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automl efficientdet 다운로드 및 설치
!git clone --depth 1 https://github.com/google/automl
!cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt
!nvidia-smi
Thu Dec 9 11:13:02 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 495.44 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla K80 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 49C P8 29W / 149W | 0MiB / 11441MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
import os
import sys
import tensorflow.compat.v1 as tf
sys.path.append('/content/automl/efficientdet')
import hparams_config
from tf2 import anchors
from model_inspect import ModelInspectorESRI Object Detection Challenge Dataset 다운로드 및 파일 살펴 보기
- Annotation은 PASCAL VOC 와 동일한 XML 포맷
!mkdir -p /content/poolncar
!wget https://github.com/chulminkw/DLCV/releases/download/1.0/swimming_pool_and_car.zip
!unzip swimming_pool_and_car.zip -d /content/poolncar > /dev/null 2>&1
import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
import math
CLASSES = ['1','2']
# XML 파일을 Pandas DataFrame으로 변환 한뒤 DataFrame의 to_csv()를 이용하여 csv 파일로 생성하고 DataFrame반환
def get_bboxes_from_xml(xml_file):
# xml 파일을 parsing하여 XML Element형태의 Element Tree를 생성하여 object 정보를 추출.
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
bboxes = []
bbox_names = []
if root.iter('object') is not None:
for obj in root.iter('object'):
bbox_name = obj.find('name').text
if bbox_name not in CLASSES:
continue
xmlbox = obj.find('bndbox')
# 위치 좌표가 소수점까지 표시됨. pixel 단위는 정수형이므로 변환하되 ceil로 조금 이동하여 변환
x1 = math.ceil(float(xmlbox.find('xmin').text))
y1 = math.ceil(float(xmlbox.find('ymin').text))
x2 = math.ceil(float(xmlbox.find('xmax').text))
y2 = math.ceil(float(xmlbox.find('ymax').text))
if x1 == x2 or y1 == y2:
continue
bbox = [x1, y1, x2, y2]
bboxes.append(bbox)
bbox_names.append(bbox_name)
return bbox_names, bboxes
bbox_names, bboxes = get_bboxes_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
print('object별 class 명:', bbox_names)
print('object별 bbox 정보 list:', bboxes)
# object별 class 명: ['1', '1', '1', '1']
# object별 bbox 정보 list: [[59, 153, 70, 164], [11, 206, 22, 217], [41, 0, 51, 4], [47, 42, 58, 53]]
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img_rgb = cv2.cvtColor(cv2.imread('/content/poolncar/training_data/training_data/images/000000002.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)
bbox_names, bboxes = get_bboxes_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000002.xml')
for box_name, box in zip(bbox_names, bboxes):
cv2.rectangle(img_rgb, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color=(0, 255, 0), thickness=1)
cv2.putText(img_rgb, box_name, (int(box[0]), int(box[1] - 7)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 1)
plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.imshow(img_rgb)
import os
ANNO_DIR = '/content/poolncar/training_data/training_data/labels'
file_list = os.listdir(ANNO_DIR)
xml_files = sorted([file for file in file_list if file.endswith('.xml')])
print('xml file list:', xml_files)
print('xml file 개수:', len(xml_files))
