#### 近期更新
+- 2021.11.17：
+ - 新增支持通过whl包安装和启动PPOCRLabel（by [d2623587501](https://github.com/d2623587501)）
+ - 标注数据集切分：对标注数据进行训练、验证与测试集划分（参考下方3.5节，by [MrCuiHao](https://github.com/MrCuiHao)）
- 2021.8.11：
- - 新增功能：打开数据所在文件夹、图像旋转（注意：旋转前的图片上不能存在标记框）（by [Wei-JL](https://github.com/Wei-JL)）
+ - 新增功能：打开数据所在文件夹、右键图像旋转90度（注意：旋转前的图片上不能存在标记框，by [Wei-JL](https://github.com/Wei-JL)）
- 新增快捷键说明（帮助-快捷键）、修复批处理下的方向快捷键移动功能（by [d2623587501](https://github.com/d2623587501)）
- 2021.2.5：新增批处理与撤销功能（by [Evezerest](https://github.com/Evezerest))
- **批处理功能**：按住Ctrl键选择标记框后可批量移动、复制、删除、重新识别。
@@ -21,85 +24,75 @@ PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置P
- 识别结果更改为单击修改。（如果无法修改，请切换为系统自带输入法，或再次切回原输入法）
- 2020.12.18： 支持对单个标记框进行重新识别（by [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)），完善快捷键。
-#### 尽请期待
-
-- 锁定框模式：针对同一场景数据，被锁定的检测框的大小与位置能在不同图片之间传递。
-
如果您对以上内容感兴趣或对完善工具有不一样的想法，欢迎加入我们的SIG队伍与我们共同开发。可以在[此处](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1728)完成问卷和前置任务，经过我们确认相关内容后即可正式加入，享受SIG福利，共同为OCR开源事业贡献（特别说明：针对PPOCRLabel的改进也属于PaddleOCR前置任务）
-## 安装
-### 1. 环境搭建
-#### 安装PaddlePaddle
+## 1. 安装与运行
+### 1.1 安装PaddlePaddle
```bash
pip3 install --upgrade pip
-如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
+# 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
-如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
-
+# 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
-#### **安装PaddleOCR**
+### 1.2 安装与运行PPOCRLabel
-```bash
-【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
+PPOCRLabel可通过whl包与Python脚本两种方式启动，whl包形式启动更加方便，python脚本启动便于二次开发
-如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
+#### 1.2.1 通过whl包安装与运行
-git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
+##### Windows
-注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。
+```bash
+pip install PPOCRLabel # 安装
+PPOCRLabel --lang ch # 运行
```
-
-#### 安装第三方库
+> 注意：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载 `paddleocr` whl包，其中shapely依赖可能会出现 `[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。` 的错误，建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载并安装
+##### Ubuntu Linux
```bash
-cd PaddleOCR
-pip3 install -r requirements.txt
+pip3 install PPOCRLabel
+pip3 install trash-cli
+PPOCRLabel --lang ch
```
-注意，windows环境下，建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装， 直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。
-
-### 2. 安装PPOCRLabel
-
-#### Windows
-
+##### MacOS
```bash
-pip install pyqt5
-cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
-python PPOCRLabel.py --lang ch
+pip3 install PPOCRLabel
+pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"
+PPOCRLabel --lang ch # 启动
```
-#### Ubuntu Linux
+#### 1.2.2 本地构建whl包并安装
```bash
-pip3 install pyqt5
-pip3 install trash-cli
-cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
-python3 PPOCRLabel.py --lang ch
+cd PaddleOCR/PPOCRLabel
+python3 setup.py bdist_wheel
+pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
-#### MacOS
+#### 1.2.3 通过Python脚本运行PPOCRLabel
+
+如果您对PPOCRLabel文件有所更改，通过Python脚本运行会更加方面的看到更改的结果
+
```bash
-pip3 install pyqt5
-pip3 uninstall opencv-python # 由于mac版本的opencv与pyqt有冲突，需先手动卸载opencv
-pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 安装headless版本的open-cv
-cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
-python3 PPOCRLabel.py --lang ch
+cd ./PPOCRLabel # 切换到PPOCRLabel目录
+python PPOCRLabel.py --lang ch
```
-## 使用
+## 2. 使用
-### 操作步骤
+### 2.1 操作步骤
1. 安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
2. 打开文件夹：在菜单栏点击 “文件” - "打开目录" 选择待标记图片的文件夹[1].
@@ -112,7 +105,7 @@ python3 PPOCRLabel.py --lang ch
9. 删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
10. 导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。手动确认过的标记将会被存放在所打开图片文件夹下的*Label.txt*中。在菜单栏点击 “文件” - "导出识别结果"后，会将此类图片的识别训练数据保存在*crop_img*文件夹下，识别标签保存在*rec_gt.txt*中[4]。
-### 注意
+### 2.2 注意
[1] PPOCRLabel以文件夹为基本标记单位，打开待标记的图片文件夹后，不会在窗口栏中显示图片，而是在点击 "选择文件夹" 之后直接将文件夹下的图片导入到程序中。
@@ -130,9 +123,11 @@ python3 PPOCRLabel.py --lang ch
| rec_gt.txt | 识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“文件” - "导出识别结果"后产生。 |
| crop_img | 识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。 |
-## 说明
-### 快捷键
+
+## 3. 说明
+
+### 3.1 快捷键
| 快捷键 | 说明 |
| ---------------- | ---------------------------- |
@@ -152,29 +147,53 @@ python3 PPOCRLabel.py --lang ch
| Ctrl-- | 放大 |
| ↑→↓← | 移动标记框 |
-### 内置模型
+### 3.2 内置模型
- 默认模型：PPOCRLabel默认使用PaddleOCR中的中英文超轻量OCR模型，支持中英文与数字识别，多种语言检测。
- 模型语言切换：用户可通过菜单栏中 "PaddleOCR" - "选择模型" 切换内置模型语言，目前支持的语言包括法文、德文、韩文、日文。具体模型下载链接可参考[PaddleOCR模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md).
- - 自定义模型：用户可根据[自定义模型代码使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B)，通过修改PPOCRLabel.py中针对[PaddleOCR类的实例化](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py#L110)替换成自己训练的模型。
+ - **自定义模型**：如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型，可根据[自定义模型代码使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B)，通过修改PPOCRLabel.py中针对[PaddleOCR类的实例化](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py#L116) 实现，例如指定检测模型：`self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang) `，在 `det_model_dir` 中传入 自己的模型即可。
-### 导出标记结果
+### 3.3 导出标记结果
PPOCRLabel支持三种导出方式：
- 自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动导出。
+
+ > 默认情况下自动导出功能为关闭状态
+
- 手动导出：点击“文件 - 导出标记结果”手动导出标记。
+
- 关闭应用程序导出
-### 导出部分识别结果
+### 3.4 导出部分识别结果
+
+针对部分难以识别的数据，通过在识别结果的复选框中**取消勾选**相应的标记，其识别结果不会被导出。被取消勾选的识别结果在标记文件 `label.txt` 中的 `difficult` 变量保存为 `True` 。
+
+> *注意：识别结果中的复选框状态仍需用户手动点击确认后才能保留*
+
+### 3.5 数据集划分
+
+在终端中输入以下命令执行数据集划分脚本：
+
+```
+cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
+python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --labelRootPath ../train_data/label --detRootPath ../train_data/det --recRootPath ../train_data/rec
+```
+
+参数说明：
+
+- `trainValTestRatio` 是训练集、验证集、测试集的图像数量划分比例，根据实际情况设定，默认是`6:2:2`
-针对部分难以识别的数据，通过在识别结果的复选框中**取消勾选**相应的标记，其识别结果不会被导出。
+- `labelRootPath` 是PPOCRLabel标注的数据集存放路径，默认是`../train_data/label`
-*注意：识别结果中的复选框状态仍需用户手动点击确认后才能保留*
+- `detRootPath` 是根据PPOCRLabel标注的数据集划分后的文本检测数据集存放的路径，默认是`../train_data/det `
+
+- `recRootPath` 是根据PPOCRLabel标注的数据集划分后的字符识别数据集存放的路径，默认是`../train_data/rec`
+
+### 3.6 错误提示
-### 错误提示
- 如果同时使用whl包安装了paddleocr，其优先级大于通过paddleocr.py调用PaddleOCR类，whl包未更新时会导致程序异常。
- PPOCRLabel**不支持对中文文件名**的图片进行自动标注。
@@ -194,6 +213,8 @@ PPOCRLabel支持三种导出方式：
pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32
```
-### 参考资料
+
+
+### 4. 参考资料
1.[Tzutalin. LabelImg. Git code (2015)](https://github.com/tzutalin/labelImg)
diff --git a/PPOCRLabel/gen_ocr_train_val_test.py b/PPOCRLabel/gen_ocr_train_val_test.py
new file mode 100644
index 0000000000..64cba612ae
--- /dev/null
+++ b/PPOCRLabel/gen_ocr_train_val_test.py
@@ -0,0 +1,147 @@
+# coding:utf8
+import os
+import shutil
+import random
+import argparse
+
+
+# 删除划分的训练集、验证集、测试集文件夹，重新创建一个空的文件夹
+def isCreateOrDeleteFolder(path, flag):
+ flagPath = os.path.join(path, flag)
+
+ if os.path.exists(flagPath):
+ shutil.rmtree(flagPath)
+
+ os.makedirs(flagPath)
+ flagAbsPath = os.path.abspath(flagPath)
+ return flagAbsPath
+
+
+def splitTrainVal(root, dir, absTrainRootPath, absValRootPath, absTestRootPath, trainTxt, valTxt, testTxt, flag):
+ # 按照指定的比例划分训练集、验证集、测试集
+ labelPath = os.path.join(root, dir)
+ labelAbsPath = os.path.abspath(labelPath)
+
+ if flag == "det":
+ labelFilePath = os.path.join(labelAbsPath, args.detLabelFileName)
+ elif flag == "rec":
+ labelFilePath = os.path.join(labelAbsPath, args.recLabelFileName)
+
+ labelFileRead = open(labelFilePath, "r", encoding="UTF-8")
+ labelFileContent = labelFileRead.readlines()
+ random.shuffle(labelFileContent)
+ labelRecordLen = len(labelFileContent)
+
+ for index, labelRecordInfo in enumerate(labelFileContent):
+ imageRelativePath = labelRecordInfo.split('\t')[0]
+ imageLabel = labelRecordInfo.split('\t')[1]
+ imageName = os.path.basename(imageRelativePath)
+
+ if flag == "det":
+ imagePath = os.path.join(labelAbsPath, imageName)
+ elif flag == "rec":
+ imagePath = os.path.join(labelAbsPath, "{}\\{}".format(args.recImageDirName, imageName))
+
+ # 按预设的比例划分训练集、验证集、测试集
+ trainValTestRatio = args.trainValTestRatio.split(":")
+ trainRatio = eval(trainValTestRatio[0]) / 10
+ valRatio = trainRatio + eval(trainValTestRatio[1]) / 10
+ curRatio = index / labelRecordLen
+
+ if curRatio < trainRatio:
+ imageCopyPath = os.path.join(absTrainRootPath, imageName)
+ shutil.copy(imagePath, imageCopyPath)
+ trainTxt.write("{}\t{}".format(imageCopyPath, imageLabel))
+ elif curRatio >= trainRatio and curRatio < valRatio:
+ imageCopyPath = os.path.join(absValRootPath, imageName)
+ shutil.copy(imagePath, imageCopyPath)
+ valTxt.write("{}\t{}".format(imageCopyPath, imageLabel))
+ else:
+ imageCopyPath = os.path.join(absTestRootPath, imageName)
+ shutil.copy(imagePath, imageCopyPath)
+ testTxt.write("{}\t{}".format(imageCopyPath, imageLabel))
+
+
+# 删掉存在的文件
+def removeFile(path):
+ if os.path.exists(path):
+ os.remove(path)
+
+
+def genDetRecTrainVal(args):
+ detAbsTrainRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.detRootPath, "train")
+ detAbsValRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.detRootPath, "val")
+ detAbsTestRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.detRootPath, "test")
+ recAbsTrainRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.recRootPath, "train")
+ recAbsValRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.recRootPath, "val")
+ recAbsTestRootPath = isCreateOrDeleteFolder(args.recRootPath, "test")
+
+ removeFile(os.path.join(args.detRootPath, "train.txt"))
+ removeFile(os.path.join(args.detRootPath, "val.txt"))
+ removeFile(os.path.join(args.detRootPath, "test.txt"))
+ removeFile(os.path.join(args.recRootPath, "train.txt"))
+ removeFile(os.path.join(args.recRootPath, "val.txt"))
+ removeFile(os.path.join(args.recRootPath, "test.txt"))
+
+ detTrainTxt = open(os.path.join(args.detRootPath, "train.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+ detValTxt = open(os.path.join(args.detRootPath, "val.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+ detTestTxt = open(os.path.join(args.detRootPath, "test.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+ recTrainTxt = open(os.path.join(args.recRootPath, "train.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+ recValTxt = open(os.path.join(args.recRootPath, "val.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+ recTestTxt = open(os.path.join(args.recRootPath, "test.txt"), "a", encoding="UTF-8")
+
+ for root, dirs, files in os.walk(args.labelRootPath):
+ for dir in dirs:
+ splitTrainVal(root, dir, detAbsTrainRootPath, detAbsValRootPath, detAbsTestRootPath, detTrainTxt, detValTxt,
+ detTestTxt, "det")
+ splitTrainVal(root, dir, recAbsTrainRootPath, recAbsValRootPath, recAbsTestRootPath, recTrainTxt, recValTxt,
+ recTestTxt, "rec")
+ break
+
+
+if __name__ == "__main__":
+ # 功能描述：分别划分检测和识别的训练集、验证集、测试集
+ # 说明：可以根据自己的路径和需求调整参数，图像数据往往多人合作分批标注，每一批图像数据放在一个文件夹内用PPOCRLabel进行标注，
+ # 如此会有多个标注好的图像文件夹汇总并划分训练集、验证集、测试集的需求
+ parser = argparse.ArgumentParser()
+ parser.add_argument(
+ "--trainValTestRatio",
+ type=str,
+ default="6:2:2",
+ help="ratio of trainset:valset:testset")
+ parser.add_argument(
+ "--labelRootPath",
+ type=str,
+ default="../train_data/label",
+ help="path to the dataset marked by ppocrlabel, E.g, dataset folder named 1,2,3..."
+ )
+ parser.add_argument(
+ "--detRootPath",
+ type=str,
+ default="../train_data/det",
+ help="the path where the divided detection dataset is placed")
+ parser.add_argument(
+ "--recRootPath",
+ type=str,
+ default="../train_data/rec",
+ help="the path where the divided recognition dataset is placed"
+ )
+ parser.add_argument(
+ "--detLabelFileName",
+ type=str,
+ default="Label.txt",
+ help="the name of the detection annotation file")
+ parser.add_argument(
+ "--recLabelFileName",
+ type=str,
+ default="rec_gt.txt",
+ help="the name of the recognition annotation file"
+ )
+ parser.add_argument(
+ "--recImageDirName",
+ type=str,
+ default="crop_img",
+ help="the name of the folder where the cropped recognition dataset is located"
+ )
+ args = parser.parse_args()
+ genDetRecTrainVal(args)
diff --git a/PPOCRLabel/libs/resources.py b/PPOCRLabel/libs/resources.py
index d7ee7c8360..70241e5d25 100644
--- a/PPOCRLabel/libs/resources.py
+++ b/PPOCRLabel/libs/resources.py
@@ -2,9238 +2,441 @@
# Resource object code
#
-# Created by: The Resource Compiler for PyQt5 (Qt v5.9.7)
+# Created by: The Resource Compiler for PyQt5 (Qt v5.15.2)
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!
