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YOLOv5错误集合
基于
YOLOV5
的DeepSort轨迹跟踪方法(一)
论文笔记:《基于
YOLOv5
和DeepSort的多目标跟踪算法研究与应用》-1YOLO系列基础知识作为一阶段经典算法,YOLO系列的算法由于省略了粗定位的过程,通过调整骨干网络可以实现速度比二阶段算法Faster-RCNN
椒椒。
·
2023-09-25 14:53
深度学习
视觉CV
人工智能
计算机视觉
深度学习
树莓派部署
YOLOv5
目标检测(详细篇)
文章目录前言1、部署过程1.1、下载YOLOv51.2、安装opencv、pytorch和numpy1.2.1、安装opencv1.2.2、安装pytorch&numpy1.3、
YOLOv5
安装1.4、
wisdom_zhe
·
2023-09-25 13:39
目标检测
YOLO
目标检测
人工智能
C++项目笔记--基于TensorRT搭建一个
YoloV5
服务器
目录1--项目描述2--项目地址3--编译运行4--测试结果5--补充说明1--项目描述①基于C/S模型来构建TCP服务器和TCP客户端。②使用Epoll来监控服务器和客户端之间的连接。③服务器和客户端约定使用相同的数据传输协议,头部分别使用4个字节来表示图片的宽,高和大小。④创建两个读线程来接收客户端的数据,并采用leastconnections算法来实现两个读线程的负载均衡。⑤创建一个可变参数
晓晓纳兰容若
·
2023-09-25 10:20
TensorRT学习笔记
网络编程笔记
模型部署学习笔记
YOLO
【Segment Anything Model】五:转SAM提示性半自动分割为全自动,SA接入
YOLOV5
文章目录1️⃣预备知识2️⃣SAM模型全自动方法概述3️⃣数据集量少或者没有勾画4️⃣SAM结合YOLO转全自动
YOLOV5
版本选择构造
YOLOV5
要求的VOC格式的自定义数据集代码
cv夏一笑
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2023-09-24 20:11
seg模型
yolov5
SAM
自动分割
计算机视觉
开源项目有代码
如何运用
yolov5
训练自己的数据(手把手教你学yolo)
在这篇博文中,我们对
YOLOv5
模型进行微调,用于自定义目标检测的训练和推理。目录引言:
YOLOv5
是什么?
阿利同学
·
2023-09-24 13:53
小白学视觉
YOLO
训练yolo
教程
目标检测
深度学习
手把手学yolo
pytorch
YOLOv5
、YOLOv8改进:C3STR(Swin Transformer)
目录1.介绍2.YOLOv5、YOLOv8改进2.1common.py配置2.2yolo.py配置2.3yaml配置文件1.介绍视觉领域正在见证从CNN到Transformers的建模转变,纯Transformer架构在主要视频识别基准测试中达到了最高准确度。这些视频模型都建立在Transformer层之上,Transformer层在空间和时间维度上全局连接块。在本文中,我们提倡视频Transfo
陈子迩
·
2023-09-24 08:32
YOLO改进
YOLO
transformer
深度学习
YOLOv5
如何训练自己的数据集
文章目录前言1、数据标注说明2、定义自己模型文件3、训练模型4、参考文献前言本文主要介绍如何利用
YOLOv5
训练自己的数据集1、数据标注说明以生活垃圾数据集为例子生活垃圾数据集(YOLO版)点击这里直接下载本文生活垃圾数据集生活垃圾数据集组成
wisdom_zhe
·
2023-09-24 06:36
目标检测
YOLO
深度学习
机器学习
YOLOv5
、YOLOv8改进:空间金字塔池化 SPPF改为 SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC
sppfyolov5作者基于spp提出3.YOLOv5/YOLOv8改进之结合ASPP3.1空洞卷积(AtrousConvolution)3.2空洞空间卷积池化金字塔2.配置yolo.py文件3.配置
yolov5
陈子迩
·
2023-09-24 01:25
YOLO改进
YOLO
计算机视觉
深度学习
YOLOv5
改进:引入EMA注意力机制优化计算机视觉
YOLOv5
是一种流行的目标检测算法,但它仍然有改进的空间。本文将介绍一种改进的版本,通过引入EMA(指数移动平均)注意力机制,提高
YOLOv5
的性能。
GzvDart
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2023-09-24 00:48
计算机视觉
YOLO
计算机视觉
深度学习
在
yolov5
源码中添加注意力机制
yolov5
源码中添加注意力机制1项目环境配置1.1yolov5源码下载1.2创建虚拟环境1.3安装依赖2常用的注意力机制2.1SE注意力机制2.2CBAM注意力机制2.3ECA注意力机制2.4CA注意力机制
夏木夕
·
2023-09-24 00:48
#
网络模型改进
YOLO
python
YOLOV8改进:CVPR 2023 | 在C2f模块不同位置添加EMA注意力机制,有效涨点
1.该文章属于
YOLOV5
/YOLOV7/YOLOV8改进专栏,包含大量的改进方式,主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668
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2023-09-24 00:48
深度学习
python
YOLO
机器学习
计算机视觉
改进
YOLOv5
:添加EMA注意力机制
新建EMA.py文件在
yolov5
的models文件
岩王帝姬#Y
