[AITech][Object Detection][P stage] 20220406 - MMDetection
MMDetection
MMDetection은 object detection task에서 사용할 수 있는 detection model library입니다.
처음 MMDetection에 대한 설명을 들으면 config 파일만 수정하면 된다라는 말을 듣습니다. MMDetection의 구조를 파헤쳐보면서 그것이 무엇을 의미하는지 보도록 하겠습니다.
MMDetection Structure
mmdetection의 구조는 아래와 같습니다.
위 폴더들 중 우리가 많이 사용하게 되는 폴더는 configs, mmdet, tools 폴더입니다. 그 중에서도 단연 많이 사용하는 것은 configs 폴더입니다.
mmdetection 라이브러리를 설치해서 import 하여 사용하거나, repository의 폴더들을 로컬로 가져와서 사용할 수 있습니다. 여러 커스터마이징을 위해서는 clone하여 사용하거나, zip file로 다운로드 받아서 전체 폴더를 가져오는 것이 좋다고 생각합니다.
저희 조에서는 level2-object-detection-level2-cv-10이라는 repository를 파서 그 안에 mmdetection 폴더를 포함시키는 식으로 작업했습니다. 폴더 구조를 보려면 아래 주소를 참조해주세요.
level2-object-detection-level2-cv-10
추가적으로, mmdetection repository를 clone 했다면 .git 폴더로 로컬과 리모트가 연결되어 있는 상태이기 때문에 이 파일들을 지워서 연결을 끊어줍니다.
config folder
먼저 우리가 가장 많이 사용하게 되는 config 폴더를 보겠습니다.
config 폴더 안에는 여러 모델의 구조가 미리 폴더별, 파일별로 정의되어 있습니다.
저희 조는 config 폴더 안에 각자의 실험을 위한 personal folder를 하나씩 만들었습니다. _base_를 제외하고 _youngwoo_와 같이 앞뒤로 ‘_‘가 붙어있는 폴더들이 각자의 실험용 폴더입니다. 이에 대한 이야기는 뒤에서 추가적으로 하도록 하겠습니다.
기본적으로 2-stage model의 구조는 아래 그림을 따릅니다. 2-stage model의 config 파일 안에는 크게 model, backbone, neck, rpn_head, roi_head 가 정의되어 있습니다.
그럼 모델 폴더 안에는 어떤 파일들이 있는지 보도록 하겠습니다. 아래는 casecade_rcnn 폴더 내부의 모습입니다.
위 파일들 중 가장 기본이 되는 파일은 cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 파일입니다. 파일명은 일반적으로 아래와 같이 구성됩니다.
{model}_[model setting]_{backbone}_{neck}_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset}
cascade_rcnn: 전체 모델 명r50: backbone 모델 명. r50은 resnet 50을 가리킴.fpn: Neck 모델 명.1x: 학습 epoch 수coco: dataset 포맷.
여기에 구조의 변경이 들어가거나, 1-stage 모델과 같이 구조가 다른 모델일 경우 파일명은 그에 따라 달라집니다.
cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 파일은 아래왁 같이 작성되어 있습니다.
_base_ = [
'../_base_/models/cascade_rcnn_r50_fpn.py',
'../_base_/datasets/coco_detection.py',
'../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
별다른 코드 없이, _base_ 라는 변수에 사용할 파일들만 정의되어 있습니다. 보통 _base_ 폴더에는 크게 models, datasets, schedules, runtime 파일들이 정의되어 있습니다. 이 _base_ 폴더 안에 기본 모델이 정의되어 있다면 _base_ 폴더의 파일을 가져와서 사용하고, _base_ 폴더 안에 기본 모델이 정의되어 있지 않은 경우 모델 파일에서 _base_ 폴더의 파일을 가져오지 않고 코드가 직접 작성되어 있을 수 있습니다.
예를 들어 cornernet 모델의 경우 _base_ 폴더에서는 runtime과 dataset 파일만 가져오고, model과 scheduler(optimizer)는 직접 정의되어 있습니다.
_base_ = [
'../_base_/default_runtime.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py'
]
# model settings
model = dict(
type='CornerNet',
backbone=dict(
type='HourglassNet',
downsample_times=5,
num_stacks=2,
stage_channels=[256, 256, 384, 384, 384, 512],
stage_blocks=[2, 2, 2, 2, 2, 4],
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True)),
neck=None,
bbox_head=dict(
type='CornerHead',
num_classes=80,
in_channels=256,
num_feat_levels=2,
corner_emb_channels=1,
loss_heatmap=dict(
type='GaussianFocalLoss', alpha=2.0, gamma=4.0, loss_weight=1),
loss_embedding=dict(
type='AssociativeEmbeddingLoss',
pull_weight=0.10,
push_weight=0.10),
loss_offset=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1)),
# training and testing settings
train_cfg=None,
test_cfg=dict(
corner_topk=100,
local_maximum_kernel=3,
distance_threshold=0.5,
score_thr=0.05,
max_per_img=100,
nms=dict(type='soft_nms', iou_threshold=0.5, method='gaussian')))
# ...
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0005)
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))
# learning policy
lr_config = dict(
policy='step',
warmup='linear',
warmup_iters=500,
warmup_ratio=1.0 / 3,
step=[180])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=210)
이처럼, 기본적인 뼈대 파일을 _base_ 변수에 담아두고(없다면 생략하고), 여러가지 구조를 변경해서 새로운 모델을 만드는 것이 위에서 얘기한 config 파일만 수정하면 된다의 의미입니다.