from PyQt5 import QtCore
qt_resource_data = b"\
-\x00\x00\x06\x33\
+\x00\x00\x04\xf0\
\x89\
\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
-\x00\x00\x20\x00\x00\x00\x20\x08\x06\x00\x00\x00\x73\x7a\x7a\xf4\
+\x00\x00\x14\x00\x00\x00\x14\x08\x03\x00\x00\x00\xba\x57\xed\x3f\
+\x00\x00\x03\x00\x50\x4c\x54\x45\x09\x16\x28\x09\x16\x28\x09\x14\
+\x25\x09\x15\x27\x09\x14\x25\x08\x13\x23\x07\x11\x20\x07\x0f\x1c\
+\x06\x0d\x18\x04\x0a\x13\x03\x07\x0d\x02\x04\x07\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x01\x01\x01\x02\x02\x02\x03\x03\x03\x06\x06\x06\x0a\x0a\x0a\
+\x10\x10\x10\x17\x17\x17\x21\x21\x21\x28\x28\x28\x2c\x2c\x2c\x2d\
+\x2d\x2d\x2e\x2e\x2e\x2f\x2f\x2f\x30\x30\x30\x31\x31\x31\x32\x32\
+\x32\x33\x33\x33\x34\x34\x34\x35\x35\x35\x36\x36\x36\x37\x37\x37\
+\x38\x38\x38\x39\x39\x39\x3a\x3a\x3a\x3b\x3b\x3b\x3c\x3c\x3c\x3d\
+\x3d\x3d\x3e\x3e\x3e\x3f\x3f\x3f\x40\x40\x40\x41\x41\x41\x42\x42\
+\x42\x43\x43\x43\x44\x44\x44\x45\x45\x45\x46\x46\x46\x47\x47\x47\
+\x48\x48\x48\x49\x49\x49\x4a\x4a\x4a\x4b\x4b\x4b\x4c\x4c\x4c\x4d\
+\x4d\x4d\x4e\x4e\x4e\x4f\x4f\x4f\x50\x50\x50\x51\x51\x51\x52\x52\
+\x52\x53\x53\x53\x54\x54\x54\x55\x55\x55\x56\x56\x56\x57\x57\x57\
+\x58\x58\x58\x59\x59\x59\x5a\x5a\x5a\x5b\x5b\x5b\x5c\x5c\x5c\x5d\
+\x5d\x5d\x5e\x5e\x5e\x5f\x5f\x5f\x60\x60\x60\x61\x61\x61\x62\x62\
+\x62\x63\x63\x63\x64\x64\x64\x65\x65\x65\x66\x66\x66\x67\x67\x67\
+\x68\x68\x68\x69\x69\x69\x6a\x6a\x6a\x6b\x6b\x6b\x6c\x6c\x6c\x6d\
+\x6d\x6d\x6e\x6e\x6e\x6f\x6f\x6f\x70\x70\x70\x71\x71\x71\x72\x72\
+\x72\x73\x73\x73\x75\x75\x75\x77\x77\x77\x79\x79\x78\x7a\x7b\x7a\
+\x7c\x7d\x7c\x7f\x7f\x7e\x81\x82\x7f\x84\x85\x81\x84\x85\x82\x85\
+\x86\x83\x86\x87\x83\x86\x88\x84\x87\x88\x84\x87\x89\x84\x87\x89\
+\x85\x87\x89\x85\x88\x89\x85\x83\x86\x85\x7f\x84\x85\x7c\x82\x85\
+\x7a\x81\x85\x76\x81\x8b\x76\x82\x8e\x77\x84\x90\x79\x85\x90\x7d\
+\x87\x8e\x83\x89\x8c\x85\x8b\x8c\x89\x8c\x8c\x8a\x8d\x8b\x8c\x8d\
+\x8a\x8e\x8f\x8d\x90\x91\x8f\x92\x92\x91\x94\x94\x93\x95\x95\x95\
+\x97\x97\x97\x99\x99\x99\x9a\x9a\x9a\x9b\x9b\x9b\x9c\x9c\x9c\x9d\
+\x9d\x9d\x9e\x9e\x9e\x9f\x9f\x9f\xa0\xa0\xa0\xa1\xa1\xa1\xa2\xa2\
+\xa2\xa3\xa3\xa3\xa4\xa4\xa4\xa5\xa5\xa5\xa7\xa7\xa6\xa8\xa8\xa8\
+\xa9\xaa\xa9\xaa\xab\xaa\xab\xac\xab\xac\xad\xac\xad\xad\xad\xae\
+\xae\xad\xae\xaf\xae\xaf\xb0\xaf\xb0\xb0\xaf\xb1\xb1\xb0\xb1\xb2\
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-\xbc\x80\x3b\xff\xf9\x2e\x26\x8d\xf1\x42\xde\x5c\xf8\x67\xcc\xba\
-\x08\x9c\x5d\xdf\xd5\xcd\xf5\x5b\x7a\xbc\x5e\x4e\x5b\x0a\x4b\x0c\
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-\xb7\x0b\x66\x0e\xb8\x08\x5c\x5c\x0c\x7b\x97\x53\xe0\x74\xb3\xaa\
-\x35\x73\x3b\xc9\x46\x86\x1b\x74\x28\x5f\xf4\xf5\xfc\x7f\x92\x93\
-\xb2\xba\x6d\x79\x43\x86\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\
-\x60\x82\
-\x00\x00\x04\xa3\
+\xa7\x93\x00\x00\x00\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0b\x13\x00\x00\
+\x0b\x13\x01\x00\x9a\x9c\x18\x00\x00\x00\x07\x74\x49\x4d\x45\x07\
+\xe2\x03\x02\x04\x32\x2f\x3b\x59\x63\x86\x00\x00\x00\x19\x74\x45\
+\x58\x74\x43\x6f\x6d\x6d\x65\x6e\x74\x00\x43\x72\x65\x61\x74\x65\
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+\xaf\xb5\x77\x6b\x6f\x7b\x6f\xff\x6f\xad\xc9\xfb\xfe\xff\xbf\xe7\
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+\xab\x01\xab\xf1\x5f\x81\xf1\x03\x18\xd1\x4c\x7e\x5f\xbc\x49\xf1\
+\x7b\xab\x68\x6f\x34\x76\xe3\x6d\x4e\x7b\x9f\x70\x30\x1d\x4f\x75\
+\xda\x98\xfa\x74\xec\x3c\xc8\xe9\xc8\x57\xec\xc7\xb0\x9c\xbc\x5d\
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\x89\
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-\x9b\xaf\x35\xa8\x0d\xf3\xf6\x18\x2e\x3d\x8e\x83\x29\x6d\xe3\xd5\
-\xdb\x12\xa9\xf7\xe5\x56\x6c\xad\xf4\x91\x0e\x8e\x0c\xc3\xf2\xef\
-\xdb\x02\xe0\xa1\x91\x61\xd4\xc2\xb5\x2b\x97\x59\x9c\xbf\xbe\x05\
-\x03\x36\xf8\xc0\x60\xad\x02\x0b\xdb\xc3\xc0\x50\xad\xc2\xec\xc5\
-\x4b\x9c\xfd\xee\x1b\xce\x9f\x9c\x9e\x03\xa6\x36\x04\x60\x24\x5e\
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-\x60\x82\
-\x00\x00\x0a\xfb\
+\x79\x71\xc9\x65\x3c\x00\x00\x07\xea\x49\x44\x41\x54\x78\xda\xed\
+\x57\x6b\x6c\x14\xd7\x15\x3e\xf7\xce\xec\x7a\xd7\x76\x36\x7e\xcb\
+\x4e\x00\x97\x85\x04\x27\x04\x28\xe0\xda\x78\xcd\x8a\x26\x31\x76\
+\x6c\x13\x27\x8e\xb0\x1b\xa2\x18\xc5\xb4\x34\x22\x52\x15\x4a\xca\
+\x8f\xa8\xf4\x47\x9b\x56\xaa\xd2\x87\xaa\x3a\xa1\x52\x10\xa2\x55\
+\xdd\x28\x8a\xa5\x22\x12\x22\xa7\x34\xb1\x1d\xdb\x3c\x6d\x8c\xa1\
+\xf1\x0f\xc0\x8f\xf8\x0d\xc6\x6b\xf0\xae\x3d\xbb\x3b\x3b\x8f\x7e\
+\x33\xf6\x76\x65\x66\x41\xfc\xcb\x9f\x5e\xe9\x6a\x76\x66\xee\x9c\
+\xef\x3b\xdf\x39\xe7\x9e\xbb\x4c\xd7\x75\xfa\x36\x07\xa7\x6f\x79\
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+\x3f\xe4\x4a\x49\x79\x31\x18\x08\x9c\x51\x65\xf9\x67\x58\x78\x87\
+\x43\x2d\xae\x69\x26\x6b\x86\xdf\xc2\xe2\x6f\xba\x5b\x45\xdc\xc3\
+\x46\x12\x63\xec\x37\xc9\xc9\xc9\x2f\x48\x81\x40\x1b\xbe\x3b\x20\
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+\xdb\x5f\xc2\xf3\x0f\x40\xc2\x01\x95\x2d\x04\x4c\xc9\x34\x51\x7c\
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+\x1d\xff\x17\xef\xd2\xfe\x9f\xb7\x3d\x84\x48\x00\x00\x00\x00\x49\
+\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\
+\x00\x00\x01\x4f\
\x89\
\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
-\x00\x00\x30\x00\x00\x00\x30\x08\x06\x00\x00\x00\x57\x02\xf9\x87\
-\x00\x00\x00\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xaf\xc8\x37\x05\x8a\xe9\
+\x00\x00\x30\x00\x00\x00\x30\x08\x04\x00\x00\x00\xfd\x0b\x31\x0c\
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+\xa2\x5b\xcd\x11\x9d\x5b\xba\xa4\xab\xbd\xa6\xbb\x9a\x87\x36\xb2\
+\xec\x05\x0d\xe5\xa8\x78\x63\x51\x3b\xec\xb6\xb4\xe3\xfa\x58\xb3\
+\x70\xee\x2c\x75\xcf\xac\x72\x65\x56\xac\xf1\x27\x05\x2e\xda\x03\
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+\x1c\xf1\xc4\x7b\xed\x47\xed\x67\xed\xd7\x8f\x65\xed\xc4\x87\xd2\
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-\xab\x99\x4e\x3a\xf7\xfb\x9c\xbd\xbc\x73\xcf\x3e\xb3\xe6\xce\x4c\
-\x26\x93\x20\x82\xe0\x86\x35\x7b\xdf\x7d\xf6\x39\x67\xfd\xd7\xfa\
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-\x94\x55\x2d\x0c\x03\xa0\xdf\xdb\xff\xd8\xbd\x3b\xf2\x7b\x3e\xcd\
-\xab\xef\x81\x8f\x68\x73\x85\x1b\x46\xe1\xd6\x3d\xd0\xed\xc1\xdc\
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-\x33\x33\xf0\xdc\xeb\x5b\xb9\xed\xb6\x71\x5a\xf1\x51\xa3\x75\xf8\
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-\x4e\x8c\xf2\xcc\xef\x76\x41\x57\x79\x74\xff\x09\xee\xbf\xcb\x23\
-\x2e\x25\x4d\x93\x62\xc7\xb5\xa0\x45\x3f\x0a\x07\x7d\xe2\x48\xbc\
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-\xef\x93\xe8\x4b\xe2\xdc\xe0\x5d\xc2\x30\x33\x5c\x14\xb1\x95\xd1\
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-\x15\x8f\x64\x6b\x01\xe0\x71\x25\x27\xa4\x88\xea\xfc\xbd\x38\x4f\
-\x92\xfa\x21\xe7\x1c\x31\xe3\x14\xbe\x78\x97\x91\x38\xf3\x43\x82\
-\xe9\x64\x45\x0a\xe5\xc1\x68\x23\x25\x17\xc5\x32\xd0\x6a\x43\x18\
-\x54\x28\x5f\x6c\x52\xac\x01\x80\xf7\xf8\x52\xa5\x30\x18\x27\x49\
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-\x70\x8b\xd1\xcc\x00\xac\x40\x21\x8d\x4e\x6b\x18\xf4\xc6\xb7\x8c\
-\xbe\xf3\x05\x00\x72\xe6\x1d\x18\xd0\x00\x59\x1b\x00\xa7\x0e\xda\
-\x02\x30\x18\xa7\x15\x0f\x32\x4f\x21\x8f\x08\x98\xd9\x79\x47\x83\
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-\x65\x6d\x1a\x70\x24\x6c\xbf\x36\xe7\xee\x3b\x2f\x02\x0c\xc6\xce\
-\x25\x83\x00\xf4\x6d\x58\xa0\x50\xfc\x89\x74\xde\xbc\x05\xb6\x6e\
-\x87\x6e\x53\x08\x6a\x41\x9d\xef\x43\x0e\xba\x5c\xc4\x31\x12\x6e\
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-\x93\x66\x95\x87\x1f\x9c\xe0\xcb\x0f\x6a\xcc\xf2\x04\xe2\xab\x24\
-\xa9\x2b\x34\x20\x82\x49\x04\xc4\xce\x3a\x5c\x3b\x02\xbb\xc6\xa0\
-\x9b\x2a\x4e\x84\x56\x06\x17\xda\xf1\x08\xaf\x10\x96\x6b\xc0\x28\
-\x24\x60\x7c\x0b\x46\x21\xa7\x8a\x73\xd2\x37\xd7\x37\x65\x2d\x6d\
-\x62\x62\xdc\x0e\x7e\x0a\x21\x68\xf1\x6c\xef\x10\x86\xb3\x4e\xe4\
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-\xaf\xc5\xbb\x17\x72\x3b\x4a\x5b\x74\x97\x01\x70\x52\xd0\x57\xc3\
-\xca\x1b\x59\x04\x60\x9a\xa8\x8d\x4e\x52\xed\x9b\x86\xf8\x95\xe6\
-\x30\xfe\x4a\x61\x5e\x2e\x39\xbf\xa6\xd6\xee\x76\xe8\xe5\x8a\x60\
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-\xdb\x59\xec\x76\xa7\xbb\xdd\x5d\xd5\xdd\xb5\xcc\xa1\xaa\xab\x17\
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-\xbd\x12\xd7\x75\x39\x28\xb2\x17\x98\x00\xc6\x81\x30\xf7\x77\x54\
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-\x1e\x7a\x88\x1d\x43\x43\x44\x74\xfd\xbe\xa2\x97\x2d\x8b\x8b\x37\
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-\xf6\x47\xfb\xb2\x65\x58\xaf\x77\xf7\x57\x7e\xd9\x2b\xd1\x65\xbf\
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-\x3c\x29\x40\x0b\x7b\x03\xe7\x1b\xfd\xed\xae\x7f\x2d\x7e\xcd\x89\
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-\x01\xd7\x2a\x0c\xe2\xe0\x22\x06\x81\xf9\xf3\x77\x56\x88\x5f\xbf\
-\xbe\xe5\xb9\xab\x08\x8d\xf9\x3a\x03\xae\xdc\x7f\x76\x42\xba\xcf\
-\x2f\x2a\x40\x4f\xe2\xb3\x6e\xa2\x8b\x45\x9e\xdd\xf6\x40\xbf\xc4\
-\x3e\x38\x19\x66\xbb\x56\xfd\xf4\x43\x2c\xe5\xdf\x67\xd3\x95\x02\
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-\xf7\x5e\xf6\x2e\xab\x6f\x5b\xff\x2f\xf0\x8f\x7c\xd4\x5e\x50\x3e\
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-\xc1\x1c\x7c\xb2\xc1\xf3\x9f\x7e\x89\xee\xdf\x0e\xdd\xbf\xb0\x2c\
-\x10\xfe\xc7\x85\x41\x54\xba\xf6\x3f\x30\x38\xd3\x87\xfe\x9f\x8c\
-\x7e\x88\xee\x3c\x1c\x98\x0c\x7d\xa8\x7d\x50\x6d\x4e\xd5\x96\xfe\
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-\x52\x00\xf5\x85\xc4\x30\xaf\x0d\xca\x88\x35\xbd\x12\x9f\x36\x44\
-\xd7\x61\x2c\xa0\xd2\xd9\x01\x75\x81\x53\x1e\x47\x59\xbf\xe6\xd6\
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-\xfa\x35\x3f\x53\xf9\x7c\x66\x01\x54\xba\x66\xaf\x35\x28\xbd\x2b\
-\xfd\x5a\xdc\xa9\x7c\xad\x59\xe9\x9a\xbd\xd6\xac\xf4\xae\xf4\x6b\
-\x71\xa7\xf2\xb5\x66\xa5\x6b\xf6\x5a\xb3\xd2\xbb\xd2\xaf\xc5\x9d\
-\xca\xd7\x9a\x95\xae\xd9\x6b\xcd\x4a\xef\x4a\xbf\x16\x77\x2a\x5f\
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-\xfa\xf3\x7a\xd4\xf6\xf7\xec\xfe\xb7\xd6\xb7\x25\x3f\xac\xff\x71\
-\xbf\xff\x4f\xd1\x93\x8d\x34\x50\xe9\x78\x22\x4e\x9e\xe7\x1b\x93\
-\xff\xf3\x4f\xe9\x8a\x83\x75\x63\xf2\xc4\x00\x2a\xcd\x70\xea\x5f\
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-\x7a\x6e\x4a\x5f\xfa\x72\x77\x1e\x54\x8d\x45\xc0\x75\x1e\x60\xb8\
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-\xba\xaf\xf5\xc7\x75\xe7\x1c\x59\x2b\x5d\x2d\xb8\x22\xe0\xba\x13\
-\xf7\xb1\x7e\xfc\xe1\xf0\x73\x3f\x39\xfc\xea\x9a\x6b\x5d\x33\x25\
-\x3c\xbe\xf9\x4e\x29\xfd\xda\x13\xba\xcf\xfe\x54\x4a\x5c\xca\x66\
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-\x2e\xc4\xe6\x7a\x8b\x8e\xfa\x6d\x2f\xac\x61\xbe\xe7\x68\x14\xf9\
-\x9d\x4d\xa4\x19\x29\xf7\xa2\xee\x8f\x31\x2e\x0b\x81\xdb\x19\xbf\
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-\x59\xa4\x15\xcf\x50\xe0\x76\x93\xc2\xea\x91\x55\x18\x1e\x1a\xc0\