# xml file list: ['000000000.xml', '000000001.xml', '000000002.xml', '000000003.xml', '000000004.xml', '000000005.xml', '000000006.xml', '000000007.xml', '000000008.xml', '000000009.xml', '000000010.xml', '000000011.xml', '000000012.xml', '000000013.xml', '000000014.xml', '000000015.xml', '000000016.xml', '000000017.xml', '000000018.xml', '000000019.xml', '000000020.xml', '000000021.xml', '000000022.xml', '000000023.xml', '000000024.xml', '000000025.xml', '000000026.xml', '000000027.xml', '000000028.xml', '000000029.xml', '000000030.xml', '000000031.xml', '000000032.xml', '000000033.xml', '000000034.xml', '000000035.xml', '000000036.xml', '000000037.xml', '000000038.xml', '000000039.xml', '000000040.xml', '000000041.xml', '000000042.xml', '000000043.xml', '000000044.xml', '000000045.xml', '000000046.xml', '000000047.xml', '000000048.xml', '000000049.xml', '000000050.xml', '000000051.xml', '000000052.xml', '000000053.xml', '000000054.xml', '000000055.xml', '000000056.xml', '000000057.xml', '000000058.xml', '000000059.xml', '000000060.xml', '000000061.xml', '000000062.xml', '000000063.xml', '000000064.xml', '000000065.xml', '000000066.xml', '000000067.xml', '000000068.xml', '000000069.xml', '000000070.xml', '000000071.xml', '000000072.xml', '000000073.xml', '000000074.xml', '000000075.xml', '000000076.xml', '000000077.xml', '000000078.xml', '000000079.xml', '000000080.xml', '000000081.xml', '000000082.xml', '000000083.xml', '000000084.xml', '000000085.xml', '000000086.xml', '000000087.xml', '000000088.xml', '000000089.xml', '000000090.xml', '000000091.xml', '000000092.xml', '000000093.xml', '000000094.xml', '000000095.xml', '000000096.xml', '000000097.xml', '000000098.xml', '000000099.xml', '000000100.xml', '000000101.xml', '000000102.xml', '000000103.xml', '000000104.xml', '000000105.xml', '000000106.xml', '000000107.xml', '000000108.xml', '000000109.xml', '000000110.xml', '000000111.xml', '000000112.xml', '000000113.xml', '000000114.xml', '000000115.xml', '000000116.xml', '000000117.xml', '000000118.xml', '000000119.xml', '000000120.xml', '000000121.xml', '000000122.xml', '000000123.xml', '000000124.xml', '000000125.xml', '000000126.xml', '000000127.xml', '000000128.xml', '000000129.xml', '000000130.xml', '000000131.xml', '000000132.xml', '000000133.xml', '000000134.xml', '000000135.xml', '000000136.xml', '000000137.xml', '000000138.xml', '000000139.xml', '000000140.xml', '000000141.xml', '000000142.xml', '000000143.xml', '000000144.xml', '000000145.xml', '000000146.xml', '000000147.xml', '000000148.xml', '000000149.xml', '000000150.xml', '000000151.xml', '000000152.xml', '000000153.xml', '000000154.xml', '000000155.xml', '000000156.xml', '000000157.xml', '000000158.xml', '000000159.xml', '000000160.xml', '000000161.xml', '000000162.xml', '000000163.xml', '000000164.xml', '000000165.xml', '000000166.xml', '000000167.xml', '000000168.xml', '000000169.xml', '000000170.xml', '000000171.xml', '000000172.xml', '000000173.xml', '000000174.xml', '000000175.xml', '000000176.xml', '000000177.xml', '000000178.xml', '000000179.xml', '000000180.xml', '000000181.xml', '000000182.xml', '000000183.xml', '000000184.xml', '000000185.xml', '000000186.xml', '000000187.xml', '000000188.xml', '000000189.xml', '000000190.xml', '000000191.xml', '000000192.xml', '000000193.xml', '000000194.xml', '000000195.xml', '000000196.xml', '000000197.xml', '000000198.xml', '000000199.xml', '000000200.xml', '000000201.xml', '000000202.xml', '000000203.xml', '000000204.xml', '000000205.xml', '000000206.xml', '000000207.xml', '000000208.xml', '000000209.xml', '000000210.xml', '000000211.xml', '000000212.xml', '000000213.xml', '000000214.xml', '000000215.xml', '000000216.xml', '000000217.xml', '000000218.xml', '000000219.xml', '000000220.xml', '000000221.xml', '000000222.xml', '000000223.xml', '000000224