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Vision Transformer原理及模型学习笔记_self.proj

作者：花生_TL007 | 2024-02-16 11:20:53

踩

self.proj

Vision Transformer是一种加入了self-attention的Sequence to Sequence model。它包括特征提取和分类两部分。

在特征提取部分，VIT所作的工作就是特征提取。特征提取部分在图片中的对应区域是Patch+Position Embedding和Transformer Encoder。

Patch+Position Embedding就是对输入进来的图片进行分块处理，每隔一定区域大小划分图片块，然后将划分后的图片块组合成序列。在获得序列信息之后，传入Transformer Encoder进行特征提取，这是Transformer特有的Mult-head Self-attention结构，通过自注意力机制，关注每个图片块的重要程度。

在分类部分，VIT所做的工作就是将提取到的特征进行分类。在进行特征提取的时候，我们会在图片序列中添加上classtoken，classtoken会作为一个单位的序列信息一起进行特征提取，在提取的过程中，classtoken会与其他的特征进行特征交互，融合其他图片序列的特征。最终，我们利用Mult-head Self-attention结构提取特征后的classtoken进行全连接分类。

Vision Transformer源码链接：VIT源码

vit的结构

Vision Transformer的结构如下图所示。

数据处理

输入的图片尺寸为 $[H,W,C]$ ，patch size为 $P$ ，则分块的数目为 $(H\times W)/(P\times P)$ ，然后将每一个图片块展开成一维向量，每个向量大小为 $P\times P\times C$

设输入图片尺寸为（480,480,3），patch size为16，分块的数目为(480x480)/(16x16)=900块。每个图片块展开成一维向量，向量大小为16x16x3=768。

序列化后就获得了一个（900，768）的特征层。再加上classtoken后就是一个（901，768）的特征层。再给所有特征加上位置信息，这样网络才有区分不同区域的能力。此时生成的pos_Embedding的shape也为（901，768），代表每一个特征的位置信息。添加位置信息的方式就是生成一个（901，768）的参数矩阵，这个参数矩阵是可训练的，再把这个参数矩阵加上（901，768）的特征层就可以了。

图中0*就是casstoken。

self.pos_embed      = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches, num_features))

在上一步获得shape为（901，768）的序列信息后，将序列信息传入Transform Encoder进行特征提取，这是Transformer特有的Mult-head self-attention结果。通过自注意力机制，关注每个图片块的重要程度。

处理sequence最常用的就是RNN，它的输入是一串vector sequence，输出是另一串vector sequence。如果是singe directional的RNN，输出 $b_{4}$ 时，默认 $a{_1}$ ， $a_{2}$ ， $a_{3}$ ， $a_{4}$ 都已经看过了。如果是bi-directional的RNN，输出 $b_{n}$ 时，默认 $a{_1}$ ， $a_{2}$ ， $a_{3}$ ， $a_{4}$ 都已经看过了。但RNN有一个问题：不能并行化（hard to parallel）。例如在singe directional的RNN中要算出 $b_{4}$ ，就必须先看 $a{_1}$ ，再看 $a_{2}$ ，再看 $a_{3}$ ，再看 $a_{4}$ ，这个过程很难并行。

而self-attention，它的输入、输出和RNN一样，都是输入一串sequence，输出另外一串sequence，它和bi-directional一样， $b_{1}$ - $b_{4}$ 每一个输出都看过了整个的输入sequence。但self-attention与RNN不同的是：它的 $b_{1}$ - $b_{4}$ 每一个输出都可以并行化计算。

self-attention

如上图所示，设input是 $x^{1}$ - $x^{4}$ ，这是一个sequence， $x^{1}$ - $x^{4}$ 分别与一个矩阵 $W$ 相乘得到embedding，即 $a^{1}$ - $a^{4}$ ，接着这个embedding进入self-attention层，每个 $a^{1}$ - $a^{4}$ 分别乘上三个不同的transformer 矩阵 $W^{q}$ 、 $W^{k}$ 、 $W^{v}$ ，例如 $a^{1}$ 得到 $q^{1}$ 、 $k^{1}$ 、 $v^{1}$