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2023-09-24 00:17
YOLO
深度学习
神经网络
yolov5
windows 下训练+ c++ TensorRT 部署在qt (vs+qtcreator) 只要一篇文章即可
目录1.yolov5训练自己的数据集(1).github上下载好
yolov5
的代码编辑(2).
yolov5
的环境部署(这里是anaconda的方式也可以pycharm打开后直接pipinstall-rrequirements.txt
知新_ROL
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2023-09-23 06:54
yolov5
tensorRt
目标检测
YOLO
python
opencv
pycharm
目标检测
Pytorch:解决使用
yolov5
时网络不佳导致无法下载数据集的问题
复现
yolov5
(https://github.com/ultralytics/
yolov5
)时因为服务器网络不好,无法正常下载VOC数据集:解决办法:复制下载地址(VOCtrainval_06-Nov
Flyforever-Tang
·
2023-09-23 05:41
机器学习
Python
pytorch
python
深度学习
P8:Pytorch实战:YOLOv5-C3模块实现
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制1引言本文利用
YOLOv5
算法中的C3模块搭建网络,实现天气识别。
Monty _Lee
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2023-09-23 03:40
Pytorch
pytorch
YOLO
人工智能
P8-YOLOv5-C3模块实现
365天深度学习训练营中的学习记录博客●参考文章:Pytorch实战|第P8天:YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)●原作者:K同学啊|接辅导、项目定制搭建包含C3模块的模型C3作用1在新版
yolov5
EFFAF@
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2023-09-23 03:08
深度学习
人工智能
pytorch
python
神经网络
YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)...
Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成;检测Head依旧用的是YOLOv5head,但用的是其简化版的YOLOv5headShuffleblock示意图如下:
YOLOv5
Tom Hardy
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2023-09-23 03:08
卷积
网络
计算机视觉
深度学习
卷积神经网络
yolov5
解读,训练,复现
小白的第一篇csdn...最近在准备小论文,大概率是目标检测方向了,没经验,慢慢学,本文只是跟着b站的天才up主一起训练和复现,这里只是我记录
yolov5
的学习历程,都是大白话,没有专业术语,肯定也会说错很多东西
不开心也没事
·
2023-09-23 02:45
深度学习
计算机视觉
人工智能
目标检测
YOLOv8 YOLOv7
YOLOv5
训练 SCB-Dataset3-U
目录0相关资料1SCB-Dataset3-U数据2YOLOv8训练2.1YOLOv8安装2.2训练的yaml文件2.3YOLOv8训练2.3.1yolov8n训练2.3.2yolov8n验证0相关资料YOLOV8环境安装教程.:https://www.bilibili.com/video/BV1dG4y1c7dH/YOLOV8保姆级教学视频:https://www.bilibili.com/vid
CV-杨帆
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2023-09-23 02:14
YOLO
YOLOv5
、YOLOv8改进:HorNet完全替换backone
1.简介论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.14284代码地址:https://github.com/raoyongming/HorNet视觉Transformer的最新进展表明,在基于点积自注意力的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中,作者证明了视觉Transformer背后的关键成分,即输入自适应、长程和高阶空间交互,也可以通过基于卷积的框架有效实
陈子迩
·
2023-09-23 00:28
YOLO改进
YOLO
YOLOv5
,YOLOv8添加ASFF(自适应空间特征融合)
ASFF:AdaptivelySpatialFeatureFusion(自适应空间特征融合)论文来源:LearningSpatialFusionforSingle-ShotObjectDetection代码地址:ASFF1.背景不同特征尺度之间的不一致性是基于特征金字塔的单阶段检测器的主要缺陷。本文提出了一种新的基于数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了空间过滤
陈子迩
·
2023-09-23 00:28
YOLO改进
YOLO
深度学习
人工智能
YOLOv5
改进——加入解耦合头
现在网上对于
YOLOv5
的改进可谓是应有尽有,在这里,写一下关于自己加入解耦合头的改进。
帅帅帅.
