑视觉任务还有语义分割。从像素分类的角度来拘禁,语义分割实际上是一个分类任务。不同为图像分类或图像检测,语义分割模型在大势所趋程度达能“理解”图像,它不只能检测出“图像中产生雷同只猫”,而且还能够在像素级别达到指出这单猫的花色与它们当图像遭到的职。

语义分割模型的干活原理是呀?为了取得答案,我们研究了拖欠领域的片最初收获。

俺们最好早的想法是使用早期的分类网络,如VGG和Alexnet。回溯至2014年,VGG是立即极先进的图像分类型,而且VGG结构简单好亮,时至今日依大实惠。当观察VGG较肤浅之交汇时,可以看而拓展归类的对象周围聚集起激活单元,而且层越老者的激活单元就越强。由于还的pooling操作,VGG得出的结果于本质上比较粗糙。理解了这些,我们要分类训练在通过一些调动后为堪用于搜寻/分割对象。 

挽梨是看了《学校2015》中,女主高恩星百褶子短裙+运动鞋这样的搭配,觉得格外青春活力,于是这样搭配的。

分拣算法出现继,语义分割的前期收获为起。这首文章于来了有的用VGG得出的粗糙的语义分割结果。

立即首文章

http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/11/22/upsampling-and-image-segmentation-with-tensorflow-and-tf-slim/

同样开始觉得板鞋看起比有型,但考虑到跑步不透气、底子又坚强,所以还是请透气网状的跑鞋。

图片 3

5活动收纳腰包

输入图像

因后层的结果:

图片 4

挽梨去奔的时段才发觉及,需要一个放手机、钥匙、零钱的包包。

官汽车图像分割,亮紫色(29)代表校车类别

但万一是平常于是之无绳电话机碎片钱管,要拿在手上跑步,太不便宜。

当双线性升采样后:

乃便待一个平移收纳腰包,系在腰带上,方便跑步时放歌。

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【改变系列3】你跟添加腿纤腰之间,只差1钟头 –
简书

这些结果是这般得来之:将都连接层转化为(或维持)它的原始形状,维持其空间特点未移,得出一个全卷积神经网络(FCN)。在点的事例中,我们以一个768*1024之图像输入到VGG中,结果取了一个24*32*1000的卷积层。24*32底图像是池化后底图像(1/32分寸),1000凡是图像网络项目数,据此我们可推导出高达文中的语义分割。

外出旅游3上,带这6样收纳就OK~ –
简书

为让范能顺畅地展开前瞻,研究人员使用了一个简易的双线性升采样层(bilienar
upsampling layer)。

相差几比照开的空间,却吃卧室温馨灵动的微物件 –
简书

在这篇FCN论文(https://arxiv.org/abs/1411.4038)中,研究人员改进了上述方法。为了解释得更详细,他们将一些层连接在一起,根据升采样率的不同将它们分别命名为FCN-32、FCN-16
和FCN-8。

什么样用手机从带效应,1分钟修来大片质感? –
简书

图片 6

起居室什么像宜家那样,集美貌与功力也一体? –
简书

以重叠之间加有skip
connection,可以使预测模型对老图像被再薄的细节进行编码。经过进一步训练,得出的结果会重新好。

坏老后发现真正来因此底忠告 –
简书

测验证实,这种措施的效力并无像想象的那样坏;而且使用深度上就语义分割任务真正发生落实之可能。

图片 7

图4.
通过整合不同幅度的跨层信息来改进全卷积网络,改进分割细节。前三摆图显示的各自是开间为32、16跟8像素的大网的输出。

论文中汲取的FCN 结果

FCN的提出揭示了语义分割的概念,为了解决之职责研究人员尝试了累累例外之架构。从一些新的模型可以望,他们之要紧思路仍类似:使用都知道之架构,进行升采样,采用skip
connection。

君得通过翻阅 文章1、 文章2 和文章3来询问该领域的一对开展。您会意识,大多数架构使的仍是编码器—解码器架构。

我们的型

当做了部分研究工作后,我们最终确定了三独模型:FCN、Unet(https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf%22)和Tiramisu (https://arxiv.org/abs/1611.09326%22)。这三个模型都是非常深的编码器—解码器架构,而且都能找得到。我们还有一些关于mask-RCNN的想法,但是这种模型的实现似乎不在我们项目涵盖的范围内。

由FCN的结果不如我们预料的那么好(甚至不过关),因此少勿考虑这种模型。另外两种植模型的结果虽相对科学:tiramisu
在CamVid (http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/%22)数据集上表现良好;Unet的主要优点在于结构紧凑、速度快。在实现方面,Unet实现起来很简单(我们使用的是keras),Tiramisu 也克成功实现。开始开展项目前,我们于Jeremy
Howard的深上课程(https://www.usfca.edu/data-institute/certificates/deep-learning-part-two)的最后一课中使用过一个很好的Tiramisu应用。