.xml', '000000225.xml', '000000226.xml', '000000227.xml', '000000228.xml', '000000229.xml', '000000230.xml', '000000231.xml', '000000232.xml', '000000233.xml', '000000234.xml', '000000235.xml', '000000236.xml', '000000237.xml', '000000238.xml', '000000239.xml', '000000240.xml', '000000241.xml', '000000242.xml', '000000243.xml', '000000244.xml', '000000245.xml', '000000246.xml', '000000247.xml', '000000248.xml', '000000249.xml', '000000250.xml', '000000251.xml', '000000252.xml', '000000253.xml', '000000254.xml', '000000255.xml', '000000256.xml', '000000257.xml', '000000258.xml', '000000259.xml', '000000260.xml', '000000261.xml', '000000262.xml', '000000263.xml', '000000264.xml', '000000265.xml', '000000266.xml', '000000267.xml', '000000268.xml', '000000269.xml', '000000270.xml', '000000271.xml', '000000272.xml', '000000273.xml', '000000274.xml', '000000275.xml', '000000276.xml', '000000277.xml', '000000278.xml', '000000279.xml', '000000280.xml', '000000281.xml', '000000282.xml', '000000283.xml', '000000284.xml', '000000285.xml', '000000286.xml', '000000287.xml', '000000288.xml', '000000289.xml', '000000290.xml', '000000291.xml', '000000292.xml', '000000293.xml', '000000294.xml', '000000295.xml', '000000296.xml', '000000297.xml', '000000298.xml', '000000299.xml', '000000300.xml', '000000301.xml', '000000302.xml', '000000303.xml', '000000304.xml', '000000305.xml', '000000306.xml', '000000307.xml', '000000308.xml', '000000309.xml', '000000310.xml', '000000311.xml', '000000312.xml', '000000313.xml', '000000314.xml', '000000315.xml', '000000316.xml', '000000317.xml', '000000318.xml', '000000319.xml', '000000320.xml', '000000321.xml', '000000322.xml', '000000323.xml', '000000324.xml', '000000325.xml', '000000326.xml', '000000327.xml', '000000328.xml', '000000329.xml', '000000330.xml', '000000331.xml', '000000332.xml', '000000333.xml', '000000334.xml', '000000335.xml', '000000336.xml', '000000337.xml', '000000338.xml', '000000339.xml', '000000340.xml', '000000341.xml', '000000342.xml', '000000343.xml', '000000344.xml', '000000345.xml', '000000346.xml', 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# xml file 개수: 3748개별 XML 정보와 이미지를 tf.train.Example로 변경하는 함수 생성.
import xml.etree.ElementTree as ET
# xml 을 파싱해서 image와 object의 메타정보를 dict로 반환하는 함수
def get_anno_dict_from_xml(xml_filepath):
tree = ET.parse(xml_filepath)
root = tree.getroot()
bbox_names = []
objects = []
filename = root.find('filename').text
size = root.find('size')
width = int(size.find('width').text)
height = int(size.find('height').text)
# 파일내에 있는 모든 object Element를 찾음.
for obj in root.findall('object'):
name = obj.find('name').text
pose = 'Unspecified'
#truncated, poses, difficult_obj는 사용되지 않지만 create_pascal_voc.py 파일과의 호환성을 유지하기 위해 설정.
truncated = 0
difficult = 0
occluded = 0
#pose = obj.find('pose').text
#truncated = int(obj.find('truncated').text)
#difficult = int(obj.find('difficult').text)
#occluded = int(obj.find('occluded').text)
xmlbox = obj.find('bndbox')
# 위치 좌표가 소수점까지 표시됨. pixel 단위는 정수형이므로 변환하되 ceil로 조금 이동하여 변환
xmin = math.ceil(float(xmlbox.find('xmin').text))
ymin = math.ceil(float(xmlbox.find('ymin').text))
xmax = math.ceil(float(xmlbox.find('xmax').text))
ymax = math.ceil(float(xmlbox.find('ymax').text))
bbox = {
'xmin': xmin,
'ymin': ymin,
'xmax': xmax,
'ymax': ymax
}
single_obj = {'name':name, 'pose':pose, 'truncated':truncated, 'difficult':difficult, 'occluded':occluded,
'bndbox':bbox}
objects.append(single_obj)