·
2023-09-23 00:58
学习笔记
YOLO
python
深度学习
YOLOv5
添加改进的解耦头
在看文献时,发现一篇对YOLOX的解耦头改进然后用在
YOLOv5
的论文,这里复现了下代码再次声明下,并不是所有的改进用在你的数据集就会涨点,有时候也会适得其反,这个改进不行,那就换另一个,没必要认准一个死磕一
Summer Reappears、、、
·
2023-09-23 00:58
YOLO
python
深度学习
YOLOv5
、YOLOv8改进:Decoupled Head解耦头
目录1.DecoupledHead介绍2.Yolov5加入Decoupled_Detect2.1DecoupledHead加入common.py中:2.2Decoupled_Detect加入yolo.py中:2.3修改yolov5s_decoupled.yaml1.DecoupledHead介绍DecoupledHead是一种图像分割任务中常用的网络结构,用于提取图像特征并预测每个像素的类别。传统
陈子迩
·
2023-09-23 00:28
YOLO改进
python
深度学习
机器学习
基于
YOLOv5
开发构建荧光染色条件下膀胱脱落细胞检测识别分析系统
将目标检测计数应用于医学相关的场景在我之前的文章中已经不止一次做过实践了,这里也是同样的场景,首先看下效果图:简单看下数据集:YOLO格式数据标注如下:VOC格式数据标注文件如下:默认100次epoch的迭代计算,感觉效果比较一般,可能跟目标较小且相对不易识别有关系吧。【混淆矩阵】【F1值曲线】【PR曲线】batch实例:
Together_CZ
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2023-09-22 21:46
YOLO
深度学习
计算机视觉
基于轻量级ShuffleNetv2+YOLOv5的DIC-C2DH-HeLa细胞检测识别分析系统
ShuffleNetv2可以说是目前轻量级网络模型中的翘楚,将ShuffleNetv2于
yolov5
整合开发可以使得模型更加轻量化,在提升模型速度的同时保证有效的精度。
Together_CZ
·
2023-09-22 21:16
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
助力智能医疗检测计数,基于
yolov5
开发构建支气管肺泡灌洗液细胞检测识别计数系统
《服务医学,基于目标检测模型实现细胞检测识别》《基于轻量级ShuffleNetv2+YOLOv5的DIC-C2DH-HeLa细胞检测识别分析系统》《基于
YOLOv5
开发构建荧光染色条件下膀胱脱落细胞检测识别分析系统
Together_CZ
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2023-09-22 21:44
YOLO
人工智能
计算机竞赛 深度学习
YOLOv5
车辆颜色识别检测 - python opencv
文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习
YOLOv5
车辆颜色识别检测**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向
Mr.D学长
·
2023-09-22 18:43
python
java
Android源码学习,遇到的
错误集合
。
Android.mk文件的学习ninja:error:unknowntarget'MODULES-IN-packages-apps-myhellos'解决办法:我的Android.mk文件中的最后,$(BUILD_PACKAGES),…不是PACKAGES,而是PACKAGE!!!想骂自己了。ninja:error:'packages/apps/**app/app/src/*****',neede
五百斤,勿扰
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2023-09-22 17:22
Android.mk
安卓源码
android
Yolov8小目标检测(24): 最新开源移动端网络架构 RepViT | RepViTBlock | 清华 ICCV 2023
这两种方法都能显著改善模型性能RepViTBlock|亲测在红外弱小目标检测涨点明显,
[email protected]
从0.755提升至0.791Yolo小目标检测,独家首发创新(原创),适用于
Yolov5
、Yolov7
AI小怪兽
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2023-09-22 11:23
YOLO小目标检测
YOLO
人工智能
目标检测
python
yolov5
v7.0自动标注
文章目录1、概述2、使用1、概述在学习深度学习的时候有一个非常头疼的事情就是标注,特别浪费时间和费眼睛,最近在网上发现博主开源了自动标注的程序,原理是,通过训练好的模型,对图像进行推理,通过推理出来的信息写入到xml中。可能会有误差,所以需要检查调整一下错误的标注,但是大大提升了效率。2、使用作者GitHub地址:https://github.com/mohenghui/detectAuto/tr
讳疾忌医丶
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2023-09-22 10:28
工作中遇到的问题
YOLO
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进
YOLOv5
的口罩人脸检测(续)