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-\xac\xb8\x85\xf8\x56\x16\x50\xb1\xc2\x8c\xfa\x05\xc6\x74\xc4\x02\
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-\xff\x54\x1f\x62\x53\xa0\x52\x18\xc6\x95\x33\xd6\x69\x38\xfa\x51\
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-\x82\xae\x8e\x2c\xc6\xd6\x8d\x22\x9b\x6d\xc3\x85\x0b\x13\x28\x47\
-\xef\x76\x73\x13\x80\xdb\xe1\x4c\x0c\x3d\xbf\x5c\x98\xd5\x8a\x61\
-\x54\x2a\x61\xbe\x45\xd2\x17\x8b\x4b\xa7\xf3\xcf\x53\xb0\x80\x20\
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-\xbb\xe9\x00\xf0\x7e\x38\x8e\xcd\x7b\x72\x63\x9b\xe7\x97\x02\xac\
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-\x1d\xa7\x64\xa2\x7b\x90\x1a\x64\x59\x00\x42\x27\x5c\x7a\xc7\x7e\
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-\xbe\x5b\x11\x05\x6c\x4a\x51\xb3\x6c\x54\x2d\x1b\x55\x8b\xa2\x56\
-\x73\x8e\xfd\xb0\x9a\x0d\xcb\x72\x56\x41\xb0\xd9\xc1\x16\x78\x7f\
-\x04\x84\x1d\x69\x14\x40\x2a\x4a\xcd\xe3\x9a\xad\x18\x65\x24\x00\
-\x16\x4a\x35\x4c\xce\x16\xd1\x99\x75\xb6\x94\xd7\x5d\x61\x02\x20\
-\xdb\xde\x8e\x35\x6b\x56\xa3\xa7\xbb\x03\x17\x2e\x4e\xa0\x58\xaa\
-\x44\x8d\x08\x6e\x82\xb3\x08\xdf\x21\x00\xa7\x16\x13\xac\x32\x8d\
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-\xd5\xbf\xc1\x84\x1d\xf5\x09\x01\x2d\x76\x94\x84\x10\x45\x42\xd7\
-\x6c\x41\xfc\xd2\x1d\x90\xa1\xfe\x6b\xc4\xbe\x08\xd4\xb7\x93\x10\
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-\x66\x13\x6d\x2c\x62\xf3\x42\x45\xa4\xa3\xc2\x38\x3d\x55\xe7\x50\
-\xde\x3a\xde\x02\xae\x88\x17\xec\x42\x80\x73\x33\xb5\xc8\xe7\xde\
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-\xef\xcf\x9f\xa7\xc7\x02\x0c\xaf\xbe\x11\xe2\x3d\x01\x81\xfd\x8e\
-\x10\x82\x4c\x2a\x85\x4c\x9a\x20\x9d\x4e\x21\x93\x22\x48\xa5\x53\
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-\x97\xcc\xc5\xfe\xb9\x42\x15\xaf\x1d\xb9\x84\x1b\x2a\x35\x5c\x39\
-\xda\xcb\x1b\xd9\x99\xeb\x43\x08\xd0\xdd\x95\xc5\x7b\xee\xb8\x09\
-\xb9\x5c\x37\x9e\xde\xbe\x1b\xe7\x2e\x4c\x46\x19\xd9\xef\x86\xe3\
-\x76\xf3\x5b\x00\x1e\x1c\xdd\xf2\x80\x75\x61\xf7\x77\xd0\x6a\x59\
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-\xfd\x6e\x12\xf9\xc1\x63\xc1\x4f\x7f\xc1\xf4\x7a\x6f\xe4\xa4\x0a\
-\xd1\x40\x15\x42\x83\x8c\xcc\x58\x2c\x3d\x14\x55\x1d\x45\x01\xd4\
-\xbf\x31\x92\xf2\xc4\x37\xd1\x4f\x22\xb3\x0d\x9b\x3a\x93\x26\xab\
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-\xda\x8f\xaa\xdf\x3a\xf0\x62\x42\x54\x4c\xc8\x54\x2d\x34\x35\x63\
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-\x25\xcc\x16\x9c\xe5\x7b\x59\x60\x0a\xae\xb7\x0b\x10\xe2\x28\xad\
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-\xb0\xad\xe0\x9a\x17\xcb\x16\xc6\x67\x8b\x68\x6f\x4b\xa1\xb7\x3b\
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-\x75\x63\xfd\xba\x51\x58\xb5\x2a\x2e\x8d\x4f\x99\xba\xdd\x0c\xc1\
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-\xe1\xd5\x01\x8e\xee\xe1\xd6\x00\x1b\x5f\x84\x08\x9c\x5e\x31\x32\
-\x42\x11\x39\x73\x38\x10\x91\x88\x78\x43\x15\x4f\xf7\xc7\xfd\x13\
-\xd6\x5e\xb1\x29\x50\xb5\x6c\xcc\x15\x5d\xb5\x2e\x5f\xc2\x5c\xb1\
-\xea\x82\x13\xfc\x6b\x23\x31\x4b\x0f\xb0\x04\xc0\x61\x01\x2b\x60\
-\x4c\x08\xda\x21\x5e\xe7\x30\x55\x10\xc1\xfd\xe4\xef\x37\x09\xbf\
-\x9f\x1a\xb0\x12\x6e\x49\xd4\x5d\x69\x89\xd8\xcc\x68\xe2\xf8\x4c\
-\x11\xe3\x33\x05\xf4\x76\x67\xd1\xc3\x18\xd9\x3d\x61\x47\x04\x3b\
-\x3a\xb2\x58\xb7\x76\x14\x6d\x6d\x29\x5c\xb8\x34\x89\x4a\xb8\xdb\
-\x4d\x1b\x80\x3b\x01\x6c\x84\xe3\x76\x33\xd9\x88\xdd\x6a\xc5\x00\
-\x55\x9f\xcb\xa8\xc4\x04\xe3\x1a\x63\x3a\xa0\x61\x49\xd2\x01\x7f\
-\xc2\xaa\x02\x60\x8e\xb9\x07\x57\x63\xb3\xe2\x1e\x52\x0e\x84\xfc\
-\x60\x1e\x54\x84\x34\xa6\xee\x33\xa2\x1a\x21\xbd\xbc\x11\x9d\xe6\
-\x4e\x15\xec\x86\x5f\x51\x41\x43\x7f\x62\x09\x3f\x4d\xd1\xeb\x67\
-\xcd\xb2\x31\x5f\xae\x61\xda\x05\xa7\xbc\xa7\xd6\x51\x41\xad\xe3\
-\x2e\x98\x5a\x15\x16\x19\x96\x52\x6d\xd7\xb1\x5d\xa6\x51\xe1\x60\
-\xa5\x4f\xa3\x03\x2b\xf1\x8e\x36\x7b\x24\xb0\x51\xb1\x29\xc5\xcc\
-\x7c\x19\x67\xc6\xe7\x91\x6d\x4b\xa3\xb7\xdb\x5d\x2e\x46\xe5\x36\
-\x46\x80\xf6\xb6\x36\xac\x1d\x1d\x41\x6f\xae\x13\x17\x2e\x4d\xa2\
-\x58\x2a\x47\xb9\xdd\x5c\x0f\x67\x13\x89\xb7\x01\x9c\xae\x17\xac\
-\x56\x0c\x50\xf5\x6b\x56\xf8\x9c\x98\x29\x62\x7c\xb6\xe8\x5f\xc8\
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-\xe2\x1b\xa7\x62\x59\x3a\xc0\x62\x4e\x95\x13\x30\xbd\xbb\xc4\x6a\
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-\xff\x7a\x2d\x2d\x58\x01\xd5\x1a\xc5\xc5\xe9\x02\xaa\x35\x1b\x03\
-\xb9\x0e\x10\x42\x50\xb3\x1c\xdb\x20\x61\xae\x83\x33\x22\x98\x42\
-\x7f\x7f\x3f\xd6\x8e\x0e\x21\x9f\x9f\xc3\xd4\x74\xe4\xda\x56\x43\
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-\x08\x50\x8d\xcf\x16\x31\xee\x8e\xfa\x29\xd9\x42\x0c\xd0\xf2\x1e\
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-\x47\x02\x73\x0a\x46\x44\xa8\xcf\xc0\x38\xb6\xe7\xb7\x29\x42\x05\
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-\xab\x7b\x84\x7b\x26\xdc\x59\x42\x50\xab\xd5\xf0\xe6\xfe\x83\xd8\
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-\x42\x51\x1d\x74\x3f\x4c\x2c\x10\xb1\xaa\x60\x14\x58\x81\xb0\xf5\
-\x51\x2e\x6d\x60\xa7\x62\xd5\x3c\x91\x4d\x05\xc6\x75\x95\x0a\xe8\
-\x0f\xc8\x68\x54\xc0\xc5\x34\xac\x8f\xae\xea\xc6\xdd\xd7\x8f\x62\
-\xa4\xbf\x33\x14\x1e\x09\x21\x28\x97\x4a\x78\xe9\x95\x7d\x78\xf1\
-\xd5\x37\xa3\xb6\xda\x02\x00\x0b\xc0\x43\x00\x7e\x13\xc0\x61\xc0\
-\x1c\xa4\x80\xa5\x03\x2a\xbf\x47\xeb\x3f\xfe\x31\x4c\xee\xfb\xc7\
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-\xff\x48\xd4\x04\x4f\xc0\x31\x98\x7f\x17\xc0\x1f\x01\xb8\x58\xcf\
-\x8e\x35\x4b\x01\x54\x6c\x8f\xc8\xa3\x5f\x00\x5d\xf7\x0d\x76\x3c\
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-\xc9\x79\x31\x53\xfe\x8c\x64\xf5\xec\xec\xa0\xf2\xe0\x9b\xc5\xa9\
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-\xda\xcf\x00\x0d\x2a\x48\xaa\x9f\xaf\x96\x00\x80\x0d\xd8\xee\xcb\
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-\x23\x2a\x20\x6a\x3a\x58\xd5\x0b\x54\x44\x73\xbe\x2c\x40\x4a\x66\
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-\xf4\x39\xab\x3c\xf7\x5b\xe3\x7b\x7f\xf0\xba\x5b\x73\x18\x48\x85\
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-\xff\x59\x5d\x18\xff\x83\xc9\xfd\x0f\x9e\x84\xb3\x5b\x0c\x3b\xb2\
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-\xc7\xae\xd8\x89\x9e\x9e\x2a\x18\x35\x35\x41\x98\x75\x20\xcf\x20\
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-\x4b\xb0\xc8\xac\x4a\x4a\x0f\xdd\x14\x05\xc0\x06\xd0\x91\xcd\xe0\
-\xa6\x0d\x83\xb8\x7a\x4d\xaf\xbb\x3b\x8c\xa8\xef\xb1\xef\x1f\xc5\
-\xa1\xc3\xef\xe0\x89\xad\x2f\xe0\xfc\xc5\x49\x13\x77\x98\x53\xd5\
-\xc2\xd4\xd7\x67\x0e\x3d\xf1\x98\x55\x99\xaf\x29\x9e\x96\x46\x59\
-\xcb\x52\x8a\x51\x9b\x4c\x67\xa6\x37\xda\x90\xd6\xf5\x52\x60\x00\
-\xaa\xda\xe5\x17\x19\x3a\x34\x31\xd0\xbe\x34\x2b\x85\x46\x74\xbd\
-\xa9\x6c\xca\x3b\x12\x41\x96\x4d\xc3\x02\x0d\x09\xc0\x22\x1c\xa4\
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-\xe0\x96\x0b\x96\x90\x80\x10\x94\x4a\x45\xec\x7a\xf1\x35\x3c\xff\
-\xe2\x3e\x33\x77\x18\xab\xfa\x5c\x69\xf2\xe8\x9f\xcc\x1e\x7f\xee\
-\x30\x73\xc1\xc3\x00\x61\xb1\x00\x67\xd1\x01\xac\x15\x33\xd3\x17\
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-\xb9\x33\xfe\x03\xcc\xff\xaa\x9e\x50\x3e\x0d\x75\x1f\x7a\x75\x1e\
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-\x81\xe1\xd9\x33\xe0\xe9\x53\x2d\x9e\x3c\x01\x1e\x3f\x06\x1e\x3d\
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-\xef\xed\xed\xa5\xb6\xb6\x16\xc3\x30\xd0\x34\x0d\xdf\xf7\xf1\x3c\
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-\x80\x00\x68\x6e\x6e\x4e\xfa\xbe\xdf\x39\x38\x38\xc8\xad\x5b\xb7\
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-\xab\xab\x93\x45\x01\xd9\x6c\xb6\x2f\x99\x4c\x52\x57\x57\xc7\xed\
-\xdb\xb7\xd1\xf5\x9f\x89\x65\x32\x19\x32\x99\x4c\xe8\x78\x66\x66\
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-\xdf\xf7\x51\x4a\xe1\x79\x5e\x58\x51\xb9\x5c\x8e\x83\x83\x03\x1e\
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-\x3b\x8b\x1d\x8f\xd8\x01\xee\x69\xc2\x2c\x14\x0a\xe9\x59\x77\xf4\
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-\x84\x04\x4b\x4e\x4e\x37\x7d\xfa\xfa\x7a\x8d\xdf\x1d\xb0\x60\xb0\
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-\x18\xef\xb7\x48\x02\x3a\xaf\x7f\x23\x89\x40\xc0\xfb\x2e\x70\x61\
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-\xb1\xbb\xe5\x88\xab\xe6\xa8\xa1\xe5\xbc\x8f\x0a\x64\x69\x73\x70\
-\x6c\x61\x79\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\xe6\x98\xbe\xe7\xa4\xba\xe7\
-\xb1\xbb\xe5\x88\xab\x0a\x66\x69\x6c\x65\x4c\x69\x73\x74\x3d\xe6\
-\x96\x87\xe4\xbb\xb6\xe5\x88\x97\xe8\xa1\xa8\x0a\x66\x69\x6c\x65\
-\x73\x3d\xe6\x96\x87\xe4\xbb\xb6\x0a\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\
-\x64\x4d\x6f\x64\x65\x3d\xe4\xb8\x93\xe5\xae\xb6\xe6\xa8\xa1\xe5\
-\xbc\x8f\x0a\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\x64\x4d\x6f\x64\x65\x44\
-\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\xe5\x88\x87\xe6\x8d\xa2\xe5\x88\xb0\xe4\
-\xb8\x93\xe5\xae\xb6\xe6\xa8\xa1\xe5\xbc\x8f\x0a\x73\x68\x6f\x77\
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-\xe7\xa4\xba\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x8c\xba\xe5\x9d\x97\x0a\
-\x68\x69\x64\x65\x41\x6c\x6c\x42\x6f\x78\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\
-\x3d\xe9\x9a\x90\xe8\x97\x8f\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe5\x8c\xba\
-\xe5\x9d\x97\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x50\x61\x6e\x65\x6c\x3d\xe6\xa0\
-\x87\xe6\xb3\xa8\xe9\x9d\xa2\xe6\x9d\xbf\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x3d\
-\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x61\x64\x64\x4e\x65\x77\x42\x62\x6f\
-\x78\x3d\xe6\x96\xb0\xe6\xa1\x86\x0a\x72\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\
-\x3d\xe9\x87\x8d\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x63\x68\x6f\x6f\x73\
-\x65\x6d\x6f\x64\x65\x6c\x3d\xe9\x80\x89\xe6\x8b\xa9\xe6\xa8\xa1\
-\xe5\x9e\x8b\x0a\x74\x69\x70\x63\x68\x6f\x6f\x73\x65\x6d\x6f\x64\
-\x65\x6c\x3d\xe9\x80\x89\xe6\x8b\xa9\x4f\x43\x52\xe6\xa8\xa1\xe5\
-\x9e\x8b\x0a\x49\x6d\x61\x67\x65\x52\x65\x73\x69\x7a\x65\x3d\xe5\
-\x9b\xbe\xe7\x89\x87\xe7\xbc\xa9\xe6\x94\xbe\x0a\x49\x52\x3d\xe5\
-\x9b\xbe\xe7\x89\x87\xe7\xbc\xa9\xe6\x94\xbe\x0a\x61\x75\x74\x6f\
-\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\xe8\x87\xaa\xe5\
-\x8a\xa8\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x72\x65\x52\x65\x63\x6f\x67\
-\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\xe9\x87\x8d\xe6\x96\xb0\xe8\xaf\x86\
-\xe5\x88\xab\x0a\x6d\x66\x69\x6c\x65\x3d\xe6\x96\x87\xe4\xbb\xb6\
-\x0a\x6d\x65\x64\x69\x74\x3d\xe7\xbc\x96\xe8\xbe\x91\x0a\x6d\x76\
-\x69\x65\x77\x3d\xe8\xa7\x86\xe5\x9b\xbe\x0a\x6d\x68\x65\x6c\x70\
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-\x72\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x52\x65\x73\x75\x6c\