接着将每个query $q$ 都对每个key $k$ 做attention，attention就是匹配这2个向量有多接近。比如要对 $q^{1}$ 、 $k^{1}$ 做attention，就是对这2个向量做scaled inner product，得到 $a_{1,1}$ ，再用 $q^{1}$ 、 $k^{2}$ 做attention，得到 $a_{1,2}$ ；用 $q^{^{1}}$ 、 $k^{3}$ 做attention，得到 $a_{1,3}$ ；用 $q^{1}$ 、 $k^{4}$ 做attention，得到 $a_{1,4}$ 。

做scaled inner product的方法

$a_{1,i} = q^{1} \cdot k^{i}/\sqrt{d}$

其中d是q、k的维度， $q\cdot v$ 的值会随着维度的增大而增大，所以要除以 $\sqrt{d}$ ，相当于一个归一化。

接下来就是对计算得到的所有 $a{_1,i}$ 做softmax操作，得到 $\widehat{a_{1,i}}$ 。

接着将 $\widehat{a_{1,i}}$ 与 $v$ 相乘，即 $\widehat{a_{1,1}}$ 与 $v^{1}$ 相乘， $\widehat{a_{1,2}}$ 与 $v^{2}$ 相乘， $\widehat{a_{1,3}}$ 与 $v^{3}$ 相乘， $\widehat{a_{1,4}}$ 与 $v^{4}$ 相乘，再把结果相加得到 $b_{1}$ 。在产生 $b_{1}$ 的整个过程中使用了整个sequence的资讯。如果要考虑局部的information，只需要学习相应的 $\widehat{a_{1,i}}= 0$ ， $b_{1}$ 就不带有那个分支的信息了。如果要考虑全局的information，只需要学习相应的 $\widehat{a_{1,i}}\neq 0$ ， $b_{1}$ 就带有所有分支的信息了。

同样的方法可以求出 $b_{2}$ 、 $b{_{3}}$ 、 $b_{4}$ 。

以上一连串的计算，self-attention layer做的事情和RNN是一样的，但是它可以并行化计算。

首先输入的embedding是 $I=[a^{1},a^{2},a^{3},a^{4}]$ ，用 $I$ 乘 $W^{q}$ 得到 $Q=[q^{1},q^{2},q^{3},q^{4}]$ ，它的每一列代表一个向量 $q$ 。用 $I$ 乘 $W^{K}$ 得到 $K=[k^{1},k^{2},k^{3},k^{4}]$ ，它的每一列代表一个向量 $k$ 。用 $I$ 乘 $W^{v}$ 得到 $V=[v^{1},v^{2},v^{3},v^{4}]$ ，它的每一列代表一个向量 $v$ 。

输入矩阵 $I\in R[d,N]$ 分别乘上三个不同的矩阵 $W_{q}$ 、 $W_{k}$ 、 $W_{v}$ 得到3个中间矩阵 $Q$ 、 $K$ 、 $V$ $\in R[d,N]$ ，将 $K$ 转置之后与 $Q$ 相乘得到attention矩阵 $A\in R[N,N]$ ，代表每一个位置两两之间的attention。再将它去softmax操作之后得到 $\widehat{A}\in R[N,N]$ ，最后将它乘以 $V$ 矩阵得到输出vect或 $O\in R[d,N]$

Multi-head Self-attention

以2个head为例，由 $a^{i}$ 生成 $q^{i}$ 进一步乘以2个转移矩阵变为 $q^{i,1}$ 、 $q^{i,2}$ ，由 $a^{i}$ 生成 $k^{i}$ 进一步乘以2个转移矩阵变为 $k^{i,1}$ 、 $k^{i,2}$ ，由 $a^{i}$ 生成 $v^{i}$ 进一步乘以2个转移矩阵变为 $v^{i,1}$ 、 $v^{i,2}$ 。接下来 $q^{i,1}$ ， $k^{i,1}$ 做attention，得到加权和的权重 $\alpha$ ，再与 $v^{i,1}$ 做加权和，得到最终的 $b^{i,1}(i=1,2,...,N)$ ,同理得到 $b^{i,2}(i=1,2,...,N)$ 。现在有了 $b^{i,1}(i=1,2,...,N)\in R[d,1]$ ， $b^{i,2}(i=1,2,...,N)\in R[d,1]$ ，把它们连接起来，再通过一个transformation矩阵调整维度，使之与 $b^{i}(i=1,2,...,N)\in R(d,1)$ 维度一致。