目录3.4Hardswish激活函数3.5数据集3.6实验结果及分析4基于口罩人脸检测网络模型的
林聪木
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2023-09-22 09:39
目标检测
YOLO
人工智能
YoloV5
改进实战:使用MPDIoU改进
YoloV5
点距最小的并集交点4、实验结果4.1、实验设置4.2、数据集4.3、评估协议4.4、目标检测的实验结果4.5、字符级场景文本识别的实验结果4.6、实例分割的实验结果5、结论官方代码测试结果MPDIoU代码改进
Yolov5
静静AI学堂
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2023-09-22 01:53
YoloV5
V6
V7改进与实战
YOLO
pytroch 颜色增强ColorJitter,墙裂推荐
目录函数参数解释:随机亮度测试,非常方便,墙裂推荐:单项测试:举例:
yolov5
颜色增强示例,效果差不多,opencv的:函数参数解释:函数名:torchvision.transforms.ColorJitter
AI视觉网奇
·
2023-09-22 00:53
python基础
计算机视觉
图像处理
python
yolov5
使用最新MPDIOU损失函数,有效和准确的边界盒回归的损失,优于GIoU/EIoU/CIoU/EIoU(附代码可用)
文章目录1.论文1.1.主要目的1.2.设计思路2代码3.总结1.论文MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression(一个有效和准确的边界框损失回归函数)论文地址1.1.主要目的当预测框与边界框具有相同的纵横比,但宽度和高度值完全不同时,大多数现有的边界框回归损失函数都无法优化。为了解决上述问题,MPDIoU充分挖掘水平矩形的几何特
自由自在的鱼丶
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2023-09-21 21:15
yolo系列改进计划
YOLO
【无标题】
这里,需要区分两种情况:当子进程消息较少时,比如自己写的一个子进程,里面用print打印部分信息,此时不需要考虑缓存问题;当子进程消息较多且输出速度快,比如
yolov5
模型的训练,输出里面存在进度条显示
童安格粉丝
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2023-09-21 07:06
python
python
subprocess
子进程
日志
实时
输出
pycharm 中package, directory, sources root, resources root的区别
【遇到的问题】导入
yolov5
中有utils文件,自己的代码中也有utils文件,使得
yolov5
中的这部分引用出错了。
黑衣骑士兴
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2023-09-21 06:14
troubleshooting
pycharm
ide
python
YOLOv5
项目搭建
目录前言1.资源下载2.环境配置pycocotools和thop库安装失败3.运行代码报错:'Upsample'objecthasnoattribute'recompute_scale_factor'报错:assertimg0isnotNone,'ImageNotFound'+pathAssertionError4.结果总结前言前面将pytorch的基础入门之后,继续跟着小土堆学习。本篇内容记录我
佳雨初林
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2023-09-20 17:35
深度学习
YOLO
pytorch
深度学习
用Python读取xml文件后,裁剪标注图片和扩容数据
因为想用
yolov5
算法训练自己数据集识别数字“
葡萄_ac1c
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2023-09-20 14:08
Yolo v8代码解析(二)
args:从
YOLOv5
接收的参数。线程:(布尔值)在守护线程中运行回调。kwargs:从
YOLOv5
接收的关键字参数。defrun(
。七十二。
·
2023-09-20 14:07
神经网络
YOLO
【深度学习】准备个人数据集、
YOLOV5
模型的训练和测试
上一篇描述了在win10下,基于anaconda&pytorch的深度学习环境的准备搭建过程,下面进行个人数据集的准备,
YOLOV5
的代码下载测试,训练个人数据集测试识别效果。
Life&Dream
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2023-09-20 09:02
YOLOV5深度学习
深度学习
YOLO
人工智能
03【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建(配置+训练)
深度学习环境搭建:Win11+CUDA+Pytouch+Anaconda本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建(配置+训练),首先介绍win11下基于Anaconda、pytorch的
YOLOV5
爱吃面的猫
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2023-09-20 09:58