-\x74\x3d\xe8\xaf\x86\xe5\x88\xab\xe7\xbb\x93\xe6\x9e\x9c\x0a\x63\
-\x72\x65\x61\x74\x50\x6f\x6c\x79\x67\x6f\x6e\x3d\xe5\x9b\x9b\xe7\
-\x82\xb9\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x64\x72\x61\x77\x53\x71\x75\
-\x61\x72\x65\x73\x3d\xe6\xad\xa3\xe6\x96\xb9\xe5\xbd\xa2\xe6\xa0\
-\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x4c\x65\x66\x74\x3d\
-\xe5\x9b\xbe\xe7\x89\x87\xe5\xb7\xa6\xe6\x97\x8b\xe8\xbd\xac\x39\
-\x30\xe5\xba\xa6\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x52\x69\x67\x68\x74\
-\x3d\xe5\x9b\xbe\xe7\x89\x87\xe5\x8f\xb3\xe6\x97\x8b\xe8\xbd\xac\
-\x39\x30\xe5\xba\xa6\x0a\x73\x61\x76\x65\x52\x65\x63\x3d\xe5\xaf\
-\xbc\xe5\x87\xba\xe8\xaf\x86\xe5\x88\xab\xe7\xbb\x93\xe6\x9e\x9c\
-\x0a\x74\x65\x6d\x70\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\xe5\xbe\x85\xe8\xaf\
-\x86\xe5\x88\xab\x0a\x6e\x75\x6c\x6c\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\xe6\
-\x97\xa0\xe6\xb3\x95\xe8\xaf\x86\xe5\x88\xab\x0a\x73\x74\x65\x70\
-\x73\x3d\xe6\x93\x8d\xe4\xbd\x9c\xe6\xad\xa5\xe9\xaa\xa4\x0a\x6b\
-\x65\x79\x73\x3d\xe5\xbf\xab\xe6\x8d\xb7\xe9\x94\xae\x0a\x63\x68\
-\x6f\x73\x65\x4d\x6f\x64\x65\x6c\x4c\x67\x3d\xe9\x80\x89\xe6\x8b\
-\xa9\xe6\xa8\xa1\xe5\x9e\x8b\xe8\xaf\xad\xe8\xa8\x80\x0a\x63\x61\
-\x6e\x63\x65\x6c\x3d\xe5\x8f\x96\xe6\xb6\x88\x0a\x6f\x6b\x3d\xe7\
-\xa1\xae\xe8\xae\xa4\x0a\x61\x75\x74\x6f\x6c\x61\x62\x65\x6c\x69\
-\x6e\x67\x3d\xe8\x87\xaa\xe5\x8a\xa8\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\xe4\
-\xb8\xad\x0a\x68\x69\x64\x65\x42\x6f\x78\x3d\xe9\x9a\x90\xe8\x97\
-\x8f\xe6\x89\x80\xe6\x9c\x89\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x73\x68\
-\x6f\x77\x42\x6f\x78\x3d\xe6\x98\xbe\xe7\xa4\xba\xe6\x89\x80\xe6\
-\x9c\x89\xe6\xa0\x87\xe6\xb3\xa8\x0a\x73\x61\x76\x65\x4c\x61\x62\
-\x65\x6c\x3d\xe5\xaf\xbc\xe5\x87\xba\xe6\xa0\x87\xe8\xae\xb0\xe7\
-\xbb\x93\xe6\x9e\x9c\x0a\x73\x69\x6e\x67\x6c\x65\x52\x65\x3d\xe9\
-\x87\x8d\xe8\xaf\x86\xe5\x88\xab\xe6\xad\xa4\xe5\x8c\xba\xe5\x9d\
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-\x5b\x77\x30\x33\x13\xf8\x1c\xda\x61\x85\xc0\x4a\xa9\xc8\x73\xe7\
-\xfa\x61\x2a\xf3\x29\x46\xcf\xfc\xcd\xd8\xb7\x57\x19\x1d\x3d\x46\
-\xa6\x3b\x43\x69\x3d\x53\x83\xaa\x00\xda\xde\xea\x48\xf7\xf7\xf5\
-\x21\x08\xc6\x98\x26\x02\x80\x5d\xbb\xbb\x29\xff\x71\x88\xd2\xe5\
-\x14\x6f\xe5\xd7\x99\xcc\x5f\x65\xec\xab\x2f\xc8\x64\x32\x3c\x9c\
-\xcd\xb2\xbe\x72\x27\xd2\x1a\x3b\xc9\x00\xbe\xf6\x99\x99\x99\xad\
-\xcd\x3d\x1c\x74\x30\x50\xcf\xf3\x00\xb8\x7d\xf3\x59\x3e\xfa\xf1\
-\x27\x26\xf3\xbf\x73\xfc\xdd\x63\x14\x97\x96\x10\x84\x03\x07\x9e\
-\x42\xb5\x44\x5d\x8c\x40\x6b\x4d\xee\xf0\xa1\x48\x71\x6d\xb7\x78\
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-\xd4\x49\xba\x76\x76\x91\xcd\x66\x49\xa5\xda\x50\x4a\x61\x29\xeb\
-\xde\x04\x46\x6b\x66\x67\x67\x43\x60\xa2\xf3\xe0\xba\x2e\x00\x3f\
-\xfc\x72\x97\x73\x67\x7f\x46\x59\x8a\xae\xce\x4e\x6c\x3b\x49\x5b\
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-\xd4\xf7\x78\x73\xbd\xf2\x80\x1f\xfd\x7b\xad\x0f\x80\x27\x5b\xd3\
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-\x3e\x10\x4c\x42\x1f\x09\x22\x3c\xce\xba\xab\x2f\x91\x96\xc3\xeb\
-\xa6\x18\x08\x04\xf9\x19\x08\x07\x03\x45\xc1\xca\xfa\xda\x3a\xd2\
-\x8a\x52\xa0\x8c\x2a\xe5\xb4\x70\x04\xc8\x5e\xb9\x54\x5e\x46\xcd\
-\xeb\xf3\xbc\x6d\xb5\xf0\xac\xfa\x8a\xc5\x6a\xfa\x56\x79\xd5\x2a\
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-\xab\x54\x55\x7c\xc5\x24\x99\xee\x5f\x5d\x5b\xc4\xb6\xba\x4a\xb6\
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-\xb3\x03\x86\x6a\x7e\xc2\x19\xb4\x96\x15\xd7\xbb\x18\x39\x3f\x73\
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-\xcb\xf9\x20\x48\x89\xea\x27\x49\x72\xb5\x31\xe6\x6b\x25\x42\x6a\
-\xef\xca\xcc\x0f\x10\xd1\x1d\xc6\x98\x9f\x68\xad\x7f\x5b\xfb\x04\
-\x5a\x36\x20\x04\x29\x50\xd0\x38\x8e\x77\x65\xe6\xeb\x89\xe8\xd4\
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-\xdf\x97\x20\xe2\xdb\x2c\x63\x4c\x9c\x65\x99\xf4\x16\xad\x70\x55\
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-\x14\x45\xd7\x08\x49\xef\xaf\xb5\x7e\x5c\x18\x3b\x67\x18\x04\x99\
-\x13\x51\x3b\x3a\x34\x5c\x90\x4f\x46\x51\x64\x0f\xde\x91\xb4\x13\
-\xb4\xd6\x3f\x97\x04\x16\x89\x81\x20\x45\x28\xb5\xa0\x4f\x93\x05\
-\x59\xb6\x6c\xd9\x7e\xc3\xc3\xc3\xa2\x57\x01\xdf\xdf\x85\x40\x90\
-\x16\x5c\xfc\x45\x96\xd0\x64\x41\x16\x2f\x5e\xbc\xdd\xce\x3b\xef\
-\xfc\x7a\x91\x75\x6c\xdb\x87\x99\x47\xd3\x34\xf5\xb6\x15\x10\x04\
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-\xae\x89\x0e\x34\x1f\x04\x71\x8d\x1f\x82\xb8\x26\x3a\xd0\x7c\x10\
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-\xb0\xff\x40\x73\x79\x41\xae\x86\x19\x0c\x10\x40\x70\x83\x05\x05\
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-\x9f\x3e\xfd\x7f\x5e\x5e\xde\x7f\x31\x31\xb1\x6a\x98\xab\x01\x02\
-\x08\x92\xe6\x80\x40\xcd\xca\xaa\xfc\xc4\xb5\x6b\xff\x3f\x00\x23\
-\xe5\x4c\x61\xe1\xff\xf3\xd9\xd9\xff\xaf\xe6\xe6\xfe\xbf\x03\xd4\
-\x70\x0f\x88\xef\x26\x25\xfd\x3f\xe6\xef\xff\xff\xdc\x9e\x3d\xff\
-\x5f\x00\x23\x6f\xe9\xd2\xa5\xff\x67\xcc\x98\xf1\x7f\xc1\x82\x05\
-\xff\x67\xcf\x9e\xfd\xbf\xae\xae\xee\xbf\xa5\xa5\xe5\x35\x98\xb9\
-\x00\x01\x04\x37\x38\x3b\x21\xe1\xe6\x2b\x1b\x9b\xff\x1f\x95\x94\
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-\x8f\x00\x0d\x59\xa6\xa0\xf0\xbf\xc7\xd8\xf8\x7f\x63\x5c\xdc\xff\
-\xce\x89\x13\xff\xcf\x06\xa6\xe7\xc5\xab\x56\xfd\x5f\x01\x4c\x0d\
-\xcb\x81\x16\xcc\x9f\x3f\x1f\xec\xea\xa9\x53\xa7\xfe\xef\xea\xea\
-\xfa\x9f\x0b\xf4\x21\x2f\x2f\x6f\x06\x28\xf9\x02\x04\x10\xd8\x60\
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-\x0c\x09\xf9\x9f\x01\x0c\x8a\xd2\xf6\xf6\xff\x5d\xc0\x70\x9f\xb7\
-\x75\xeb\xff\x95\x5b\xb6\xfc\x5f\xbf\x69\xd3\xff\xf5\x40\xc3\x57\
-\xac\x58\xf1\x7f\xf1\xe2\xc5\xe0\x20\x98\x32\x65\xca\xff\x09\x13\
-\x26\x80\x23\xb0\xb2\xb2\xf2\xbf\x8a\x8a\xca\x4a\x50\x08\x00\x04\
-\x10\xd8\x60\x59\x06\x06\xed\xf3\xdc\xdc\xff\x73\x81\x12\xb3\x81\
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-\xff\x1b\x81\x06\xae\x5b\xbf\x1e\x9c\xeb\x40\x2e\x5d\x02\xb4\x0c\
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-\x6c\x65\x63\x74\x65\x64\x20\x62\x6f\x78\x0a\x74\x75\x74\x6f\x72\
-\x69\x61\x6c\x3d\x50\x61\x64\x64\x6c\x65\x4f\x43\x52\x20\x75\x72\
-\x6c\x0a\x74\x75\x74\x6f\x72\x69\x61\x6c\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\
-\x3d\x53\x68\x6f\x77\x20\x64\x65\x6d\x6f\x0a\x69\x6e\x66\x6f\x3d\
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-\x69\x6e\x64\x6f\x77\x20\x73\x69\x7a\x65\x0a\x66\x69\x74\x57\x69\
-\x64\x74\x68\x3d\x46\x69\x74\x20\x57\x69\x64\x74\x68\x0a\x66\x69\
-\x74\x57\x69\x64\x74\x68\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x5a\x6f\x6f\
-\x6d\x20\x66\x6f\x6c\x6c\x6f\x77\x73\x20\x77\x69\x6e\x64\x6f\x77\
-\x20\x77\x69\x64\x74\x68\x0a\x65\x64\x69\x74\x4c\x61\x62\x65\x6c\
-\x3d\x45\x64\x69\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x65\x64\x69\x74\
-\x4c\x61\x62\x65\x6c\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x4d\x6f\x64\x69\
-\x66\x79\x20\x74\x68\x65\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x20\x6f\x66\x20\
-\x74\x68\x65\x20\x73\x65\x6c\x65\x63\x74\x65\x64\x20\x42\x6f\x78\
-\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x4c\x69\x6e\x65\x43\x6f\x6c\x6f\x72\x3d\
-\x53\x68\x61\x70\x65\x20\x4c\x69\x6e\x65\x20\x43\x6f\x6c\x6f\x72\
-\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x4c\x69\x6e\x65\x43\x6f\x6c\x6f\x72\x44\
-\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\x74\x68\x65\
-\x20\x6c\x69\x6e\x65\x20\x63\x6f\x6c\x6f\x72\x20\x66\x6f\x72\x20\
-\x74\x68\x69\x73\x20\x73\x70\x65\x63\x69\x66\x69\x63\x20\x73\x68\
-\x61\x70\x65\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x46\x69\x6c\x6c\x43\x6f\x6c\
-\x6f\x72\x3d\x53\x68\x61\x70\x65\x20\x46\x69\x6c\x6c\x20\x43\x6f\
-\x6c\x6f\x72\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x46\x69\x6c\x6c\x43\x6f\x6c\
-\x6f\x72\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\
-\x74\x68\x65\x20\x66\x69\x6c\x6c\x20\x63\x6f\x6c\x6f\x72\x20\x66\
-\x6f\x72\x20\x74\x68\x69\x73\x20\x73\x70\x65\x63\x69\x66\x69\x63\
-\x20\x73\x68\x61\x70\x65\x0a\x73\x68\x6f\x77\x48\x69\x64\x65\x3d\
-\x53\x68\x6f\x77\x2f\x48\x69\x64\x65\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\
-\x50\x61\x6e\x65\x6c\x0a\x75\x73\x65\x44\x65\x66\x61\x75\x6c\x74\
-\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x55\x73\x65\x20\x64\x65\x66\x61\x75\x6c\
-\x74\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x75\x73\x65\x44\x69\x66\x66\x69\
-\x63\x75\x6c\x74\x3d\x44\x69\x66\x66\x69\x63\x75\x6c\x74\x0a\x62\
-\x6f\x78\x4c\x61\x62\x65\x6c\x54\x65\x78\x74\x3d\x42\x6f\x78\x20\
-\x4c\x61\x62\x65\x6c\x73\x0a\x6c\x61\x62\x65\x6c\x73\x3d\x4c\x61\
-\x62\x65\x6c\x73\x0a\x61\x75\x74\x6f\x53\x61\x76\x65\x4d\x6f\x64\
-\x65\x3d\x41\x75\x74\x6f\x20\x53\x61\x76\x65\x20\x6d\x6f\x64\x65\
-\x0a\x73\x69\x6e\x67\x6c\x65\x43\x6c\x73\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x53\
-\x69\x6e\x67\x6c\x65\x20\x43\x6c\x61\x73\x73\x20\x4d\x6f\x64\x65\
-\x0a\x64\x69\x73\x70\x6c\x61\x79\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x44\x69\
-\x73\x70\x6c\x61\x79\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x73\x0a\x66\x69\x6c\
-\x65\x4c\x69\x73\x74\x3d\x46\x69\x6c\x65\x20\x4c\x69\x73\x74\x0a\
-\x66\x69\x6c\x65\x73\x3d\x46\x69\x6c\x65\x73\x0a\x61\x64\x76\x61\
-\x6e\x63\x65\x64\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x41\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\
-\x64\x20\x4d\x6f\x64\x65\x0a\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\x64\x4d\
-\x6f\x64\x65\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x53\x77\x74\x69\x63\x68\
-\x20\x74\x6f\x20\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\x64\x20\x6d\x6f\x64\
-\x65\x0a\x73\x68\x6f\x77\x41\x6c\x6c\x42\x6f\x78\x44\x65\x74\x61\
-\x69\x6c\x3d\x53\x68\x6f\x77\x20\x61\x6c\x6c\x20\x62\x6f\x75\x6e\
-\x64\x69\x6e\x67\x20\x62\x6f\x78\x65\x73\x0a\x68\x69\x64\x65\x41\
-\x6c\x6c\x42\x6f\x78\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x48\x69\x64\x65\
-\x20\x61\x6c\x6c\x20\x62\x6f\x75\x6e\x64\x69\x6e\x67\x20\x62\x6f\
-\x78\x65\x73\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x50\x61\x6e\x65\x6c\x3d\x61\x6e\
-\x6e\x6f\x20\x50\x61\x6e\x65\x6c\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x3d\x61\x6e\
-\x6e\x6f\x0a\x61\x64\x64\x4e\x65\x77\x42\x62\x6f\x78\x3d\x6e\x65\
-\x77\x20\x62\x62\x6f\x78\x0a\x72\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x72\
-\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x63\x68\x6f\x6f\x73\x65\x6d\x6f\x64\
-\x65\x6c\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4f\x43\x52\x20\x6d\x6f\
-\x64\x65\x6c\x0a\x74\x69\x70\x63\x68\x6f\x6f\x73\x65\x6d\x6f\x64\
-\x65\x6c\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4f\x43\x52\x20\x6d\x6f\