Multi-Head Attention 包含多个 Self-Attention 层，首先将输入 $X$ 分别传递到 2个不同的 Self-Attention 中，计算得到 2 个输出结果。得到2个输出矩阵之后，Multi-Head Attention 将它们拼接在一起 (Concat)，然后传入一个Linear层，得到 Multi-Head Attention 最终的输出 $Z$ 。可以看到 Multi-Head Attention 输出的矩阵 $Z$ 与其输入的矩阵 $X$ 的维度是一样的。

例如在第一步进行图像分割后，我们获得的特征层为（901，768）。在施加多头的时候，我们直接对（901，768）的最后一维度进行分割，比如我们想分割成12个头，那么矩阵的shape就变成（901，12，64）。然后对（901，12，64）进行转置，将12放到前面，获得（12，901，64）的特征层。之后忽略这个12，把它和batchsize维度同等对待，只对901，64进行处理，以上就是注意力机制的过程了。

注意力机制代码如下：


class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=12, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
        self.num_heads  = num_heads
        self.scale      = (dim // num_heads) ** -0.5
 
        self.qkv        = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
        self.attn_drop  = nn.Dropout(attn_drop)
        self.proj       = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_drop  = nn.Dropout(proj_drop)
 
    def forward(self, x):
        B, N, C     = x.shape
        qkv         = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v     = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
 
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        attn = self.attn_drop(attn)
 
        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)
        return x

在完成MultiHeadSelfAttention的构建后，我们需要在其后加上两个全连接。就构建了整个TransformerBlock。


class Mlp(nn.Module):
    """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks
    """
    def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=GELU, drop=0.):
        super().__init__()
        out_features    = out_features or in_features
        hidden_features = hidden_features or in_features
        drop_probs      = (drop, drop)
 
        self.fc1    = nn.Linear(in_features, hidden_features)
        self.act    = act_layer()
        self.drop1  = nn.Dropout(drop_probs[0])
        self.fc2    = nn.Linear(hidden_features, out_features)
        self.drop2  = nn.Dropout(drop_probs[1])
 
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.act(x)
        x = self.drop1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.drop2(x)
        return x
class Block(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0.,
                 drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
        super().__init__()
        self.norm1      = norm_layer(dim)
        self.attn       = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
        self.norm2      = norm_layer(dim)
        self.mlp        = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop)
        self.drop_path  = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
        
    def forward(self, x):
        x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
    #-----------------------------------------------#
    #   施加层标准化、多头注意力机制、残差结构
    #-----------------------------------------------#
        x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
    #-----------------------------------------------#
    #   施加层标准化、两次全连接、残差结构
    #-----------------------------------------------#
        return x

整个VIT模型由一个Patch+Position Embedding加上多个TransformerBlock组成。典型的TransforerBlock的数量为12个。


        self.blocks = nn.Sequential(
            *[
                Block(
                    dim         = num_features, 
                    num_heads   = num_heads, 
                    mlp_ratio   = mlp_ratio, 
                    qkv_bias    = qkv_bias, 
                    drop        = drop_rate,
                    attn_drop   = attn_drop_rate, 
                    drop_path   = dpr[i], 
                    norm_layer  = norm_layer, 
                    act_layer   = act_layer
                )for i in range(depth)#depth == 12
            ]
        )

Vision Transformer的构建代码：


import math
from collections import OrderedDict
from functools import partial
 
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
#--------------------------------------#
#   Gelu激活函数的实现
#   利用近似的数学公式
#--------------------------------------#
class GELU(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GELU, self).__init__()
 
    def forward(self, x):
        return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(np.sqrt(2 / np.pi) * (x + 0.044715 * torch.pow(x,3))))
 
def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False):
    if drop_prob == 0. or not training:
        return x
    keep_prob       = 1 - drop_prob
    shape           = (x.shape[0],) + (1,) * (x.ndim - 1)
    random_tensor   = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device)
    random_tensor.floor_() 
    output          = x.div(keep_prob) * random_tensor
    return output
 
class DropPath(nn.Module):
    def __init__(self, drop_prob=None):
        super(DropPath, self).__init__()
        self.drop_prob = drop_prob
 
    def forward(self, x):
        return drop_path(x, self.drop_prob, self.training)
 