抱了一定量独模型(一个Unet和一个Tiramisu)后,我们为此一些数据集对它们进行了训练。值得指出的是,第一坏试验我们因而底凡Tiramisu模型,结果对我们而言非常美,因为它好捕捉图像遭到之尖锐边缘。而Unet模型处理得如同未敷精细,得出的图像有点糊。

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Unet 得起的结果产生点糊

数据

在规定了拖欠以啊种模型是可怜方向后,我们初步摸索合适的数码集。语义分割数据不像分类数据还是检测数据那样常见。而且,手动标记并无顶用。语义分割最普遍的数据集是COCO(http://mscoco.org/)数据集(大约包含8万张图像,90种类别)、VOC
pascal(http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/%22)数据集(大约包含11000万张图像,20种类别)以及相对较新的ADE20K(http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/%22)数据集。

咱俩选采取COCO数据集训练模型,因为其富含重复多“人”像,这正是我们感谢兴趣的同样类图像。

针对任务,我们思考了是仅仅利用相关性很强的图像,还是采用含有范围比较广泛的多少集。一方面,涵盖范围比普遍的数据集往往蕴藏重复多之图像以及项目,使用这种数据集的话,模型可以拍卖还多之光景以及题材。另一方面,模型一整夜的教练图像数超过15万摆。如果我们之所以任何COCO数据集训练模型,同一摆放图像模型最后(平均)会学少次,因此有些修剪一下数量会有所助。另外,这样做的语我们尚好获一个目标性更胜的型。

还有一个问题发必不可少指出——Tiramisu模型原本是因此CamVid数据集训练的,这个数据集虽然在有的弊端,但是绝可怜的题材是其的图像千篇一律:所有图像都是以车内录像的路景图。很醒目,学习这么的数据集(即使图像中有人)对咱的任务没有任何援助。因此,我们只所以该数量集就了一个简约的考试。

图片 9

CamVid数据集中之图像

COCO数据集支持非常简单的API,这让我们好解对象在各个张图像被的具体位置(根据先设定的90单种类)。

当开展了片试验后,我们决定针对数码集进行稀释:首先我们过滤了仅仅展示出一致人数的图像,这样就算单留下了4万摆。然后,我们抹了装有显示有差不多个人的图像,留下只是展示同一丁或者鲜丁的图像,此类图像就是咱们的成品应该识别的对象。最后,我们就留下了20%-70%底情还于标记为“人”的图像,剔除了那些亮有某种奇怪的巨物或者背景中出一个可怜有点的人像的图像(可惜没有去掉所有此类图像)。最后,该数量集留下了11000摆设图像,我们觉得在此路这么多便足足了。

图片 10

不当图:符合要求的图像 ___ 中图:人物过多___ 右图: 对象极其小

Tiramisu模型

倘齐文所述,我们早已于Jeremy
Howard的教程被使用过Tiramisu模型。它的人名是“100叠Tiramisu”,听起来如是一个非常老之模子,但是她实际上非常简短,只有900万独参数。相比之下,VGG16底参数则大多上1.3亿大多。

Tiramisu模型基于DensNet,后者是近年提出的等同栽所有层都是全连接层的图像分类型。而且跟Unet一样,Tiramisu也在起采样层及补偿加了片skip
connection。

这种架构和FCN论文中阐释的想法相抱:使用分类架构,升采样,添加skip
connection以改善型。

图片 11

Tiramisu 架构概览

我们可以将DenseNet(https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf%22)模型看作为Resnet模型的自然进化版,它记忆的是整个模型的所有层,而不是只在到达下一层之前“记忆”所有层。这些连接称为“highway
connection”。这种连会导致过滤器数量增加——定义为“增长率”(growth
rate)。Tiramisu的增长率也16,因此我们当各国层及都长16个新的过滤器,直到到过滤器总数为1072单的重叠。您可能会见说模型是100层tiramisu模型,那非就是是1600重合也。但实情并无是这样,因为升采样层会损失有过滤器。

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Densenet模型简图——模型前面层的过滤器堆叠在并

训练

咱本本论文中阐释的训练安排训练我们的模型:标准交叉熵损失函数,学习率为1e-3而且衰减很粗的RMSProp优化器。我们随百分比就11000布置图像分为训练图像(70%)、验证图像(20%)和测试图像(10%)。下文中之保有图像都来于我们的测试数据集。

为要我们的训安排以及原论文保持一致,我们将epoch大小如为500摆放图像。这样的话,用于训练模型的数就再度多(本文中所用的CamVid数据集带有的图像数片1000张),我们好由此改良结果周期性地改进模型。