-\x64\x65\x6c\x20\x66\x72\x6f\x6d\x20\x64\x69\x72\x0a\x49\x6d\x61\
-\x67\x65\x52\x65\x73\x69\x7a\x65\x3d\x49\x6d\x61\x67\x65\x20\x52\
-\x65\x73\x69\x7a\x65\x0a\x49\x52\x3d\x49\x6d\x61\x67\x65\x20\x52\
-\x65\x73\x69\x7a\x65\x0a\x61\x75\x74\x6f\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\
-\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x41\x75\x74\x6f\x20\x52\x65\x63\x6f\x67\
-\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x72\x65\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\
-\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x52\x65\x2d\x72\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\
-\x69\x6f\x6e\x0a\x6d\x66\x69\x6c\x65\x3d\x46\x69\x6c\x65\x0a\x6d\
-\x65\x64\x69\x74\x3d\x45\x64\x69\x74\x0a\x6d\x76\x69\x65\x77\x3d\
-\x56\x69\x65\x77\x0a\x6d\x68\x65\x6c\x70\x3d\x48\x65\x6c\x70\x0a\
-\x69\x63\x6f\x6e\x4c\x69\x73\x74\x3d\x49\x63\x6f\x6e\x20\x4c\x69\
-\x73\x74\x0a\x64\x65\x74\x65\x63\x74\x69\x6f\x6e\x42\x6f\x78\x70\
-\x6f\x73\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x44\x65\x74\x65\x63\x74\x69\x6f\
-\x6e\x20\x62\x6f\x78\x20\x70\x6f\x73\x69\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x72\
-\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x52\x65\x73\x75\x6c\x74\
-\x3d\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x20\x72\x65\x73\
-\x75\x6c\x74\x0a\x63\x72\x65\x61\x74\x50\x6f\x6c\x79\x67\x6f\x6e\
-\x3d\x43\x72\x65\x61\x74\x65\x20\x51\x75\x61\x64\x72\x69\x6c\x61\
-\x74\x65\x72\x61\x6c\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x4c\x65\x66\x74\
-\x3d\x4c\x65\x66\x74\x20\x74\x75\x72\x6e\x20\x39\x30\x20\x64\x65\
-\x67\x72\x65\x65\x73\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x52\x69\x67\x68\
-\x74\x3d\x52\x69\x67\x68\x74\x20\x74\x75\x72\x6e\x20\x39\x30\x20\
-\x64\x65\x67\x72\x65\x65\x73\x0a\x64\x72\x61\x77\x53\x71\x75\x61\
-\x72\x65\x73\x3d\x44\x72\x61\x77\x20\x53\x71\x75\x61\x72\x65\x73\
-\x0a\x73\x61\x76\x65\x52\x65\x63\x3d\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\
-\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x20\x52\x65\x73\x75\
-\x6c\x74\x0a\x74\x65\x6d\x70\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x54\x45\x4d\
-\x50\x4f\x52\x41\x52\x59\x0a\x6e\x75\x6c\x6c\x4c\x61\x62\x65\x6c\
-\x3d\x4e\x55\x4c\x4c\x0a\x73\x74\x65\x70\x73\x3d\x53\x74\x65\x70\
-\x73\x0a\x6b\x65\x79\x73\x3d\x53\x68\x6f\x72\x74\x63\x75\x74\x20\
-\x4b\x65\x79\x73\x0a\x63\x68\x6f\x73\x65\x4d\x6f\x64\x65\x6c\x4c\
-\x67\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4d\x6f\x64\x65\x6c\x20\x4c\
-\x61\x6e\x67\x75\x61\x67\x65\x0a\x63\x61\x6e\x63\x65\x6c\x3d\x43\
-\x61\x6e\x63\x65\x6c\x0a\x6f\x6b\x3d\x4f\x4b\x0a\x61\x75\x74\x6f\
-\x6c\x61\x62\x65\x6c\x69\x6e\x67\x3d\x41\x75\x74\x6f\x6d\x61\x74\
-\x69\x63\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x69\x6e\x67\x0a\x68\x69\x64\x65\
-\x42\x6f\x78\x3d\x48\x69\x64\x65\x20\x41\x6c\x6c\x20\x42\x6f\x78\
-\x0a\x73\x68\x6f\x77\x42\x6f\x78\x3d\x53\x68\x6f\x77\x20\x41\x6c\
-\x6c\x20\x42\x6f\x78\x0a\x73\x61\x76\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\
-\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x73\x69\x6e\
-\x67\x6c\x65\x52\x65\x3d\x52\x65\x2d\x72\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\
-\x74\x69\x6f\x6e\x20\x52\x65\x63\x74\x42\x6f\x78\x0a\x6c\x61\x62\
-\x65\x6c\x44\x69\x61\x6c\x6f\x67\x4f\x70\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x50\
-\x6f\x70\x2d\x75\x70\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\x49\x6e\x70\x75\
-\x74\x20\x44\x69\x61\x6c\x6f\x67\x0a\x75\x6e\x64\x6f\x3d\x55\x6e\
-\x64\x6f\x0a\x75\x6e\x64\x6f\x4c\x61\x73\x74\x50\x6f\x69\x6e\x74\
-\x3d\x55\x6e\x64\x6f\x20\x4c\x61\x73\x74\x20\x50\x6f\x69\x6e\x74\
-\x0a\x61\x75\x74\x6f\x53\x61\x76\x65\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x41\x75\
-\x74\x6f\x20\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\
-\x4d\x6f\x64\x65\
-\x00\x00\x04\xf0\
-\x89\
-\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
-\x00\x00\x14\x00\x00\x00\x14\x08\x03\x00\x00\x00\xba\x57\xed\x3f\
-\x00\x00\x03\x00\x50\x4c\x54\x45\x09\x16\x28\x09\x16\x28\x09\x14\
-\x25\x09\x15\x27\x09\x14\x25\x08\x13\x23\x07\x11\x20\x07\x0f\x1c\
-\x06\x0d\x18\x04\x0a\x13\x03\x07\x0d\x02\x04\x07\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x01\x01\x01\x02\x02\x02\x03\x03\x03\x06\x06\x06\x0a\x0a\x0a\
-\x10\x10\x10\x17\x17\x17\x21\x21\x21\x28\x28\x28\x2c\x2c\x2c\x2d\
-\x2d\x2d\x2e\x2e\x2e\x2f\x2f\x2f\x30\x30\x30\x31\x31\x31\x32\x32\
-\x32\x33\x33\x33\x34\x34\x34\x35\x35\x35\x36\x36\x36\x37\x37\x37\
-\x38\x38\x38\x39\x39\x39\x3a\x3a\x3a\x3b\x3b\x3b\x3c\x3c\x3c\x3d\
-\x3d\x3d\x3e\x3e\x3e\x3f\x3f\x3f\x40\x40\x40\x41\x41\x41\x42\x42\
-\x42\x43\x43\x43\x44\x44\x44\x45\x45\x45\x46\x46\x46\x47\x47\x47\
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+\x0b\xef\xf4\x31\x33\x66\x90\xbe\xe5\xaf\x7c\xb0\xa1\x0e\x7b\x48\
+\xd6\x80\x08\x1d\xa0\x39\x0d\xaa\x3d\x60\xd4\x43\xc4\x43\xa4\x2d\
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+\xab\xb1\xcf\x5d\xc6\xd1\xa6\x74\xec\x21\xf1\x60\x06\xf4\x22\xf4\
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+\xba\xee\x4f\x0d\x50\xe3\x55\xfd\x9d\xe7\xff\xa5\xd7\x3c\x3f\xfc\
+\x6b\x2f\xd8\x87\xe4\x7f\xd9\x0c\xfd\x9d\xc8\x9a\x43\x0e\x16\xb8\
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+\x4d\xf5\x14\x8f\xfa\x4b\x43\xd8\xb9\x11\x8f\xfd\x9f\x3e\xe0\xd7\
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+\xe9\xaf\xca\x2d\xb3\x67\xf8\xfe\x7f\x5e\xaf\x1d\x2f\x58\x0d\xdf\
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+\xec\x71\x3b\xaf\xa5\x9f\xea\x13\x3d\x92\xe8\x95\x78\xff\xfb\x7f\
+\xe3\x6d\xaf\xf2\xa5\xe2\xb2\x5c\x6d\x40\xe9\x5f\x6b\x5e\x6b\xb0\
+\x39\x74\x5a\x8e\x19\x89\x86\x04\xf5\x53\xa9\xa2\xfd\xa7\x53\x3b\
+\xfa\xb0\x40\x7f\x21\x31\x03\x47\x31\xdd\x38\x10\xa5\x8c\xec\x2e\
+\x09\x16\xfd\xb2\x3c\xea\xb7\x3e\xf1\x10\x57\x1b\xa1\x85\xbd\x51\
+\xdb\xab\xfd\xf0\x56\x67\xfd\x44\x43\x82\xc7\xfe\x1f\xe7\x5f\x67\
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+\xff\xa8\xbf\x9d\x09\x6f\xf3\xb1\xff\xa7\x7b\x32\x9d\xa5\x7c\xa6\
+\xda\xd9\x91\x3c\x04\xe0\x63\xee\xff\x5e\xff\x9d\x77\x66\x22\x2e\
+\x28\xd5\x9c\xeb\x3d\x9d\x7f\x7f\xbe\xbd\xd3\x9e\x6f\x6f\x1c\x9f\
+\x6b\x5b\x9e\x6f\x67\x4a\x77\x11\x75\x83\xd7\xa8\xff\xb9\x1f\xf9\
+\x1f\x5f\xe6\x0b\xec\x59\x7e\xe5\xfe\xa9\xfd\x9f\xe9\x3f\x96\xf1\
+\x8e\xb7\x0f\xc3\x57\xbd\x67\x18\xde\xf3\xae\xf1\x05\x63\x8f\x3f\
+\xbd\xa0\xfc\xba\xbd\x90\xfc\xda\x87\x87\xe1\xb7\x3f\x1a\x96\xa5\
+\x80\xb2\x5c\xad\x67\xaf\xfe\x9e\x7c\x1f\xa2\xbb\x9a\x4f\x79\x81\
+\xec\xbd\x00\xa2\xa2\xf8\xd0\xc2\xde\x58\x8d\xd7\x33\x7a\x42\xde\
+\x6a\x3e\xb5\xa0\x62\x50\x96\x47\xfd\xb6\x57\xf4\xa4\xb7\x6d\xc8\
+\x84\x1a\xb5\xbd\x23\xf7\x7a\xf3\x6a\x3e\x35\xc1\x62\x50\x96\xab\
+\xf5\xec\xd5\x5f\xeb\xc4\x63\x9f\x6f\x1f\xfe\xcd\x61\xf8\xd0\xaf\
+\x0f\xc3\x6f\x7d\x64\x8c\x54\xcb\x9d\x15\x54\x0a\x28\xcb\x99\x7a\
+\xcd\x7f\x8b\xfe\x73\x3f\x6a\x2f\x20\xd5\x70\xeb\x5a\x96\xbc\x6d\
+\x93\x0d\x74\x7b\x0b\x57\x1c\x2d\xe9\xbf\xf5\x2d\xc3\xf0\xfe\x6f\
+\x1e\x86\xb7\xbf\xad\x18\x3c\x70\xf9\x11\x7b\x01\xf9\xe9\x7f\x1c\
+\xef\x4a\x94\xd7\x03\xfd\xac\x99\x2d\xd5\xb3\xb7\xfe\x25\xfd\xb5\
+\xf8\x55\xbe\x65\xc3\xab\xcd\x63\xd6\x47\xfd\xa7\x33\xaf\x3e\x3e\
+\xf4\xfc\x1f\xfb\xff\x98\x53\x78\xb2\xbd\xd7\xf3\xaf\x77\x1b\x4f\
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+\xde\x20\xd5\xbf\xbe\x3d\xf5\xfe\x6f\x19\x86\xf7\xd9\xbb\x8e\xa7\
+\x18\x7a\xb5\xfe\xa9\x9f\x1f\x86\x4f\xd9\xb7\xb9\x34\x6a\xfc\x5a\
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+\xf5\xbf\xe6\xaf\x7e\x49\x51\x0f\xd0\xa5\xe3\xd7\xfc\xf6\xfa\x5f\
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+\xfd\xc7\xc6\xab\xf6\xb9\xe6\x4c\x93\x7f\x8d\x4f\xdd\x60\xf5\x87\
+\xdd\x12\xee\xf5\x57\xf5\x1f\x1b\xaf\xda\xe7\x9a\x33\x4d\xfe\x35\
+\x3e\x75\x83\xd5\x1f\x76\x4b\xb8\xe6\xef\x2e\x9e\x6f\xf6\x8c\x65\
+\xac\xe5\x2b\x3d\x74\xb0\x39\x87\xe8\x0a\xb9\x26\xdf\x44\x9a\x29\
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+\x5a\x18\x7b\xdd\x50\xac\xe0\xb5\x78\xa6\xeb\x3c\xec\x4d\xc7\xed\
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+\x18\xda\x99\x36\x65\x1b\xa3\x7d\x19\x98\x69\x17\xf4\xe4\xc9\x85\
+\xbb\x5c\x89\x37\x3b\xc0\xb2\xf7\x40\x6e\x3d\x9f\x90\x09\xb7\x5c\
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+\xbd\x88\xc7\x01\x71\x9d\xf0\x2d\x5a\x03\x1c\x57\xfb\xe6\xa3\xfe\
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+\x11\xea\xd2\x00\xc7\xd5\xbe\xb9\x9e\x7f\xfd\xb0\xe0\x57\x5e\xe8\
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+\xdb\xf3\xad\xdc\xaf\x97\xb8\xff\xc7\xcf\x40\xb4\x61\xdc\xf5\xa0\
+\x5a\x90\x77\x40\xb4\x64\x60\xa6\xc5\xb3\x4b\x00\x8a\x7e\xcf\xbb\
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+\x14\x9d\x6b\xce\xb4\x64\x76\xb9\x7a\xa0\xd3\xc9\x85\x91\xd3\x1e\
+\xf7\xec\x65\x24\xfb\xb8\x64\x92\x1f\xee\xd0\x4b\xf2\xc9\x1e\xca\
+\x7f\xbd\xe4\x9f\xb8\x99\x46\x4f\x01\x45\x33\xa4\xa3\x21\xec\xe9\
+\x67\x9e\xd1\x5a\x7a\xfe\xa1\x1e\x4b\xc1\x38\xf0\x4d\xbc\x6a\xaf\
+\xb5\xfc\xc4\x25\x23\x6a\xce\xf4\x92\xbc\xe5\x8e\xff\x8a\x25\x5e\
+\xeb\x05\x7a\x0a\x22\x9a\x21\x7d\x0d\x61\xb6\x45\x3f\xf3\x8c\xd6\
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+\xff\x67\xf7\xf0\x02\x23\x3f\x0b\xf2\x33\x6b\xa2\x7e\x83\xfb\xff\
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+\xb1\xff\x93\xae\x4c\x17\xf4\xc8\xb8\xde\x4b\x5b\xe7\x9e\x66\x7a\
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+\x26\x47\x7f\x2d\x4c\x8e\xd1\x74\x93\xbf\x4b\xd7\x2f\xd7\xe4\xa8\
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+\xad\xe7\x71\x4d\xee\xbb\x93\xf6\xc6\xf5\xc3\xaf\xcb\x56\xa6\x1a\
+\xaf\xfa\x6b\x7b\x9d\x62\x34\x5e\xc4\x61\x4f\x57\x42\xcd\xc4\x39\
+\xf6\x3d\xd5\x3f\xf9\x9b\xe8\x9e\xa4\x65\x27\xf4\x51\x3a\x5c\x96\
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+\xca\xfa\xc7\x16\x1d\xf3\x33\xde\x81\xe7\xed\x4b\xc6\x7f\xeb\xdf\
+\x1c\x86\x37\xbd\x31\x0a\xe1\x0c\xd9\xd2\xcf\x5a\x20\xe7\x0e\xec\
+\x9e\x3f\x9d\x37\x0d\x61\x3e\x7b\x71\x1e\xdd\xb5\x4d\xb1\x74\x55\
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+\xab\xf1\x94\x9b\x86\x90\x3c\x41\xf7\x81\x2f\xa1\x18\x36\xc0\x4c\
+\x7b\x5d\x26\x77\xdb\x40\xfc\x80\x32\x77\x3d\xb0\xe3\x4f\x3e\x8f\
+\xf1\xea\xe9\x80\xfe\xb6\xc8\x9f\xf9\x7e\x3b\x37\x3a\x24\x1b\x06\
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+\xa7\xbc\xa2\x6e\x30\xab\xba\xad\x4d\xf8\x12\x3a\x9d\xb0\x1b\xbf\
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+\x03\x52\x43\xa7\x57\x72\x3e\xb3\x9c\x7b\x70\x72\xb8\xe3\x6c\xfa\
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+\xdd\x60\x53\xda\x48\x64\x5f\x1b\x4d\x4e\xb5\x3d\x61\xfd\x93\x6f\
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+\x10\x8b\x80\xe7\x04\xb6\xf8\x95\x10\x9e\x91\x7b\x46\x77\x43\xe5\
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+\xdc\xfb\xf8\xda\xaf\xb6\x77\x55\xf6\x79\x88\x3e\x4c\x57\x99\x93\