이 _base_ 폴더의 구조가 어떻게 생겼는지는 아래에서 보도록 하겠습니다.
예를 들어 기본이 되는 파일인 cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 파일의 backbone을 resnet 101로 수정한 cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.py 파일은 아래와 같이 작성되어 있습니다.
_base_ = './cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
model = dict(
backbone=dict(
depth=101,
init_cfg=dict(type='Pretrained',
checkpoint='torchvision://resnet101')))
다른 모든 설정들은 cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 에서 가지고 오되, model의 backbone 부분을 새롭게 정의하여 오바라이딩 할 수 있습니다.
개인 config 폴더 구성하기
저희 조는 각자 실험을 진행한 config 파일을 기록/저장하기 위해 개인 config 폴더(_youngwoo_)를 만들었습니다. 개인 config 폴더 내부는 아래와 같이 구성되어 있습니다. (작성자의 파일이 중간에 날아가버려서… 아래 이미지는 다른 팀원 분의 폴더 구성입니다)
상위 config 폴더와 마찬가지로, 기본적인 뼈대 코드가 들어있는 _base_ 폴더와 커스텀한 각 모델들이 들어있는 모델 폴더(여기서는 dyhead, retinanet, universenet)가 있습니다. 각 폴더 내부 구조는 상위 config 폴더에 있는 폴더들의 내부 구조와 동일합니다.
아까부터 계속 _base_ 폴더 이야기를 했는데, 이제 이 폴더 내부 구조는 어떻게 되어 있는지 살펴보겠습니다.
_base_ folder
위에서 말했듯이, _base_ 폴더에는 기본이 되는 models, datasets, schedules, runtime 파일들이 정의되어 있습니다.
datasets
task, dataset format에 따라 다른 dataset 파일들이 존재합니다. 이번 대회에서 사용했던 coco_detection.py 파일 내부를 보겠습니다.
# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
img_norm_cfg = dict(
mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1333, 800),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip'),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
img_prefix=data_root + 'train2017/',
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
img_prefix=data_root + 'val2017/',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')
coco dataset format의 detection dataset을 사용할 때 사용하는 파일입니다. 코드는 상당히 직관적으로 짜여져 있습니다.
우리의 데이터셋을 사용하기 위해서는, 위 코드에 몇 가지 수정이 필요합니다. 이렇게 수정된 coco_detection.py 파일은 위에서 본 개인 config 폴더 안의 datasets 폴더 안에 넣습니다. 수정된 코드는 아래와 같습니다.
# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = '/opt/ml/detection/dataset/'
# 우리 데이터셋에 맞도록 classes 추가
classes = ("General trash", "Paper", "Paper pack", "Metal", "Glass",
"Plastic", "Styrofoam", "Plastic bag", "Battery", "Clothing")
img_norm_cfg = dict(
mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
dict(type='Resize', img_scale=(1024, 1024), keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=(1024, 1024),
flip=False,
transforms=[
dict(type='Resize', keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip'),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img']),
])
]
data = dict(
samples_per_gpu=4, # batch size 2 -> 4
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type=dataset_type,
classes=classes,
ann_file=data_root + 'train0.json', # fold0
img_prefix=data_root,
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type=dataset_type,
classes=classes,
ann_file=data_root + 'val0.json', # fold0
img_prefix=data_root,
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
classes=classes,
ann_file=data_root + 'test.json',
img_prefix=data_root,
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox', classwise=True, save_best='bbox_mAP_50')
필수적으로 수정이 필요한 부분은 아래와 같습니다.
data_root: 우리가 사용할 데이터셋이 위치한 경로(폴더)classes: 우리가 사용할 데이터셋의 클래스(라벨) 목록 정의data: dataset config 지정- train/val/test: classes, ann_file, img_prefix
위 세 가지는 필수적으로 우리 데이터셋에 맞게 수정해주어야 합니다. 이외의 요소들은 실험을 통해 적절히 변경하면 됩니다.
추가적인 팁으로, 맨 마지막 줄에 있는 evaluation 에 classwise와 save_best를 추가할 수 있습니다. 각 key의 의미는 아래와 같습니다.