除此以外,我们只是行使了2单类别的训练图像:背景及人像,原论文使用了12个类型。起先我们为此的凡COCO的局部品种,但是可发现及时对教练没有多大襄。

数据问题

好几数据集缺陷影响了结果:

  • 动物——我们的范有时会语义分割动物,这必将会造成IOU值比较小。在平等主类别吃投入动物或者用动物作为其它一样主项目,可能会见彻底消除我们的结果。

  • 身体部位——由于用编程的章程对数据集进行过滤,我们无能为力断定“人”类别真的指的凡人数,还是乘人身体窝,如手部或脚部。这些图像虽然还不在我们处理的界定外,但是仍会冒出在多少集中。

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动物、身体窝、手握紧物体

  • 亲手执物体——数据汇总之广大图像都来移动有关,比如棒球棒、网球拍和滑雪板。我们的模子在分这些图像时见面让迷惑。我们觉得,将动物作为主类别的一局部或者其他一样独立项目会针对范的展现有帮衬。

 

图片 14

带来物体的移位图像

  • 粗的ground
    truth——COCO数据集并未开展逐像素的号子,但是是用多边形标注的。有时效果十分好,但偶尔ground
    truth却异常粗劣,这会阻碍模型学习细节。

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本来图像和(非常)粗糙的ground truth

结果

咱俩的结果虽令人满意,但要么不够完善:我们所以测试数据集测试模型所抱的IOU值为84.6,而目前极端优质的模子的IoU值为85。这个数字格外不便统计,因为如果遇到不同之数据集和类别,它便会波动。有些种类本身较为容易分割,例如房屋、道路等,模型处理这些项目时之IOU值可以上90。较难以处理的类则包括反复与人类,模型在处理这些品种时的IOU值在60上行波动。为了限制困难程度,我们而模型就关心一个列以及自然类型的图像。

俺们照样觉得我们的活并未实现预期的“生产就绪”,但是我们以为这停下来讨论试验结果碰头再也好,因为约50%的图像会得生好之结果。

以下是一对较好之实例,以便你了解我们App的性能:

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本图像、Ground truth、我们的结果(来自于测试数据集)

调节以及笔录

调剂是训练神经网络的一个特别关键之环。当刚刚开头进行工作经常,很易就会见惦记一直获取数据和神经网络,开始训练,然后看看会得出什么样的结果。但是咱发现,追踪每步操作极其重要,这样做的话语我们就可以针对各一样步的结果开展自我批评。

以下是部分大规模的挑战以及我们的回措施:

  • 早期问题——可能无法训练模型。可能是盖一些内在问题或者某种预处理错误,如忘记正则化某部分数据。总之,对结果开展简易的可视化可能会见推动找来题目。这是如出一辙首有关这个论题的章(https://blog.slavv.com/37-reasons-why-your-neural-network-is-not-working-4020854bd607)。
  • 调剂网络本身——在确定无严重问题后,开始用事先定义的损失以及metric进行训练。在分割任务中,主要的评头品足指标是检测评价函数(intersect
    over
    union,IoU)。在开展了几乎单等级的办事晚,我们才起拿IoU作为范的基本点评价指标(而非是交叉熵损失)。另一个得力之操作是叫有模型在列一个epoch的展望。这是同一篇有关调试机器的优质文章(https://hackernoon.com/how-to-debug-neural-networks-manual-dc2a200f10f2)。注意IoU虽然不是Keras中标准的metric函数的或损失函数,但是在网上很容易就可以找到,例如此网站(https://github.com/udacity/self-driving-car/blob/master/vehicle-detection/u-net/README.md)。我们还将这个gist(https://gist.github.com/shgidi/7c3fcf69b1eb3eaf4bac1112d10967ca)用于每一个epoch的损失和某些预测的plotting中。
  • 机械上变体控制——当教练模型时,你会遇见多参数,有些参数很麻烦追踪。我要承认我们尚并未找到完美的缓解措施,我们的点子是数写副配置(以及采取Keras的callback自动保存表现最佳的型,见下文)。
  • 调节工具——在完成以上步骤后,我们得以检查各个一样步之结果,但是非克凭间断地反省。因此,最着重之步骤是结合及文中的步骤,生成一个Jupyter
    notebook,这样咱们就得为此其来管间断地加载每个模型与每张图像,并很快检查结果。这样我们即便能够随意地观察到范中的歧异、缺陷以及另外题目。

以下是片由此调整参数与搭训练而对范实现之片更上一层楼:

图片 19

保存时毕的特等验证IoU:(Keras提供了一个好好的工具——callbacks-https://keras.io/callbacks/%22 ,用于简化办事)

callbacks = [keras.callbacks.ModelCheckpoint(hist_model,
verbose=1,save_best_only =True, monitor= ’val_IOU_calc_loss’),
plot_losses]