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+\xac\x2e\x51\xbf\x1f\xc2\xec\x34\xd1\xb5\x7f\x49\xe4\x64\x8d\x5f\
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+\xa6\xb4\xd5\xbe\x29\x62\xa0\xe0\x1b\x47\xce\x85\xfc\xaa\x69\xd6\
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+\x14\x6a\x40\xc7\x72\x56\xcf\xa8\x75\x9a\x5d\x3f\xec\xc4\x5d\xab\
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+\xbe\x25\x66\x82\x0f\xfe\x9a\x25\xfa\xbd\xb5\x82\xeb\xae\x5f\xff\
+\xfa\x31\x9e\xf2\xd4\xb8\x66\xfd\x63\x44\x9b\x09\xae\xf8\x46\x6b\
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+\x79\xfe\xf1\x0b\x3e\xba\xfe\x5a\xcf\xde\xf5\x1d\xd4\x3f\x7e\x88\
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+\xff\xd9\x3f\x01\x3a\x70\x34\x71\x12\x02\xb4\xea\xc1\x66\xa3\x0e\
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+\x0a\x36\xcb\x79\x65\xe0\x74\x14\x6f\x54\x7f\xb0\x1f\xed\xa0\x3e\
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+\xbb\x00\x1f\xf6\x7f\xde\x03\x5b\xbe\xfe\xcd\xda\x69\x7a\x2d\x60\
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+\x48\x13\xa7\xd8\x2f\x6d\x2f\x1c\xd1\x09\x62\x65\x7a\x5f\xcf\xff\
+\xa5\xb5\xac\x22\xdc\x41\xfd\xa7\xf4\xab\xcc\xc6\x13\xb9\xaa\x44\
+\x14\x04\x19\x06\x90\x7a\x44\xd3\x73\xd5\x8c\xa0\x71\x61\xee\x11\
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+\xcc\x0f\xea\xa0\x39\x72\x0e\x5d\x52\xc6\x8c\xfa\xea\x43\x75\x69\
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+\x1d\xb8\xf4\xd2\x94\xfe\xfe\xb9\xdd\x07\x05\x3d\xa3\xb0\x77\x4a\
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+\x05\xae\x32\xe8\x27\x63\x33\xdf\x52\x0c\xfa\x28\xc8\x9a\xfe\x62\
+\xfe\xf0\x45\x1e\xfd\xa9\x7f\xd2\x44\xea\x9e\x40\xf5\xfb\x8b\xe8\
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+\x24\xba\x3f\xf1\xe1\xfd\xb3\x03\xe3\xf5\x44\x66\x8c\x2e\xd8\x74\
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+\x15\xf5\x92\x8b\x9e\x57\x8a\x31\xbb\x5f\xe6\xcd\x73\xc8\x5e\x49\
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+\x44\xef\x2b\x65\x84\x1c\x98\x10\x03\x42\xcd\x79\x54\x08\xc8\x64\
+\x88\x51\x9f\x4d\x22\x06\xf3\xe6\x94\x7e\x89\x23\xff\xd9\x03\xcb\
+\x81\x1e\x75\x20\x22\x4d\xf9\xae\xeb\xf7\xfc\x2c\x99\x5a\x3d\xb9\
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+\xba\x6c\x93\xfe\x19\x27\x23\x63\xd7\xf2\x19\x35\x2c\xdb\x11\xd6\
+\xcd\x8f\x7e\xa6\xa0\xe6\xca\xf5\x8b\x76\xac\x83\x38\xea\x6f\x36\
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+\xfc\x36\x5d\x7f\x08\x77\x98\xee\x41\x07\xbe\xf4\xe5\x94\x5e\xf2\
+\xb2\x94\x5e\xfe\x6a\x7b\x97\x95\xbd\x50\xce\x3d\xec\xa9\xd9\x5e\
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+\x50\x9e\xd1\xbb\x58\xff\xe5\xbf\x07\x82\x86\x22\xf7\xdc\xa4\xd6\
+\x8b\x62\xf1\x35\x0c\x14\x44\x1e\x6a\x26\xed\x7e\x6c\x1e\xe5\xd0\
+\x59\x75\xa8\x2f\xfa\x87\x2f\xf6\x18\xb4\xea\xb8\x2c\x37\x9d\xfa\
+\x23\xf9\x9e\xd5\xdf\xea\x5f\x94\x7b\x8d\x38\xe4\x31\xaa\x6f\x66\
+\xfd\xf4\xb3\x4b\x64\x0d\xc8\x81\x34\x10\x63\xdb\xf5\xfb\x3e\xc9\
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+\x91\xdc\x1c\xcc\x89\x1f\xe3\x1d\xf5\x9c\x75\x13\x63\xfc\x51\x7d\
+\x61\x3d\x46\xf2\x58\x3f\xd7\x9d\x68\x72\x8d\x45\x9a\x38\xf2\x17\
+\xe2\x21\x3f\xea\x82\x66\xaf\x81\x18\x08\x43\x9e\x33\x1a\x07\xfa\
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+\xcd\x1b\xaf\x9f\x41\xf6\x00\x77\x52\x7f\x69\x41\x1a\xbd\x50\x13\
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+\xea\x83\x10\x25\x7d\xad\x59\x69\xfa\xd3\x9a\x95\xa6\x5c\x7d\x2a\
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+\xde\x8e\x7a\xa6\x48\x1d\xb0\x48\x03\xef\xf0\x8d\x29\xdd\xfb\x1e\
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+\xe5\x70\x7b\xe7\xbe\x55\xff\x68\x7d\x4e\xb2\xf5\x67\xfd\x67\x9c\
+\xd1\xfd\x85\x8c\xcf\x34\xac\x3a\xf0\x35\xe8\xcf\x7f\x91\xfd\xab\
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+\xbd\xf5\xed\x29\xe1\xdf\x5a\x78\x6d\xe3\x8c\x2b\xae\x56\x11\xbe\
+\xf2\x05\x3f\x98\xf5\xc7\x7f\xde\x7d\x75\xfc\x6a\x5e\xa6\x59\xad\
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+\xcc\xbf\xf9\x3f\xec\x73\x15\x76\x13\xf1\x6b\x42\x5e\x00\xf6\x6c\
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+\xac\x0f\x31\x9c\x06\xda\x03\x1f\x58\xfc\xed\x7c\x03\x45\x4f\xe6\
+\x8e\xfe\x26\x62\x37\xf2\x7d\xd9\xff\xa7\xb0\x68\x2f\x46\xbb\x6a\
+\xb4\xcb\x32\xf6\x4d\x91\x39\x6c\xd4\x9e\x4f\x45\x81\x4a\xbb\x6f\
+\x3b\x28\x0f\x34\x6c\x89\xf4\x43\xa4\xcd\x3a\x48\x5f\xc0\xd2\x03\
+\xbe\xa9\xe3\x71\x4c\xaf\xc7\x6c\x83\x85\x2a\xd9\xd2\x8e\x08\xbb\
+\x58\x9f\xf2\x94\x86\x1e\xeb\x26\xd2\x0f\x11\xfa\xeb\x0e\xfa\x02\
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+\xd5\xae\xb2\x3e\xb7\x25\xf5\x97\x7c\xc0\x8e\x7e\x40\x9f\xa8\xeb\
+\x8f\xff\xdf\xe3\xfb\x9b\x70\x01\x9b\x3b\xf0\x5d\x4f\xbf\x63\x17\
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+\xf8\xf1\x17\x7d\x5e\xa3\x74\x8e\x10\x4f\x10\x24\xa1\x17\xc0\x98\
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+\xff\xef\xff\x93\xd2\xdf\x3f\x77\x71\x01\x9b\x9a\x97\xd6\xa4\x34\
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+\xb1\xe3\x33\x08\x73\xc6\xe7\xbf\x90\xd2\xff\xf8\x43\xfb\x20\xdd\
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+\xff\x53\xba\xe4\x92\x9a\x71\x99\xff\x4d\xb7\xb7\xaf\xcd\xbf\x4f\
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+\xf5\x35\x49\xa5\x7b\xb9\xd8\x93\x37\x15\x4b\xf1\x06\x4f\xab\xec\
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+\xff\x5b\xde\xdc\xbe\x9e\xe4\x01\xee\x61\xf2\xe1\x0b\x76\xe1\x7b\
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+\xd7\x61\x2c\xa0\xd2\xd9\x01\x75\x81\x53\x1e\x47\x59\xbf\xe6\xd6\
+\xd7\x8b\xb3\x06\x03\x98\x37\x34\xb1\xa8\xaf\x35\x2b\xed\x4e\x16\
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+\xef\x66\x68\x8f\x4a\x7b\x0a\x5e\xc1\xaf\x0d\xca\x68\x0b\x3d\xf2\
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+\x7b\x40\xf4\xfa\xb5\x69\x4a\x4f\x6c\x0e\x7d\xb1\x26\x98\x91\xa7\
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+\xbd\x0d\x5f\xff\xde\xf8\xe6\x79\x9f\x13\xc1\x2f\x1b\x7e\xdf\xf7\
+\x74\x7b\x17\x6b\xc3\x3d\xdd\x2d\xd4\xf2\x23\x75\xe7\xec\xff\xc1\
+\xef\x81\xb0\x76\x22\xc2\x29\xad\x27\xd5\xf2\x54\xca\x52\xf8\x72\
+\x1f\x14\x3b\xc3\x26\x39\xc8\x3a\xfe\xd5\x96\x17\x3c\xe5\x31\xa4\
+\xa2\x5e\x20\xc0\x67\xad\x44\xe5\x81\x6e\xf9\x83\xce\xb2\xe1\xe5\
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+\x58\x62\xd4\x67\x5e\x44\xe8\x29\x4d\xbb\x5d\x22\x6b\x46\x0e\xa4\
+\x81\x18\xb1\x9e\x28\xef\xb4\x16\xc7\xa8\xcf\x5a\x89\xee\x73\xa1\
+\x3e\x8a\x27\xa2\x49\x24\xfc\x7a\x4e\xd4\x76\x86\x4d\x72\xc0\xb9\
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+\x6b\xfd\xe8\x03\xf3\x53\x8c\x74\xab\x9f\xee\x64\xc9\x61\xd5\xfa\
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+\xa7\xfe\xe1\x33\x90\xec\x1c\xe7\xa3\x3f\xec\xd0\x23\x08\xf0\x33\
+\x76\xb3\xe1\x31\xaf\x83\x6f\x14\xd0\x48\xac\x47\x23\x60\xea\x49\
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+\x0f\xf2\xa6\xf8\x63\x69\x9e\x5b\xb6\xed\xf3\xcc\xc2\x65\xfe\x98\
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+\xa7\xe6\xb0\x4b\xbd\x6d\xd6\xaf\xbe\x6b\x35\xea\x9a\xf9\x1e\xb0\
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+\x23\x96\x22\xa8\x8c\xb9\xa8\x4f\xa5\x4b\xf6\x73\x78\xd1\xbf\xd6\
+\x3f\xc5\x0f\x73\x21\xc2\x46\xe9\xe8\x83\xb5\x11\xa3\x1c\x73\x95\
+\xc5\xfc\x20\x5f\xe6\x1f\x72\x0c\xac\x1d\xbe\x5d\xf7\x1b\x6f\x33\
+\xf4\xd7\x49\x37\x73\xc4\x3b\xb0\x98\x0b\x11\x9e\x95\x8e\x91\x50\
+\xdb\xe0\xf7\x40\xa0\x0c\x26\x8d\x48\xb3\x09\x51\x1e\x1d\x4e\x99\
+\xd3\x37\x74\x37\xe9\x5f\x73\x9b\x9a\x6f\x2b\x7e\x4b\x3e\xa5\xde\
+\xa8\xb3\x6e\xfd\x6a\x4f\x9a\x38\x37\xdf\x96\x7e\x4b\x1e\x6b\x9b\
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+\xbf\x77\xf1\xd6\xd0\x13\xa9\xfe\x52\xb5\xad\xfa\x5a\xf2\x92\xcf\
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+\xfc\x8b\x84\x10\xb0\x30\x22\x0d\x88\xe4\x13\xe9\x60\x1d\xa4\x2f\
+\xa0\xd2\xab\xfa\x54\x1f\x4a\xd7\xfc\xa9\x8e\xd2\xd4\x57\x9e\xd2\
+\x94\xaf\x8b\xea\x53\xe9\x9a\x5f\x2e\x24\x50\x69\xea\xab\x0f\xa5\
+\x29\x8f\xa8\x3a\x4a\x53\x4f\x79\x4a\x53\xbe\x2e\xaa\x4f\xa5\x6b\
+\x7e\xb5\x66\xa5\xa9\xaf\x3e\x94\xa6\x3c\xa2\xea\x28\x4d\x3d\xe5\
+\x29\x4d\xf9\xba\xa8\x3e\x95\xae\xf9\xd5\x9a\x95\xa6\xbe\xfa\x50\
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+\xcc\x1e\x41\x2d\xc9\x91\xe2\x44\x86\xfa\x53\x7a\xa2\xf9\xda\x6a\
+\x5a\xb3\xd2\x35\xc7\x9a\xa3\xd2\xd4\x57\x9e\xd2\x94\x47\x54\x1d\
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+\x17\xcd\x57\x69\xea\x2b\x4f\x69\xca\x23\xaa\x8e\xd2\x51\x6f\x5b\
+\x73\xad\x59\xe9\x5a\x3c\xcd\x91\xf4\x39\x6f\x49\xe9\x3f\xfe\x97\
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+\xc6\x1f\xdc\x40\x98\x34\x50\xe9\x9a\x71\x8b\x9f\x9f\xf9\xf8\x47\
+\x0f\x94\x6e\xd9\xad\x22\x2f\xe5\xab\x7f\xa5\x28\x5d\xf3\xaf\x3e\
+\x94\xae\xe9\xb7\xf8\x5a\xb3\xd2\x2d\xbb\xa9\x72\xcd\x51\x69\xda\
+\x6b\xcd\x4a\x53\x1e\x51\x7d\x28\x1d\xf5\xa6\xce\xb5\x66\xa5\xa7\
+\xda\xb7\xf4\x34\x47\xa5\x69\xa7\x35\x2b\x4d\x79\x44\xf5\xa1\x74\
+\xd4\x9b\x3a\xd7\x9a\x95\x9e\x6a\xdf\xd2\xd3\x1c\x95\xa6\x9d\xd6\
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+\xf3\x1f\xcf\x10\x7f\xe7\x89\x29\xdd\xe5\x8e\xdd\x1a\x4e\xf9\x22\
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+\xf0\x61\x79\xf3\x9c\xc0\x9c\x75\x13\x3b\x25\x39\x5a\x81\x87\xfd\
+\x6f\xfd\xc8\xe7\x5d\x7f\xb2\x6f\x79\xfd\x5f\xfb\x86\x94\xde\xf2\
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+\xca\x40\xd7\xf2\xc5\x8b\xe0\x2f\x7b\x55\xf7\xaf\x49\xfc\xee\xc7\
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+\x44\x5f\x53\xe6\xcc\x93\xd8\x8a\x0d\xbd\x43\xfd\xc3\x3d\x52\xea\
+\x5d\x89\xb7\xea\x7a\xb4\xec\x34\x56\x4b\x37\xca\x69\x4b\x84\x5c\
+\xe9\x92\xfe\x61\xfd\x87\x3d\xd2\x7e\x91\x26\xd6\xfa\xf9\xfe\x0f\
+\xa6\xf4\x1b\xf6\x96\xdf\xfb\xdc\x23\xa5\x87\x3c\x70\xfc\xdb\xe7\
+\xda\xf7\x4b\x2e\x49\xe9\xd3\x9f\x51\xce\x90\xd6\x58\x43\x49\x37\
+\x1b\xbe\x7e\x9f\xff\x55\xe5\xef\x2a\x50\xba\x64\x69\x3c\x3a\x07\
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+\x54\x1f\x4a\x4f\xb5\xf7\xba\xa1\x8c\xbc\x0f\xf5\x77\x6d\x63\x1f\
+\xba\xd9\xe0\xa8\x3d\x56\x9a\x4a\xba\xe6\x4a\x53\xae\x36\x4a\x53\
+\x3e\x17\xd5\x87\xd2\x93\xfd\xb0\xd6\xc3\xfa\x1f\xf6\xbf\xee\x85\
+\xca\x06\xd2\x3d\xa6\x34\xd5\x75\xcf\x2b\x4d\xb9\xda\x28\x4d\xf9\
+\x5c\x54\x1f\xf8\x5c\xcf\x0b\xcf\x4e\xe9\x57\x7e\xa3\xfb\xcd\x90\
+\x9a\x2f\x7e\x02\xdd\xe5\x5a\xb3\xd2\x15\x63\xc4\x3b\xc5\x1e\x8b\
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+\xcc\x72\xbc\xa2\x32\x63\x79\x1e\xa5\xf8\x4d\x85\x79\x81\xd7\xad\
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+\xa8\xbf\xeb\x97\xef\x7d\xeb\x27\x5a\xda\x9f\x07\xb9\x95\x6c\x73\
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+\xf0\x46\xd3\xde\x0e\xc3\x7b\x8a\xc6\x9a\x62\x0b\x1d\xc6\x02\x2a\
+\x3d\xd5\x7e\x99\x9e\x6e\x56\xea\x29\x0f\x34\x62\x12\x57\x89\xaf\
+\x35\x2b\xcd\x78\x2d\xd4\x98\x4a\xd7\xec\x54\x47\x69\xea\xc7\xfa\