class PatchEmbed(nn.Module):
    def __init__(self, input_shape=[480, 480], patch_size=16, in_chans=3, num_features=768, norm_layer=None, flatten=True):
        super().__init__()
        self.num_patches    = (input_shape[0] // patch_size) * (input_shape[1] // patch_size)
        self.flatten        = flatten
 
        self.proj = nn.Conv2d(in_chans, num_features, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.norm = norm_layer(num_features) if norm_layer else nn.Identity()
 
    def forward(self, x):
        x = self.proj(x)
        if self.flatten:
            x = x.flatten(2).transpose(1, 2)  # BCHW -> BNC
        x = self.norm(x)
        return x
 
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
#   Attention机制
#   将输入的特征qkv特征进行划分，首先生成query, key, value。query是查询向量、key是键向量、v是值向量。
#   然后利用 查询向量query 点乘 转置后的键向量key，这一步可以通俗的理解为，利用查询向量去查询序列的特征，获得序列每个部分的重要程度score。
#   然后利用 score 点乘 value，这一步可以通俗的理解为，将序列每个部分的重要程度重新施加到序列的值上去。
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=12, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
        self.num_heads  = num_heads
        self.scale      = (dim // num_heads) ** -0.5
 
        self.qkv        = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
        self.attn_drop  = nn.Dropout(attn_drop)
        self.proj       = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_drop  = nn.Dropout(proj_drop)
 
    def forward(self, x):
        B, N, C     = x.shape
        qkv         = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v     = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
 
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)
        attn = self.attn_drop(attn)
 
        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)
        return x
 
class Mlp(nn.Module):
    """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks
    """
    def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=GELU, drop=0.):
        super().__init__()
        out_features    = out_features or in_features
        hidden_features = hidden_features or in_features
        drop_probs      = (drop, drop)
 
        self.fc1    = nn.Linear(in_features, hidden_features)
        self.act    = act_layer()
        self.drop1  = nn.Dropout(drop_probs[0])
        self.fc2    = nn.Linear(hidden_features, out_features)
        self.drop2  = nn.Dropout(drop_probs[1])
 
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.act(x)
        x = self.drop1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.drop2(x)
        return x
 
class Block(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0.,
                 drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
        super().__init__()
        self.norm1      = norm_layer(dim)
        self.attn       = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
        self.norm2      = norm_layer(dim)
        self.mlp        = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop)
        self.drop_path  = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()
        
    def forward(self, x):
        x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x)))
        x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
        return x
class Conv2dReLU(nn.Sequential):
    def __init__(
            self,
            in_channels,
            out_channels,
            kernel_size,
            padding=0,
            stride=1,
            use_batchnorm=True,
    ):
        conv = nn.Conv2d(
            in_channels,
            out_channels,
            kernel_size,
            stride=stride,
            padding=padding,
            bias=not (use_batchnorm),
        )
        relu = nn.ReLU(inplace=True)
 
        bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
 
        super(Conv2dReLU, self).__init__(conv, bn, relu)
 
class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(
            self, input_shape=[480, 480], patch_size=16, in_chans=3, num_classes=2, num_features=768,
            depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0.1, attn_drop_rate=0.1, drop_path_rate=0.1,
            norm_layer=partial(nn.LayerNorm, eps=1e-6), act_layer=GELU
        ):
        super().__init__()
        #-----------------------------------------------#
        #   480, 480, 3 -> 196, 768
        #-----------------------------------------------#
        self.patch_embed    = PatchEmbed(input_shape=input_shape, patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, num_features=num_features)
        num_patches         = (480 // patch_size) * (480 // patch_size)
        self.num_features   = num_features
        self.new_feature_shape = [int(input_shape[0] // patch_size), int(input_shape[1] // patch_size)]
        self.old_feature_shape = [int(480 // patch_size), int(480 // patch_size)]
 