anno_dict = {
'folder':'training_data', 'filename':filename, 'width':width, 'height':height,
'object':objects
}
return anno_dict
anno_dict = get_anno_dict_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
anno_dict
{'filename': '000000000.jpg',
'folder': 'training_data',
'height': 224,
'object': [{'bndbox': {'xmax': 70, 'xmin': 59, 'ymax': 164, 'ymin': 153},
'difficult': 0,
'name': '1',
'occluded': 0,
'pose': 'Unspecified',
'truncated': 0},
{'bndbox': {'xmax': 22, 'xmin': 11, 'ymax': 217, 'ymin': 206},
'difficult': 0,
'name': '1',
'occluded': 0,
'pose': 'Unspecified',
'truncated': 0},
{'bndbox': {'xmax': 51, 'xmin': 41, 'ymax': 4, 'ymin': 0},
'difficult': 0,
'name': '1',
'occluded': 0,
'pose': 'Unspecified',
'truncated': 0},
{'bndbox': {'xmax': 58, 'xmin': 47, 'ymax': 53, 'ymin': 42},
'difficult': 0,
'name': '1',
'occluded': 0,
'pose': 'Unspecified',
'truncated': 0}],
'width': 224}
# image와 object의 고유 id 부여.
class Unique_Id(object):
def __init__(self):
self.image_id = 0
self.ann_id = 0
def get_image_id(self):
self.image_id += 1
return self.image_id
def get_ann_id(self):
self.ann_id += 1
return self.ann_id
# https://github.com/google/automl/blob/master/efficientdet/dataset/create_pascal_tfrecord.py 참조
import hashlib
import io
import json
import os
import PIL.Image
import tensorflow as tf
from dataset import tfrecord_util
# 1개의 image 파일 PATH와 1개의 annotation XML 정보를 가지는 data dic를 이용하여 tf.train.Example를 생성.
def dict_to_tf_example(data, image_path, label_map_dict, unique_id, ignore_difficult_instances=False, ann_json_dict=None, debug=True):
'''
data는 1개의 xml 파일을 dictionary로 변환 anno_dict,
image는 1개의 xml에 매핑되는 image 파일의 절대 경로
unique_id는 고유한 image와 object id를 만들기 위한 Unique_Id객체
'''
#JPEG image를 binary 그대로 읽음.
with tf.io.gfile.GFile(image_path, 'rb') as fid:
encoded_jpg = fid.read()
# image가 JPEG 타입인지 확인.
encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg)
image = PIL.Image.open(encoded_jpg_io)
if image.format != 'JPEG':
raise ValueError('Image format not JPEG')
# image의 고유 key값 생성.
key = hashlib.sha256(encoded_jpg).hexdigest()
#고유한 image id를 생성.
image_id = unique_id.get_image_id()
# image의 width와 height 가져옴.
width = data['width']
height = data['height']
xmins, ymins, xmaxes, ymaxes = [], [], [], []
areas, classes, classes_texts = [], [], []
truncated, poses, difficult_obj = [], [], []
# 만일 annotation에 1개 이상의 object가 있다면,
if 'object' in data:
# data(anno_dict)의 'object' key값으로 개별 object 별 annotation 정보를 dict로 가지는 list로 구성. 이 list를 iteration 수행.
for obj in data['object']:
difficult = bool(int(obj['difficult']))
if ignore_difficult_instances and difficult:
continue
# object 명이 '1', '2'가 아니면 제외.
if obj['name'] not in label_map_dict:
continue
difficult_obj.append(int(difficult))
# 개별 좌표 값을 이미지의 크기로 정규화하고 list로 저장.
xmins.append(float(obj['bndbox']['xmin']) / width)
ymins.append(float(obj['bndbox']['ymin']) / height)
xmaxes.append(float(obj['bndbox']['xmax']) / width)
ymaxes.append(float(obj['bndbox']['ymax']) / height)
areas.append((xmaxes[-1] - xmins[-1]) * (ymaxes[-1] - ymins[-1]))
# class명과 class_id를 list로 저장.
classes_texts.append(obj['name'].encode('utf8'))
classes.append(label_map_dict[obj['name']])
# truncated, poses, difficult_obj는 사용되지 않지만 create_pascal_voc.py 파일과의 호환성을 유지하기 위해 저장.
truncated.append(int(obj['truncated']))
poses.append(obj['pose'].encode('utf8'))
difficult_obj.append(obj['difficult'])
example_dict = {'height':height, 'width':width, 'filename':data['filename'].encode('utf8'),
'source_id': str(image_id).encode('utf8'), 'key_sha256': key.encode('utf8'),
'encoded': encoded_jpg, 'format':'jpeg'.encode('utf8'),
'xmin':xmins, 'xmax':xmaxes, 'ymin':ymins, 'ymax':ymaxes,
'area':areas, 'class_text':classes_texts, 'class_label':classes,
'difficult':difficult_obj, 'truncated':truncated, 'poses':poses}
if debug:
print('example_dict:', example_dict)
example = make_tfrecord_example(example_dict)