除了针对或的代码错误进行的常规调试,我们发现型错误是“可以预计的”,比如“切割”不属广义身体范畴的身体窝、大分割图像及之“缺口”、不必要的身体部位连延伸、光线不好、质量差和等等细节错误。有些错误在起不同数额汇总取一定图像时取得了拍卖,但是有些问题还是未得到化解。为了改善下一致版本产品的结果,我们用专门对模型“难处理”的图像使用数据增长
(Data Augmentation)法。

上文探讨了此题目同数据集问题,现在我们来探视我们的型遇到的部分题材:

  • 衣物——颜色异常特别要非常浅的衣服有时会给误当作为都。

  • “缺口”——除了好之结果,得出的片图像遭到有缺口。

图片 20

服饰和缺口

  • 光明问题——光线不足及阴霾在图像遭到那个广泛,但是COCO数据汇总之图像也无这个题目。因此,处理能够缓解有正规的窘迫,我们的范现在尚不克处理部分比麻烦处理的图像。但是,我们得经长数据量以及数额增强法(data
    augmentation)来改善模型。另外,请避免在夜间采取我们的App。

图片 21

光线不足问题

尤其改良模型的点子

越来越训练

于为此训练多少好了大约300
epoch的训后,我们得出了产结果。在是号了晚,模型开始过度拟合。我们当宣告产品以来才得出了这些结果,因此我们还未曾会采取核心的多少增长操作。

于以图像尺寸调整也224X224晚,我们本着范进行了训练。使用更多之数码以及还不行之图像(COCO数据集图像的原始尺寸为600X1000)训练模型预测也得改进结果。

CRF和其余增长

每当稍微阶段遭遇,我们视得出的图像在边缘有零星噪点。可以采用CRF模型解决是题材。在即时首博文被(http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/12/18/image-segmentation-with-tensorflow-using-cnns-and-conditional-random-fields/),作者给出了CRF。但是,CRF对我们的工作帮助不大,也许是因为通常只有在结果较为粗糙时它才能有所帮助。

Matting

就是是咱们现在查获的结果,其分割效果呢非周到。我们祖祖辈辈为无可知到家地撩拨头发、细致的衣裳、树枝和其余精细的物体,就是坐ground
truth分割图像不分包这些细节。分割此类细致分割图像的天职称为matting,这是均等栽不同之挑战。这是一个优秀matting方案的实例(https://news.developer.nvidia.com/ai-software-automatically-removes-the-background-from-images/),发表在今年上半年内的NVIDIA会刊上。

图片 22

Matting 示例——输入图像也蕴藏trimap

Matting任务不同让其他图像处理任务,因为她的输入不仅包含一布置图像,还有一个trimap——图像边缘之轮廓线,这要matting任务成了一个“半督查”问题。

咱俩拿分开图像作为trimap,进行了一些matting试验,但是得出的结果连无好。

再有一个题目常常欠训练所急需的恰数据集。

总结

碰巧使文章开始说的那样,我们的靶子是支付一个出含义的深上产品。Alon在其文章中指出,机器上之下正更换得更为简单与高速。但是,模型训练也是一个老大难的题目——训练(尤其是夜训练)时需细致地进行计划、调试以及笔录结果。

假设惦记平衡研究以及换代、训练以及改善之间的关系吧不易于。因为运用的是深度上道,我们到底觉得无与伦比好之范或最好符合我们的模型近在咫尺,也许谷歌再公布一码之钻研要同一首论文,我们虽可知找到实现之艺术。但是其实,我们模型的改善实际上是于原模型中一点一点地“挤出来”的。就如我上文所说的,我们还感觉到进步的长空还特别要命。 

末尾,我们在做事期间得到了许多意,几独月之前这项工作以咱们看来像是科幻小说一样。我们格外愿意讨论与应对其他问题,希望会于咱们的网站上收看你:

greenScreen.AI。感谢 Alon Burg.

(看到这里,营长想说,幸好没学PS,以后本人就需要轻轻一点,分分钟修了上万张图。耶耶耶!虽然这家伙的模子还免熟,没事,营长等。)

作者:Gidi Shperber   机器上发烧友

初稿地址

https://medium.com/towards-data-science/background-removal-with-deep-learning-c4f2104b3157?nsukey=HjVxf540wVOL13ThjgEVgqK6yTM0j%2BlZf%2B56cPoPdFCFk%2F6NrblQg0ftuvs82azzYzUhxR4SKluuDZW6Hpk5849qrjCLB8VJg0ULIGW9dHP0nuecErk37IqJ%2Ff3A%2Bip8DzhS1EkpoXYPded2mOJbdA%3D%3D

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