- classwise: 매 validation마다 각 클래스의 AP를 출력해줍니다.
- save_best: 기준이 될 metric을 전달하면 그 metric이 최적일 때 model checkpoint를 저장해줍니다.
models
models 폴더 안에는 일부 많이 사용되는 모델들에 대한 baseline 코드 파일들이 작성되어 있습니다.
예를 들어 cascade_rcnn_r50_fpn.py 파일을 보도록 하겠습니다.
model = dict(
type='CascadeRCNN',
backbone=dict(
type='ResNet',
depth=50,
num_stages=4,
out_indices=(0, 1, 2, 3),
frozen_stages=1,
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
norm_eval=True,
style='pytorch',
init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')),
neck=dict(
type='FPN',
in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
out_channels=256,
num_outs=5),
rpn_head=dict(
type='RPNHead',
in_channels=256,
feat_channels=256,
anchor_generator=dict(
type='AnchorGenerator',
scales=[8],
ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[.0, .0, .0, .0],
target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)),
roi_head=dict(
type='CascadeRoIHead',
num_stages=3,
stage_loss_weights=[1, 0.5, 0.25],
bbox_roi_extractor=dict(
type='SingleRoIExtractor',
roi_layer=dict(type='RoIAlign', output_size=7, sampling_ratio=0),
out_channels=256,
featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
bbox_head=[
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
num_classes=80,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0,
loss_weight=1.0)),
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
num_classes=80,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.05, 0.05, 0.1, 0.1]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0,
loss_weight=1.0)),
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
num_classes=80,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.033, 0.033, 0.067, 0.067]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0))
]),
# model training and testing settings
train_cfg=dict(
rpn=dict(
assigner=dict(
type='MaxIoUAssigner',
pos_iou_thr=0.7,
neg_iou_thr=0.3,
min_pos_iou=0.3,
match_low_quality=True,
ignore_iof_thr=-1),
sampler=dict(
type='RandomSampler',
num=256,
pos_fraction=0.5,
neg_pos_ub=-1,
add_gt_as_proposals=False),
allowed_border=0,
pos_weight=-1,
debug=False),
rpn_proposal=dict(
nms_pre=2000,
max_per_img=2000,
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.7),
min_bbox_size=0),
rcnn=[
dict(
assigner=dict(
type='MaxIoUAssigner',
pos_iou_thr=0.5,
neg_iou_thr=0.5,
min_pos_iou=0.5,
match_low_quality=False,
ignore_iof_thr=-1),
sampler=dict(
type='RandomSampler',
num=512,
pos_fraction=0.25,
neg_pos_ub=-1,
add_gt_as_proposals=True),
pos_weight=-1,
debug=False),
dict(
assigner=dict(
type='MaxIoUAssigner',
pos_iou_thr=0.6,
neg_iou_thr=0.6,
min_pos_iou=0.6,
match_low_quality=False,
ignore_iof_thr=-1),
sampler=dict(
type='RandomSampler',
num=512,
pos_fraction=0.25,
neg_pos_ub=-1,
add_gt_as_proposals=True),
pos_weight=-1,
debug=False),
dict(
assigner=dict(
type='MaxIoUAssigner',
pos_iou_thr=0.7,
neg_iou_thr=0.7,
min_pos_iou=0.7,
match_low_quality=False,
ignore_iof_thr=-1),
sampler=dict(
type='RandomSampler',
num=512,
pos_fraction=0.25,
neg_pos_ub=-1,
add_gt_as_proposals=True),
pos_weight=-1,
debug=False)
]),
test_cfg=dict(
rpn=dict(
nms_pre=1000,
max_per_img=1000,
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.7),
min_bbox_size=0),
rcnn=dict(
score_thr=0.05,
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5),
max_per_img=100)))
기본적인 모델의 뼈대가 작성되어 있습니다. Cascade RCNN 모델을 사용하는 파일의 경우, 이 파일을 _base_ 리스트 변수에 넣고 수정하고 싶은 부분을 직접 정의하여 오버라이딩하면 됩니다.
schedules
schedules 폴더에는 기본적인 optimizer와 scheduler가 작성되어 있습니다.
가장 기본이 되는 schedule_1x.py 파일 내부는 아래와 같이 작성되어 있습니다.
# optimizer
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
# learning policy
lr_config = dict(
policy='step',
warmup='linear',
warmup_iters=500,
warmup_ratio=0.001,
step=[8, 11])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=12)
마찬가지로, 이 baseline code를 사용하는 경우 해당 파일의 _base_ 리스트 변수에 이 파일명을 넣고 각 부분을 새롭게 정의하여 오버라이딩하면 됩니다. (아니면 아예 다른 파일에 복붙하고 수정해서 새로운 파일을 만들어도 됩니다)
default_runtime.py
마지막으로 default_runtime.py 파일입니다. 해당 파일은 폴더 안에 들어있지는 않고 독립적인 파일로 존재합니다.