深度学习
深度学习
YOLO
人工智能
计算机竞赛 深度学习 YOLO 实现车牌识别算法
文章目录0前言1课题介绍2算法简介2.1网络架构3数据准备4模型训练5实现效果5.1图片识别效果5.2视频识别效果6部分关键代码7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于
yolov5
的深度学习车牌识别系统实现该项目较为新颖
Mr.D学长
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2023-09-19 17:17
python
java
YOLOv5
算法改进(18)— 更换激活函数(SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus等)
在
YOLOv5
中,使用了不同的激活函数。本节课就简单介绍一下常见的激活函数并
小哥谈
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2023-09-19 02:47
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
python
机器学习
人工智能
目标检测
关于谷歌云计算进行Python
yolov5
的使用操作(简略版)
关于谷歌云计算的使用操作(简略版)谷歌云盘:https://drive.google.com/订阅:链接谷歌云盘创建操作:123.添加Colaboratory关联设置免费的GPU它是很容易更换默认的硬件(None,GPU,TPU),通过修改->笔记本设置或者代码执行程序->更改运行时类型来选择GPU,作为硬件加速.Colaboratory命令:查看GPU:导入GoogleColab:fromgoo
kokotao
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2023-09-19 02:16
神经网络与深度学习笔记
云计算
python
YOLO
Yolov5
创新:NEU-DET钢材表面缺陷检测,优化组合新颖程度较高,CVPR2023 DCNV3和InceptionNeXt,涨点明显
1.钢铁缺陷数据集介绍NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'每个类别分布为:训练结果如下:2.基于yolov5s的训练map值0.742:2.1Inception-MetaNeXtStage论文地址:https://arxiv.org/
AI小怪兽
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2023-09-18 23:37
Yolov5/Yolov7实战
YOLO
人工智能
目标检测
python
docker 常见
错误集合
docker报错:Errorresponsefromdaemon:Gethttps://registry-1.docker.io/v2/:x509:certificateisvalidfor*.hms.awsdev.infor.com,notregistry-1.docker.io通过
[email protected]
找到可用IP任选一个registry
Snail127
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2023-09-18 16:46
基于
yolov5
的钢材表面缺陷识别(pycharm连接远程服务器,老版本
yolov5
运行遇到的问题)
时间:2023年1月1pycharm远程连接服务器提示:需要下载pycharm专业版。参考文献:[1][2][3][4]设置解释器的界面有一些不同,在此截图记录一下。(这是已经弄好了之后回头截图的,假设它不存在哈)会弹出来刚才设置过的框框,点apply->OK即可。第一次设置下面可能出一个提示,要按照要求move一下。然后next,再next。(a)服务器上项目地址(b)服务器上解释器地址,一般为
yue36
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2023-09-18 11:56
pycharm
服务器
python
yolo
NEU-DET
yolov5
部署替换opencv
GitHub-nihui/opencv-mobile:TheminimalopencvforAndroid,iOS,ARMLinux,Windows,Linux,MacOS,WebAssemblyTheminimalopencvforAndroid,iOS,ARMLinux,Windows,Linux,MacOS,WebAssembly-GitHub-nihui/opencv-mobile:The
Kun Li
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2023-09-18 07:59
算法部署
opencv
YOLO
计算机视觉
YOLOV5
对接微信小程序
在计算机视觉领域,
YOLOv5
是一种常用的目标检测模型,用于快速而准确地识别图像中的目标。本文将介绍如何将
YOLOv5
模型应用于小程序,并展示了使用Flask框架实现的示例代码。
不会写代码的程序猿-蜀
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2023-09-18 07:29
YOLO
微信小程序
小程序
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