+\xc0\x27\x4f\x69\xf0\x58\x37\xb1\xe4\x8f\x7e\x6b\xa8\x35\x2b\x5d\
+\xd3\x8f\x7c\x8d\xa9\x74\xd4\xe3\x5c\x75\x94\xa6\x9c\xb5\xb2\x3e\
+\xf0\xc9\x53\x9a\x72\xf8\x00\x0d\x2c\xf9\x83\xcd\xb2\xa1\x35\x2b\
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+\x7d\xe0\x93\xa7\x34\xe5\xf0\x01\x1a\x58\xf2\x07\x9b\x65\x43\x6b\
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+\xca\xfa\xc0\x27\x4f\x69\xca\xe1\x03\x34\xb0\xe4\x0f\x36\xcb\x86\
+\xd6\xac\xf4\x32\x1b\x95\x69\x4c\xa5\x55\x47\x69\xd5\x51\x9a\x3a\
+\xac\x95\xf5\x81\x4f\x9e\xd2\xe0\xbd\xe3\x5d\x29\xfd\x7f\xff\x35\
+\xa5\xbf\x7d\x76\x4a\xf8\x64\x3b\x07\x3e\x03\x32\x75\x68\xcd\xa4\
+\x07\x9f\x03\xc1\xd3\x2c\x04\xe3\xd3\x2d\xd2\x4c\xaa\x25\x6f\x25\
+\xd2\xb2\x8f\xf2\x96\x3f\x95\xab\x6d\x2d\x5f\xe8\x43\x8f\x63\x6e\
+\x7d\x1a\x03\x3e\xa2\x3d\xfd\xd6\xb0\x65\xdf\x92\x47\xbf\x2d\xfd\
+\x28\x87\x3d\x78\x1c\x31\xff\xa8\x3f\x57\x4e\xbf\x35\xdc\xb4\xff\
+\xb9\xfe\x90\xd7\xa1\xfe\xc5\xea\xcc\x5d\xdf\x56\xbf\x17\x9e\xcb\
+\x54\xcb\xbe\x25\x8f\x5e\x5b\xfa\x51\x0e\x7b\xf0\x38\x4e\xb6\xfa\
+\xf1\x6f\xad\xe7\xbc\x20\x25\x7c\x98\xf4\x51\xdf\x95\xd2\x6d\x6f\
+\xdd\x3d\x2b\x41\x1f\x30\x62\xbf\xa6\xf4\x67\xf0\x22\x3a\x1d\x11\
+\xe1\x54\x69\xcc\x97\x8d\x56\x02\xf4\x45\x84\x2f\xa5\x97\xf9\x6e\
+\xc9\x78\x47\x24\x96\xf4\x11\x8b\x39\x52\xae\xf1\x49\x13\xa1\xa3\
+\x34\x6d\x6a\x48\xdf\x40\x0c\xd8\x92\xc7\xb9\x62\xa4\x31\xd7\x41\
+\x3f\xc4\x91\xbf\xac\xac\x35\x2b\xad\xbe\x40\x47\x7b\xf2\xa8\xc7\
+\x5a\x89\x51\x4e\xbd\x1a\xb2\xd6\x6a\xbe\x39\xb9\xa9\xfe\xe9\x87\
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+\x5a\x43\x22\x9f\x8e\x89\x31\x00\xf9\xc4\x28\x8f\xfe\x5a\x0d\x8f\
+\xfa\x4b\xe7\xdc\x39\x44\x53\x66\x1e\x44\xd8\x2b\xbd\xd4\x5f\x41\
+\x48\x5b\x62\xf4\x47\x3e\x31\xca\xa3\xcb\x55\xea\x57\xdf\xfd\xd9\
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+\xfa\x23\x9f\x18\xe5\xd1\xdf\xa1\xfe\x6e\x8d\x6a\x17\x88\xd8\xaf\
+\x51\x3f\xb9\xee\x44\x57\x58\x58\x71\x1d\x88\x23\xfb\x85\xea\x24\
+\x8a\x7e\x88\xd1\x1f\xf9\xc4\x28\x8f\x41\x0e\xeb\xbf\xdb\xf5\x7f\
+\xcb\xdb\xe2\x8a\x2c\x9f\x73\x5d\x89\xd0\x1e\xbc\x0b\x8b\xfb\x10\
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+\x3d\xa5\xb9\xff\x22\xaa\x8e\xd2\xd4\x53\x9e\xd2\x53\xe5\xd4\x23\
+\xaa\x0f\xd0\x71\x1c\xd6\xbf\xeb\xc8\x9c\xf5\x1f\xfc\x0b\x0b\x8d\
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+\xaf\xfa\xd9\x0b\xf6\x67\x94\x7f\x38\x61\xfa\xab\xc5\xa1\x7e\x6f\
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+\x0b\x44\x5f\x44\xc4\x53\x3a\xc6\xdf\x87\xf5\x1f\xbc\x06\x12\x13\
+\x5c\x7b\xce\xcd\x0f\xb4\x87\x4f\x33\x3a\xdd\xb1\xd7\x0e\x03\x07\
+\x6c\x34\x71\x23\x4e\xd7\x75\xa2\x45\xe6\xba\xd9\x07\x15\xd5\xc2\
+\xa8\x8e\xd2\xd4\x67\xad\x40\xa5\x29\xdf\x39\x6a\xd2\xc8\x11\x09\
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+\xfd\x5a\xdc\xa9\x7c\xad\x59\xe9\x9a\xbd\xd6\xac\xf4\xae\xf4\x6b\
+\x71\xa7\xf2\xb5\x66\xa5\x6b\xf6\x5a\xb3\xd2\xbb\xd2\xaf\xc5\x9d\
+\xca\xd7\x9a\x95\xae\xd9\x6b\xcd\x4a\xef\x4a\xbf\x16\x77\x2a\x5f\
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+\xd9\x87\x56\xbf\xe6\xca\xb9\x4e\x35\x3c\xac\xff\xe2\x1c\x45\x8f\
+\x5a\xfd\x85\x0e\xd7\x6a\x8a\x7e\xcb\x1f\x7d\x11\x5b\xfa\x73\xe5\
+\xc8\x71\xd9\xd8\xc7\xf5\xf7\xdf\x03\x41\xa1\x18\xad\x04\x3b\x2d\
+\x39\xda\x6d\xd1\x6d\xf3\xed\x91\x34\xfd\xe1\xcf\x66\xf2\x60\x45\
+\xba\x97\x93\x97\x5d\xc6\xf8\x99\x3d\x19\xe8\x97\x18\x0d\xa3\x7f\
+\xe8\x91\x07\x5d\xd2\x40\x8c\x28\xef\xb8\x72\x6c\xd5\xd7\x92\xe7\
+\x18\xf4\x38\x3b\x3e\x0d\x33\xb2\x6e\x62\x10\x37\xeb\x9b\x1d\xbf\
+\x55\x5f\x4b\x6e\x09\x6a\xae\xb3\xe3\x87\x02\xe9\x8b\x18\xc4\x87\
+\xfa\xf3\x7a\xd4\xf6\xf7\xec\xfe\xb7\xd6\xb7\x25\x3f\xac\xff\x71\
+\xbf\xff\x4f\xd1\x93\x8d\x34\x50\xe9\x78\x22\x4e\x9e\xe7\x1b\x93\
+\xff\xf3\x4f\xe9\x8a\x83\x75\x63\xf2\xc4\x00\x2a\xcd\x70\xea\x5f\
+\xe9\xa9\x72\xea\x4d\x46\xad\x59\xe9\x8a\x03\xcd\x49\x69\xaa\x2b\
+\x4f\x69\xca\xb5\x66\xa5\x29\x57\x1b\xa5\xa7\xca\xa9\x37\x19\xb5\
+\x66\xa5\x2b\x0e\x34\x27\xa5\xa9\xae\x3c\xa5\x29\xd7\x9a\x95\xa6\
+\x5c\x6d\x94\x9e\x2a\xa7\xde\x64\xd4\x9a\x95\xae\x38\xd0\x9c\x94\
+\xa6\xba\xf2\x94\xa6\x5c\x6b\x06\x7d\xb5\xab\xa6\x74\xbb\xdb\x52\
+\x3a\x3c\xa7\x4b\xf6\xca\x53\x7a\xe1\x61\x26\xa5\x35\x2b\x5d\x71\
+\xa3\x31\x95\xa6\xba\xf2\x94\xa6\x3c\xd6\x0f\x3e\x79\xa0\xd5\x46\
+\x69\xc8\x30\x94\xa7\x74\x27\x5d\xe1\xa8\x35\x2b\x5d\x71\xa5\x31\
+\x95\xa6\xba\xf2\x94\xa6\x9c\xb5\x02\x95\xa6\x5c\x6d\x94\x9e\x2a\
+\xa7\x9e\xe2\x5a\x2f\xa2\x6b\x12\x4a\x6b\x00\xa5\xb5\x87\x4a\xab\
+\xce\x3a\xb4\xe6\xa0\xf4\x3a\x3e\x97\xd9\x6a\x0c\xa5\x6b\x36\x5a\
+\xb3\xd2\x35\xfd\xb9\x7c\xcd\x41\xe9\xb9\x7e\xa6\xea\x6b\x0c\xa5\
+\x6b\xf6\x5a\xb3\xd2\x35\xfd\xb9\x7c\xcd\x41\xe9\xb9\x7e\xa6\xea\
+\x6b\x0c\xa5\x6b\xf6\x5a\xb3\xd2\x35\xfd\xb9\x7c\xcd\x01\xf4\xf5\
+\xaf\x9b\xd2\x4f\x3e\x36\xa5\x9f\x7a\x5c\x4a\x57\xbd\xca\x5c\x6f\
+\x6d\xfd\x18\x0f\x16\xe4\x95\xac\xb5\x66\xa5\x4b\xba\xab\xf0\x18\
+\x1b\xa8\xf4\x2a\xbe\xa6\xd8\x68\x0c\xa5\x6b\xb6\x5a\xb3\xd2\x35\
+\xfd\xb9\x7c\xcd\x41\xe9\xb9\x7e\xa6\xea\x23\xc6\xd2\xd7\x40\xa2\
+\x23\xdc\xd5\x60\xd4\xdf\xdd\xb2\x82\xb1\x7d\x50\xc6\xe4\xa3\xbe\
+\x3f\x13\x81\x32\xbb\x47\x3a\x3b\x88\xf6\xd9\xed\x24\x50\x5b\xe6\
+\x17\x0d\x55\x07\xb2\x98\x5f\x94\x47\xfb\xa8\xcf\xba\x89\xd1\x3e\
+\xea\xaf\x5b\x7f\xf4\xd7\x8c\x17\x0a\x68\xe9\x47\x79\x30\x1f\xf5\
+\x8b\x75\x13\xa3\x7d\xcc\xf7\x50\x3f\x36\x9d\x3d\x56\xdc\xff\xb1\
+\x9f\xad\x7e\x9f\x75\x8d\x6e\x05\xbf\xf1\x36\x29\xdd\xf2\xe6\x29\
+\x3d\xfb\x79\x29\x3d\xef\x45\x29\x5d\x7a\x69\xc7\x6f\xf9\xeb\xb4\
+\x16\xc7\xa8\xcf\x75\x27\xb6\xf2\x39\xac\xbf\xf5\xf2\x08\xd7\x7f\
+\xb1\x72\x1d\xd5\x5a\x9f\x28\x8f\xf6\xa5\xf5\x1f\x7e\x0e\x84\x3b\
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+\x48\x13\xf9\x0c\x64\xa1\x9d\x12\x78\x3f\xff\xd3\xdd\x6f\x42\x3c\
+\xf5\x19\x29\x7d\xe6\xb3\x8b\x3d\x72\x58\xff\xae\x17\x87\xf3\xbf\
+\xdb\x31\xd8\x47\xdc\x13\xce\x29\x5c\xff\x07\x5f\x65\xc2\x8d\x47\
+\x84\x91\xd2\xbc\xd6\x55\xce\x9f\xc5\xc5\xb0\xa2\x40\x5f\xc4\xe8\
+\xdf\x93\xdc\xe0\x81\xc5\x57\x37\x44\xa8\x8f\x79\x11\x63\x7e\x47\
+\x5e\x7f\x33\xe0\xf2\x66\x1d\xea\x6f\x5c\x10\x4e\xf0\xf5\xbf\x66\
+\xfe\x17\x56\x69\x97\xdc\xf9\x9b\xec\x07\x85\xbe\xa1\xfb\x85\xba\
+\x17\xbd\x34\xa5\xaf\x7d\x6d\x71\xae\x1f\xf6\xff\xa2\x63\xda\x8b\
+\xe6\xe9\xd8\x50\xa0\x2f\x22\xa2\x28\xbd\x88\x9a\xa9\x86\xbf\x91\
+\x7e\x60\x1c\xc5\xf9\x3f\x78\x17\x56\x88\x3f\x9a\xb2\x58\x60\xe9\
+\x81\xbf\xa4\x5d\x07\x7f\x51\x83\x86\x87\x8c\x4e\x77\x53\x70\x37\
+\x3e\x4a\xfe\x9b\xf9\x5a\x16\xd4\x99\x92\x10\x75\x81\xa5\xc7\xa6\
+\xeb\x8f\xf1\x90\x23\x79\x4e\xe7\xa4\x51\xfb\xa1\xfe\xae\x19\xec\
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+\x2c\x9e\xeb\x20\x2e\x68\x4f\xa2\x43\xa7\x3b\xf6\xd2\x18\x2a\x8c\
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+\xa3\x3d\xf3\x20\x6a\x3e\xf7\xba\xfb\xb0\x17\xd1\x56\xe7\xfe\xef\
+\xab\xcc\x90\x72\x54\xc5\x69\xc6\x21\x82\xa9\x34\xea\x59\xfa\x1a\
+\x48\xf4\x08\x63\x36\x41\x9d\xd1\x29\x65\x40\xca\xc9\xeb\x38\xcb\
+\x8f\xd4\xa5\xfd\x72\xed\xa1\xd4\x6d\x72\x7e\x83\xbb\x82\x74\x28\
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+\x1f\x4a\x47\xbd\xda\x5c\x6d\x94\xa6\xbe\xe6\xd0\xe7\x6d\x8a\xd0\
+\x2d\xe9\xd3\x8e\x38\xd7\x3e\xea\xc3\x0f\x79\xf4\xa9\xa8\x39\x28\
+\xad\x3a\xcb\x68\xb5\x51\x9a\x36\x8c\x0d\xf4\x87\x09\x7a\xcc\x4a\
+\xb4\xa3\x8d\xe2\x5c\xfb\xa8\x0f\x5f\xe4\xa9\x5f\xd2\x8c\x0d\x54\
+\x9a\xf2\x16\xaa\x8d\xd2\xb4\x63\x6c\xa0\x3f\x10\x07\x34\x30\x2b\
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+\xbf\x0e\x7e\xa3\x6e\x02\x9a\x05\x65\x8d\xb1\x09\x72\xcd\x99\xa7\
+\x2d\x7d\x41\x33\x4f\x7d\x87\x66\x17\xe7\x6d\x22\x5d\xc3\xf3\x17\
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+\xbd\x21\x6e\xe5\xab\x01\x17\xe3\x05\x06\x6c\x5d\x3f\xea\x1f\xfb\
+\x1f\x07\x67\x9c\xff\x71\xfd\xf3\x9e\x51\xef\x0f\x71\x9f\xc0\x5a\
+\xcf\x07\x64\x47\x06\xb1\x41\x31\xfc\x5e\x66\x8b\x7a\x7f\x0b\xfe\
+\xff\xf9\xfe\xe7\xcf\x40\x50\x00\x7e\x78\x33\x06\x65\x11\xa4\x5e\
+\x20\x26\x1b\x68\x5c\x6e\x1e\xfd\xa1\x03\xcf\x41\x7e\x4d\x4f\xbb\
+\x35\x8a\x18\x18\x6b\xf1\x7a\xf9\xf6\xe2\xab\xbe\x87\xd7\xcb\x07\
+\xb9\x12\x33\xf3\xa3\xfe\xa9\x2f\xb9\x3f\xe8\xd1\xd6\xe8\xf5\xbb\
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+\x4d\x55\xb5\x5b\x84\x36\x39\x70\x69\xd5\x44\x3d\xc4\x9e\x51\x81\
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+\xef\x3b\x70\x82\x47\x55\x60\x6c\x80\x18\x63\xae\x21\xa2\xf7\x37\
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+\x00\x00\x05\x55\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
+\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x18\x08\x06\x00\x00\x00\xe0\x77\x3d\xf8\
+\x00\x00\x00\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xb1\x8f\x0b\xfc\x61\x05\
+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf9\x43\
+\xbb\x7f\x00\x00\x00\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0b\x12\x00\x00\
+\x0b\x12\x01\xd2\xdd\x7e\xfc\x00\x00\x00\x07\x74\x49\x4d\x45\x07\
+\xd3\x01\x09\x0a\x09\x03\x5d\x4a\xcd\x3e\x00\x00\x04\xd2\x49\x44\
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+\xeb\x9d\xde\xeb\xbc\x7a\xef\x75\xa0\xd9\x35\xbd\xb0\x69\xea\xa2\
+\x49\x84\x5b\x28\x1a\x43\x73\x68\x21\xad\x26\xfd\x31\x26\x24\x1b\
+\xad\x16\xc4\x10\xc6\x20\x88\xb9\x37\x0e\xdf\xd5\x5e\x8c\xc5\x20\
+\x46\x6b\x25\x73\xf6\x42\x25\xb6\x4c\x2c\xff\x34\x72\x7a\x85\xea\
+\x8a\x9a\x7f\xe1\xfa\x87\xf2\xa6\xf7\xde\xe7\x79\xce\xb3\x17\x99\
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+\xf3\x95\x88\x10\x25\x25\x25\x65\x7e\xbf\x7f\x7f\x28\x14\xca\xd3\
+\x34\x6d\xb3\xae\xeb\x00\x8f\x80\xce\xb8\xb8\xb8\x2b\x3d\x3d\x3d\
+\x4d\xbc\x42\x48\x2f\x6f\x1c\x3e\x7c\x78\x7b\x5f\x5f\xdf\xf7\xb2\
+\x2c\xe7\x17\x15\x15\x91\x93\x93\x83\xc3\xe1\x40\x08\x81\xdf\xef\
+\xa7\xbb\xbb\x9b\x96\x96\x16\x34\x4d\xbb\x99\x9c\x9c\x7c\xba\xab\
+\xab\xeb\xef\x57\x06\x14\x14\x14\x94\x4d\x4d\x4d\x5d\xcd\xcb\xcb\
+\x33\x55\x54\x54\x90\x98\x98\x88\xd9\x6c\x46\x92\x24\x84\x10\xa8\
+\xaa\x4a\x30\x18\x64\x72\x72\x92\x4b\x97\x2e\x71\xfb\xf6\x6d\xcd\
+\x6e\xb7\x57\x0c\x0d\x0d\x45\x54\xa3\x3c\x5f\x94\x97\x97\x6f\x7f\
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+\x1b\x4b\x42\x42\x02\x4e\xa7\x13\x97\xcb\x85\xc3\xe1\xc0\x66\xb3\
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+\x9b\x36\x5d\x9f\x9b\x9b\x9b\xda\x10\x10\x0e\x87\x7f\xc9\xcb\xcb\
+\x4b\xab\xae\xae\xc6\x66\xb3\x61\xb7\xdb\x71\xb9\x5c\xd8\x6c\x36\
+\x2c\x16\x0b\x8a\xa2\xa0\x28\x0a\x16\x8b\x85\xd8\xd8\x58\xac\x56\
+\x2b\xe9\xe9\xe9\x3c\x78\xf0\x40\xf6\xf9\x7c\xef\x84\x42\xa1\x8b\
+\xeb\x01\x64\x80\x6d\xdb\xb6\x95\x09\x21\xf2\x8f\x1c\x39\x42\x4c\
+\x4c\x0c\x76\xbb\x1d\xa7\xd3\x49\x54\x54\x14\x8a\xa2\x20\xcb\x32\
+\xb2\x2c\xaf\x40\x64\x59\xc6\x6a\xb5\x92\x96\x96\x46\x4d\x4d\x0d\
+\x86\x61\xe4\x27\x24\x24\x94\x45\x54\x60\x18\xc6\xd7\x85\x85\x85\
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+\x31\x31\x48\xd2\x8b\xa7\x32\x0c\x03\x00\x21\x04\xba\xae\xe3\x70\
+\x38\x18\x1b\x1b\xc3\xeb\xf5\xea\x9a\xa6\x35\xae\xa7\xa0\x22\x1c\