파일 내부는 아래와 같이 작성되어 있습니다.
checkpoint_config = dict(interval=1)
# yapf:disable
log_config = dict(
interval=50,
hooks=[
dict(type='TextLoggerHook'),
# dict(type='TensorboardLoggerHook')
])
# yapf:enable
custom_hooks = [dict(type='NumClassCheckHook')]
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]
# disable opencv multithreading to avoid system being overloaded
opencv_num_threads = 0
# set multi-process start method as `fork` to speed up the training
mp_start_method = 'fork'
runtime 파일의 경우 위 파일을 그대로 사용하면 됩니다.
추가적으로, 다른 팀원분께서 공유해주신 꿀팁을 적어볼까 합니다. 모델을 학습시키면 매 epoch마다 model checkpoint 파일이 저장되는데요, 이 파일이 쌓이다 보면 out of memory가 발생할 수 있습니다. checkpoint_config 변수 안의 max_keep_ckpts를 지정해서 마지막 n개의 checkpoint 파일만 저장되도록 할 수 있습니다.
checkpoint_config = dict(max_keep_ckpts=3, interval=1) # max number of saving checkpoints
train.py
모델 학습을 시킬 때는 tools 폴더 안에 있는 train.py 파일을 실행합니다. (tools 폴더는 mmdetection 폴더 안에 있습니다)
코드는 너무 길어서 올리지는 않고, 아래 주소에서 확인해주세요.
현재 터미널 위치가 mmdetection 폴더에 있다고 할 때, 아래 커맨드를 통해 모델 학습을 수행합니다.
python tools/train.py <실행할 config 폴더 경로> --work-dir <model checkpoint를 저장할 폴더 경로> --resume-from <학습을 재개할 model checkpoint 파일 경로>
저는 보통 위와 같은 커맨드를 사용했습니다. 기본적으로는 실행할 config 폴더 경로만 지정하면 되고, 나머지는 필요한 경우 추가적으로 지정합니다.
Random seed
팀원들과 협업을 진행할 때 재현 가능한 학습을 하고 싶다면, random seed를 고정해주어야 합니다. 이에 대한 내용은 별도의 포스팅으로 작성했으니 아래 포스팅을 참고해주세요.
MMDetection - PyTorch Randomness 제어하기
mmdet folder
마지막으로 볼 것은 mmdet 폴더입니다. mmdet 폴더 내부 구성은 아래와 같습니다.
mmdet 폴더에서는 mmdetection에 어떤 파일들이 존재하는지를 볼 수 있고, 각 파일의 구현을 볼 수 있습니다. 예를 들어 models/necks 에 가보면 각 neck들이 구현된 파일을 확인할 수 있습니다.
Adding new module
mmdetection에서 지원하지 않는 모듈을 사용하고 싶을 때 이 mmdet 폴더의 파일들을 수정합니다.
예를 들어 저는 이번 대회에서 neck에 BiFPN을 추가하여 사용했는데요, neck 추가를 위해서는 models/necks 위치에 bifpn이 구현된 python 파일을 추가하고, __init__.py 파일에 bifpn을 추가해주면 됩니다.
bifpn.py 파일 추가
__init__.py 파일 수정
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
from .bfp import BFP
from .channel_mapper import ChannelMapper
from .ct_resnet_neck import CTResNetNeck
from .dilated_encoder import DilatedEncoder
from .dyhead import DyHead
from .fpg import FPG
from .fpn import FPN
from .fpn_carafe import FPN_CARAFE
from .hrfpn import HRFPN
from .nas_fpn import NASFPN
from .nasfcos_fpn import NASFCOS_FPN
from .pafpn import PAFPN
from .rfp import RFP
from .ssd_neck import SSDNeck
from .yolo_neck import YOLOV3Neck
from .yolox_pafpn import YOLOXPAFPN
from .bifpn import BIFPN
__all__ = [
'FPN', 'BFP', 'ChannelMapper', 'HRFPN', 'NASFPN', 'FPN_CARAFE', 'PAFPN',
'NASFCOS_FPN', 'RFP', 'YOLOV3Neck', 'FPG', 'DilatedEncoder',
'CTResNetNeck', 'SSDNeck', 'YOLOXPAFPN', 'DyHead',
'BIFPN'
]
이상으로 mmdetection을 처음 시작할 때 필수적으로 알아야 할 부분들에 대해 보았습니다. 이번 포스팅에서 다룬 내용들은 입문자를 위한 간단한 내용이고, mmdetection을 제대로 이용하고 커스텀하기 위해서는 모델 자체에 대한 이해와 mmcv 라이브러리에 대한 이해가 동반되어야 합니다.
앞으로 mmdetection을 사용하는 데 있어서 이 포스팅이 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다! 😊
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