return example
import tensorflow as tf
from dataset import tfrecord_util
# 인자로 들어온 dict에 따라 tf.train.Example을 생성.
def make_tfrecord_example(example_dict):
example = tf.train.Example(
features=tf.train.Features(
feature={
'image/height': tfrecord_util.int64_feature(example_dict['height']),
'image/width': tfrecord_util.int64_feature(example_dict['width']),
'image/filename': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['filename']),
'image/source_id': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['source_id']),
'image/key/sha256': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['key_sha256']),
'image/encoded': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['encoded']),
'image/format': tfrecord_util.bytes_feature('jpeg'.encode('utf8')),
'image/object/bbox/xmin': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['xmin']),
'image/object/bbox/xmax': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['xmax']),
'image/object/bbox/ymin': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['ymin']),
'image/object/bbox/ymax': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['ymax']),
'image/object/area': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['area']),
'image/object/class/text': tfrecord_util.bytes_list_feature(example_dict['class_text']),
'image/object/class/label': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['class_label']),
'image/object/difficult': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['difficult']),
'image/object/truncated': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['truncated']),
'image/object/view': tfrecord_util.bytes_list_feature(example_dict['poses']),
}))
return example
label_map_dict = {
'1': 1,
'2': 2
}
# 테스트 용도로 한개의 Example 생성해 보기
unique_id = Unique_Id()
data = get_anno_dict_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
print('## xml 파일을 data dic로 변경 결과:', data)
image_path = '/content/poolncar/training_data/training_data/images/000000000.jpg'
example = dict_to_tf_example(data, image_path, label_map_dict, unique_id, ignore_difficult_instances=False, ann_json_dict=None)
## xml 파일을 data dic로 변경 결과: {'folder': 'training_data', 'filename': '000000000.jpg', 'width': 224, 'height': 224, 'object': [{'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 59, 'ymin': 153, 'xmax': 70, 'ymax': 164}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 11, 'ymin': 206, 'xmax': 22, 'ymax': 217}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 41, 'ymin': 0, 'xmax': 51, 'ymax': 4}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 47, 'ymin': 42, 'xmax': 58, 'ymax': 53}}]}
example_dict: {'height': 224, 'width': 224, 'filename': b'000000000.jpg', 'source_id': b'1', 'key_sha256': b'5ec019893b646aa03ec7cacb33b9038e4cc0c41848c6ea056074c1ae29c79bc4', 'encoded': b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x05\x03\x04\x04\x04\x03\x05\x04\x04\x04\x05\x05\x05\x06\x07\x0c\x08\x07\x07\x07\x07\x0f\x0b\x0b\t\x0c\x11\x0f\x12\x12\x11\x0f\x11\x11\x13\x16\x1c\x17\x13\x14\x1a\x15\x11\x11\x18!\x18\x1a\x1d\x1d\x1f\x1f\x1f\x13\x17"$"\x1e$\x1c\x1e\x1f\x1e\xff\xdb\x00C\x01\x05\x05\x05\x07\x06\x07\x0e\x08\x08\x0e\x1e\x14\x11\x14\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\xff\xc0\x00\x11\x08\x00\xe0\x00\xe0\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xc4\x00\x1d\x00\x00\x02\x02\x03\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x06\x04\x07\x02\x03\x08\x01\x00\t\xff\xc4\x00@\x10\x00\x02\x01\x02\x05\x02\x03\x06\x03\x06\x04\x06\x02\x03\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x11\x00\x05\x12!1\x06A\x13"Q\x07\x14aq\x81\x912\xa1\xc1\x08\x15#B\xb1\xf03Rr\xd1\x16$b\x82\xe1\xf1\x92\xa2\x17\xb2\xc2\xff\xc4\x00\x19\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x03\x04\x02\x00\x05\xff\xc4\x00\'\x11\x00\x02\x02\x02\x01\x04\x02\x03\x01\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x11\x03!1\x04\x12AQ\x13"2aq3\x14B\x81\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xb6j\xd6*\xba\x96\x92\x95\x90\xc5b\xa4\x15\xde\xff\x00\x0cy\xd2\xce\xd4y\xab\xc7+\x91q\xa4\x03\xbd\xf7\xdb\x7f\xa6\x04\xe5uQ\xcf3\x99\x96]h\x01K\x126\xef\xb7\xa6\x0e\xd3\x8aF\xcc#h\xa2,|2A\x17&\xe3\xff\x00x\xf3\x97\xa3\xa5c"Y\xe5%\x9e\xfb\xec1\xa6\xbd\x94\xe5U\x90\x82.\xf1\xb0\x00\x0e\xf6\xdb\xf3\x03\x18\xc1\xa69\xf4\xe8\xb1\xefs\x89O\xe0\x95p\xea\x08#\xfc\xb86r\x14zr\xb1\xe1\xcb\xeb\xa8j\xe1\xa2\x9e\x8e\xba\x13\rLSJ\x0e\xa5 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