        #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
        #   classtoken部分是transformer的分类特征。用于堆叠到序列化后的图片特征中，作为一个单位的序列特征进行特征提取。
        #
        #   在利用步长为16x16的卷积将输入图片划分成14x14的部分后，将14x14部分的特征平铺，一幅图片会存在序列长度为196的特征。
        #   此时生成一个classtoken，将classtoken堆叠到序列长度为196的特征上，获得一个序列长度为197的特征。
        #   在特征提取的过程中，classtoken会与图片特征进行特征的交互。最终分类时，我们取出classtoken的特征，利用全连接分类。
        #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
        #   196, 768 -> 197, 768
        self.cls_token      = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, num_features))
        #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
        #   为网络提取到的特征添加上位置信息。
        #   以输入图片为480, 480, 3为例，我们获得的序列化后的图片特征为196, 768。加上classtoken后就是197, 768
        #   此时生成的pos_Embedding的shape也为197, 768，代表每一个特征的位置信息。
        #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
        #   197, 768 -> 197, 768
        self.pos_embed      = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches, num_features))
        self.pos_drop       = nn.Dropout(p=drop_rate)
 
        #-----------------------------------------------#
        #   197, 768 -> 197, 768  12次
        #-----------------------------------------------#
        dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)]
        self.blocks = nn.Sequential(
            *[
                Block(
                    dim         = num_features, 
                    num_heads   = num_heads, 
                    mlp_ratio   = mlp_ratio, 
                    qkv_bias    = qkv_bias, 
                    drop        = drop_rate,
                    attn_drop   = attn_drop_rate, 
                    drop_path   = dpr[i], 
                    norm_layer  = norm_layer, 
                    act_layer   = act_layer
                )for i in range(depth)
            ]
        )
        self.norm = norm_layer(num_features)
        self.head = nn.Linear(num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()
        n_patches = (480 // 16) * (480 // 16)
 
        self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, n_patches, 768))
        self.conv_more = Conv2dReLU(
            768,
            2048,
            kernel_size=3,
            padding=1,
            use_batchnorm=True,
        )
    def forward_features(self, x):
        x = self.patch_embed(x)
        # cls_token = self.cls_token.expand(x.shape[0], -1, -1)
        # x = torch.cat((cls_token, x), dim=1)
        #
        # cls_token_pe = self.pos_embed[:, 0:1, :]
        # img_token_pe = self.pos_embed[:, 1: , :]
        # print(img_token_pe.shape)
        #
        # img_token_pe = img_token_pe.view(1, *self.old_feature_shape, -1).permute(0, 3, 1, 2)
        # print(img_token_pe.shape)
        # img_token_pe = F.interpolate(img_token_pe, size=self.new_feature_shape, mode='bicubic', align_corners=False)
        # print(img_token_pe.shape)
        # img_token_pe = img_token_pe.permute(0, 2, 3, 1).flatten(2)
        # print(img_token_pe.shape)
        # pos_embed = torch.cat([cls_token_pe, img_token_pe], dim=1)
        # x = x.flatten(2)
        # x = x.transpose(-1, -2)
        x = x + self.position_embeddings
        x = self.pos_drop(x)
        x = self.blocks(x)
        x = self.norm(x)
        return x
 
    def forward1(self,hidden_states):
        B, n_patch, hidden = hidden_states.size()  # reshape from (B, n_patch, hidden) to (B, h, w, hidden)
        h, w = int(np.sqrt(n_patch)), int(np.sqrt(n_patch))
        x = hidden_states.permute(0, 2, 1)
        x = x.contiguous().view(B, hidden, h, w)
        x = self.conv_more(x)
        return x
 
    def forward(self, x):
        x = self.forward_features(x)
        x = self.forward1(x)
        # print(x.shape)
        return x
 
    def freeze_backbone(self):
        backbone = [self.patch_embed, self.cls_token, self.pos_embed, self.pos_drop, self.blocks[:8]]
        for module in backbone:
            try:
                for param in module.parameters():
                    param.requires_grad = False
            except:
                module.requires_grad = False
 
    def Unfreeze_backbone(self):
        backbone = [self.patch_embed, self.cls_token, self.pos_embed, self.pos_drop, self.blocks[:8]]
        for module in backbone:
            try:
                for param in module.parameters():
                    param.requires_grad = True
            except:
                module.requires_grad = True
 
    
def vit(input_shape=[480, 480], pretrained=False, num_classes=2):
    model = VisionTransformer(input_shape)
    if pretrained:
        model.load_state_dict(torch.load("model_data/vit-patch_16.pth"))
 
    if num_classes!=1000:
        model.head = nn.Linear(model.num_features, num_classes)
    return model

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