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+\xdd\xf7\x39\x74\xa6\x81\x89\x89\x89\x95\xa2\x86\x61\xb0\xf7\xb3\
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+\xbb\x3e\x7e\xfe\xfd\x2f\x00\xbe\x3d\x79\x80\x24\xe7\x9b\xb4\xb7\
+\xb7\xa3\xeb\xfa\xa3\x88\x5d\xb4\x63\xc7\x0e\x5a\x5b\x5b\x09\x06\
+\x83\xa4\x26\x39\x69\x3e\x5f\xcb\x89\xca\x62\x7a\xfa\x7d\x84\x42\
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+\xe5\xd7\xfa\x93\xa4\xbc\x15\x4f\x28\x14\xa2\xa5\xa5\x05\x21\x44\
+\x67\xc4\x2b\x6a\x6a\x6a\xe2\xe0\xc1\x83\x5c\xbe\x7c\x19\x8f\xc7\
+\x83\xc9\xa4\x10\x0e\xab\xcc\xcf\xcf\xaf\x74\x90\x24\x49\x68\x9a\
+\x86\xae\xeb\x58\xad\x56\xa2\xa3\xa3\x09\x06\x83\x0c\x0e\x0e\x72\
+\xec\xd8\x31\x84\x10\xe5\x40\xd3\xba\x0a\xb2\xb2\xb6\x92\x9b\x9b\
+\x4b\x5d\x5d\x1d\x81\xc0\x02\x8b\x8b\x8b\xe8\xba\x4e\x42\x7c\x3c\
+\x76\xbb\x1d\x9b\xcd\x46\x74\x74\x34\x26\x93\x09\x45\x91\x99\x9e\
+\x9e\x66\x61\x61\x81\x27\x4f\x9e\x50\x5f\x5f\x8f\x10\xe2\xe6\x7a\
+\xc5\x57\x14\xa8\xaa\xca\xad\x5b\xb7\xd8\xb3\x67\x0f\xc5\xc5\xc5\
+\x9c\x3a\x75\x0a\xb3\xd9\x8c\xa2\xc8\x18\xc6\xb3\xd3\xeb\xba\x8e\
+\xa6\x69\x84\x42\x41\x66\x66\x66\x89\x8b\x8b\xa3\xa1\xa1\x81\xb6\
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+\xab\xab\xc9\xcc\xcc\xe4\xf8\xf1\xe3\xa4\xa5\x6d\x41\x96\x65\x84\
+\x30\x10\x42\x20\x84\xe0\xe9\xd3\x00\x7d\x7d\xff\xd0\xd8\xd8\xc8\
+\xe0\xe0\xa0\x06\x2c\x2e\xd7\x39\x03\xfc\x10\x01\x10\x66\x6e\x6e\
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+\x6f\x6f\xaf\xba\xfc\xbf\x32\x80\x51\xd3\xea\x02\x92\x24\xad\xf8\
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+\xa0\xbd\xbd\x1d\x55\x55\xff\x63\xc9\xab\xd5\x00\x4c\x4c\x4c\x50\
+\x55\x55\xe5\x05\xb2\xd6\x01\xb8\x97\xe7\x3b\x40\x22\x50\x08\x8c\
+\x00\x7c\x0e\x18\xaf\x31\xaa\x37\x50\xe1\x5e\x35\xfe\x9f\xf8\x17\
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+\xae\x42\x60\x82\
+\x00\x00\x06\x33\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
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+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
+\xa7\x93\x00\x00\x00\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0b\x10\x00\x00\
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+\xfc\x58\xbe\xd7\xc3\x92\x14\x29\x92\x26\x9b\x4b\x1e\x30\xc4\xf2\
+\xbd\x99\xf7\xff\xef\xbc\xd9\x99\x79\x8a\x94\x92\x2f\x72\x68\x00\
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+\x26\x78\xe7\xd6\x2e\xd7\xd6\x46\x0d\xe1\x32\xbf\x3c\x6a\xbd\x02\
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+\x3d\x95\x33\x13\x7d\x09\xb4\xbc\xb9\xf1\xc4\x61\x87\x1f\x7c\xdd\
+\x4f\x7c\x2a\x00\xc0\xc6\x8e\xcb\xd6\x8e\x03\xc0\x8b\x33\x7a\x07\
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+\xcd\xa5\x6d\xfe\x74\xfb\x88\x01\x2c\x5e\x1f\xb2\xa6\x9e\xdf\x6d\
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+\x48\x65\x2b\x14\x8b\x0e\xdf\xf9\xda\x50\xcf\xf3\x6c\x90\xba\xba\
+\x9c\x67\xe2\xa8\xce\xa1\xa8\xca\xeb\x67\xc6\xa8\xc9\x14\x57\x6e\
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+\xf2\xf2\xa9\x00\x7e\x1f\x08\xc9\x85\x77\x75\xcb\xe8\xe6\x81\xb3\
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+\x9d\x70\x00\xca\x95\xfd\x3d\x8e\x8e\x68\x3c\xfb\xa5\x3c\x80\x21\
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+\xbf\xe6\xad\xad\x6d\xd5\xf8\xd7\xaa\x8b\x1e\x0b\xa0\xa9\x20\x04\
+\x66\x5b\x10\xae\x3e\x66\x4d\x22\x88\x87\x43\x30\x14\x53\x29\x96\
+\xdb\xdd\x69\x87\x02\xcd\xe7\xb2\x0b\x9f\x6e\x42\xd5\x6d\xd7\xd9\
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+\xad\x09\x37\x12\x83\x8d\x2c\xf1\xa5\x88\x35\x09\x24\x1b\x2b\x93\
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+\xfc\xfd\xf7\x29\xf8\x3b\x58\x23\x89\x46\xa2\x77\x2e\x5d\x22\xa2\
+\x69\xcd\x21\x50\x8a\xb6\x03\x07\x82\xdd\xd5\xc8\x66\x51\xe9\x34\
+\xba\x52\xab\x0b\x91\x65\xdb\x75\xe7\x22\xa4\x8f\x1e\x0d\x9c\x0f\
+\xef\xde\x8d\xb1\x6f\x5f\xd0\xfd\xd4\xec\x4a\x9f\x7d\xc6\xad\x1f\
+\x7f\xe4\xe6\xf9\xf3\x9c\x3f\x76\x8c\x91\xb6\xb6\x26\xf0\xf0\xde\
+\xbd\xe8\xe3\xe3\x81\x9f\x73\x87\x0e\x31\x16\x8f\x7b\xca\x89\x60\
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+\x62\xfd\xd3\x4f\x03\xb0\xfb\xed\xb7\xf9\xb7\xae\x93\x38\x79\x32\
+\x20\x61\xcf\xce\x22\xef\xbc\x43\xbe\x5a\x65\x4f\x28\x44\x5b\x34\
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+\xbd\xf9\x26\x2a\x1a\x05\xa0\xb4\xb8\xc8\xcf\x47\x8e\xf0\x97\x64\
+\xd2\x03\x6f\x21\xa0\xd7\x42\x10\x0d\x87\x9b\x62\xec\xe6\x72\xdc\
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+\x3b\x29\x5e\xbb\x46\xe5\xca\x15\xe4\xea\x55\x22\x9a\x86\x36\x3a\
+\x8a\x4a\xa5\x08\x6d\xda\xd4\xd4\x51\x95\x16\x17\xf9\xe7\xc1\x83\
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+\xd4\x14\x0b\x2f\xbd\x44\xe4\xad\xb7\x18\x7c\xe6\x19\x4f\x32\x5d\
+\xa7\x23\x95\x82\x86\xe5\xb5\xd6\xf8\xcf\x77\xdf\x31\x79\xf4\x28\
+\x8f\xe9\x3a\x03\x1d\x1d\xf5\xce\xd8\x6f\x4a\x56\x13\x80\xb5\x7b\
+\xf9\x95\x15\xd4\xe1\xc3\xcc\x9e\x3d\xcb\xc6\x03\x07\x88\x25\x12\
+\xff\x13\xd8\xc8\x66\x39\x77\xe8\x10\xea\xc2\x05\xf6\x26\x12\x84\
+\x35\xad\x19\xdc\xb7\x6b\x26\xe0\x38\xb8\xb0\xe6\x7a\xd7\x94\x42\
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+\x2c\x30\x12\x8b\x31\xd0\xdd\xdd\x14\xf3\xc6\x7f\x84\xaa\x6d\x07\
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+\xd2\xb5\x29\xc5\x83\xcb\xcb\xc8\x4f\x3f\xa1\x7e\xf9\x05\xd3\x71\
+\xc8\x59\x16\x09\x4d\x63\x73\x38\xec\xad\xf1\x64\xb2\x0e\xb8\x06\
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+\x5c\xc3\xeb\x84\x93\x9d\x9d\x28\xd7\x45\xfc\xd6\xb9\x26\x59\x6d\
+\xef\x73\xfc\xbf\x22\xc7\x75\x89\x2a\x45\x9b\x5f\xd9\xc4\xbf\x27\
+\xae\x5b\x07\xac\x9d\xfb\xfe\x6c\xdb\x66\x7e\x71\x91\xab\x0b\x0b\
+\xdc\x2e\x14\x00\xa6\x74\x60\xe2\x66\x3e\x7f\xdc\x05\xca\xb6\xcd\
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+\xc8\x0b\x54\x87\x71\x3d\x00\x2a\xe5\x25\x70\x31\x40\xd5\x30\x39\
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+\x72\x7f\x61\x1d\x2d\xd1\x80\x3a\x09\x54\x49\x18\x4f\x34\x2f\xe0\
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+\xdf\xf2\xeb\x99\x13\x2c\x2d\xde\xb8\xa7\xfa\x57\x6a\x03\x3c\xf5\
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+\xf7\xbf\xc1\xc2\xc2\x02\xb7\x6e\xdd\xa2\x28\x0a\x44\x04\x6b\x2d\
+\xd6\x5a\x54\x15\x55\xc5\x39\x87\xaa\x62\xad\xc5\x98\xf0\xdf\xe5\
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+\xdb\x12\xa9\xf7\xe5\x56\x6c\xad\xf4\x91\x0e\x8e\x0c\xc3\xf2\xef\
+\xdb\x02\xe0\xa1\x91\x61\xd4\xc2\xb5\x2b\x97\x59\x9c\xbf\xbe\x05\
+\x03\x36\xf8\xc0\x60\xad\x02\x0b\xdb\xc3\xc0\x50\xad\xc2\xec\xc5\
+\x4b\x9c\xfd\xee\x1b\xce\x9f\x9c\x9e\x03\xa6\x36\x04\x60\x24\x5e\
+\x4a\x05\x12\x0b\xed\x91\x27\xa9\x3d\x0c\x6f\x1f\x38\xc8\x66\xc7\
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+\x01\x87\x1b\x8d\xc6\x5f\x1b\x01\x98\x9a\xfe\xf4\xe3\x7f\xf5\x73\
+\x6c\x7d\xf2\x35\x00\xe2\xb7\xda\x81\xff\xdd\xd7\xf1\x3f\x4d\xf0\
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+\x1d\x32\x99\x0c\xcd\x66\xf3\x81\xc0\x49\x2c\x00\x7c\x88\xad\xc0\
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+\x7a\x1d\x4d\xd3\x0e\x19\x87\x2b\x39\x0b\xe8\xf5\x7a\x27\x35\x68\
+\x34\x1a\xd7\x56\xf0\xfe\x00\xd8\xed\x76\x6c\xb7\xdb\xc4\x1a\xc8\
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+\xfc\x7f\x60\x0c\xfc\xcf\x67\x60\x78\x88\xac\x8e\x8f\x8f\x0f\x25\
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+\xf0\xff\x43\xc0\x5c\xd7\x28\x24\xf4\x93\x87\x81\x21\x1d\x59\x1d\
+\x28\x38\xc0\xa5\x16\x14\x80\x2a\x05\x69\x69\x69\x58\x30\x61\x00\
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+\x89\
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+\xd5\xb5\xff\xad\xbd\xcf\xcc\x99\xcc\xe4\x01\x12\x20\x0f\x0a\x21\
+\x10\x5a\x79\xa3\x20\x05\x4b\x79\x84\x14\x10\x3e\xe4\xa5\x55\xf4\
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+\x1f\xca\x45\x81\xe2\xb5\x80\x82\xa0\x48\xa1\x48\x23\x85\x0b\x0a\
+\x52\xaa\x28\x04\x81\x12\x08\x31\x10\x9e\x81\xbc\x33\x79\xcd\x9c\
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+\x9e\x7f\xfe\x37\x2a\x25\xa5\x9b\x6a\x4c\x08\x91\x8b\x99\xb9\x13\
+\x00\x77\x4b\xd1\x33\x73\x97\x35\x6b\xde\x75\x3a\x1c\xda\x1d\xef\
+\x22\x22\x5c\x9c\x9a\x3a\x82\xd7\xaf\x7f\xc7\x4a\x4b\x1b\xc5\xba\
+\xee\x6c\x38\x81\xeb\x13\xd1\xe8\xd1\x23\x64\xdd\x0b\x66\x46\xd7\
+\xae\x5d\xf8\x83\x0f\x3e\x8e\xb3\x2c\xf3\x61\x66\x54\x46\x46\x7a\
+\xb2\x7e\xf9\xcb\xa9\x25\x1d\x3b\xb6\xa7\xac\xac\x93\x64\x18\x06\
+\x0d\x1a\xf4\x80\x5a\xba\x74\xa5\x12\x42\xfc\x8e\x99\x97\xb5\x22\
+\x02\x59\x1e\x8f\x67\x5c\x55\x55\x55\xf1\x98\x31\xa9\x9a\x52\x8a\
+\x3b\x76\xec\x80\x19\x33\x9e\x52\xb3\x66\xcd\x73\x15\x14\xdc\xe8\
+\xa1\x14\xf7\x21\xa2\x8b\xbd\x7b\xdf\x7f\x3c\x31\x31\xde\x36\x8c\
+\x40\x63\x59\xa2\x68\xf4\xe8\x11\xb7\x66\x7d\x4a\x4a\x37\xde\xb0\
+\xe1\x83\x0e\xa6\x69\x6e\x64\xe6\x5f\x00\xf0\x03\x38\x29\x04\xed\
+\x12\x42\x66\x26\x25\x75\xbe\x90\x9b\x9b\x67\x78\x3c\x9e\x04\xbf\
+\xdf\x3f\x9d\x99\x9f\x03\x90\xd4\x0a\x03\x0c\x22\xfc\x45\x4a\x6d\
+\x75\xa7\x4e\x89\x5f\x4f\x98\x30\x46\x6d\xd8\xb0\xb9\x9d\x61\x18\
+\x3f\xb7\x6d\x35\x15\xc0\x48\x00\x1d\x01\x94\x08\x41\xcf\x9d\x39\
+\xf3\xf5\x9f\x33\x32\x5e\x91\x8d\xc8\xe1\xba\x08\x40\x08\x41\xb1\
+\xb1\xed\xd4\x47\x1f\xed\xf8\x3d\x33\xff\xa1\x41\xb8\x18\x40\x01\
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+\x26\x8d\xf7\x9e\x3a\x75\xe6\x70\x20\x60\x0e\x45\xf8\x2a\xf3\x6c\
+\x54\x54\xe4\x9a\x82\x82\x9b\x81\xda\xda\xda\x86\x65\x40\xb3\xcd\
+\x88\x52\x8a\x8e\x1d\x3b\x61\x12\x89\x2e\x00\xc6\x84\xd1\xe3\x93\
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+\x10\xec\xb8\xba\x31\xa3\x27\x80\x98\xae\x5d\xbb\x38\x01\x4c\x09\
+\x62\xa2\x8d\x3e\x9f\xff\xca\xdd\x80\xaf\xa8\xf0\xca\xad\x5b\xb7\
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+\xf7\x92\xae\x69\x9a\xfc\xee\xc6\x8d\xc2\x24\x66\x7e\x00\xc0\x0d\
+\x21\xc4\x67\xeb\xd7\xaf\x6e\x36\x6d\xe6\xcf\x9f\xcb\x27\x4e\x9c\
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+\x80\x89\xf5\xc7\x09\x00\x3c\x71\xe2\x38\x11\x1f\xdf\xf1\x10\x11\
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+\x47\x8f\x94\x2c\xb7\xdb\x3d\xd6\xe9\x74\x0c\x77\xb9\xf4\xe1\x4e\
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+\x25\x75\x3b\xa8\x5c\xb8\x70\xb1\x48\x4f\x9f\x79\xe6\x8f\x7f\xdc\
+\xf0\x6e\xd3\x87\xbb\xb4\x17\xc0\x09\x66\x9e\x8e\xe0\xba\x1c\x36\
+\x15\x98\x19\xdf\x7d\x77\x81\x98\x83\x46\x33\x33\x49\xd9\x64\xea\
+\x37\x68\x3f\x59\xc5\xc7\x77\xa4\xd4\xd4\xe1\x37\x1d\x0e\x0d\xba\
+\xee\x42\x20\x10\x80\x10\x02\x42\x10\xaa\xab\x6b\x70\xf3\x66\x21\
+\x6e\x95\xd3\x4a\x29\x4a\x48\x88\x57\x6e\x77\xc4\xc6\x9a\x9a\xda\
+\xe1\x00\x46\x03\xf0\x13\xd1\xb7\x00\x76\x39\x1c\xda\x9e\x1e\x3d\
+\xba\xe7\x9e\x3e\x9d\x6d\xba\xdd\x11\xbb\x0c\x23\xf0\x34\x33\xff\
+\x06\x61\xca\x0f\x22\x8a\xd9\xb7\xef\x33\x8d\x88\x2a\x10\xec\xf2\
+\xda\x17\x15\x15\xbb\xfa\xf6\xed\x55\x5d\x51\xe1\x6d\xb6\x14\x67\
+\x66\xce\xce\x3e\x17\xae\xdf\xe6\xfa\xf7\x03\x0c\x40\xa4\xa4\x74\
+\xb7\xdf\x7f\x7f\x4b\x27\xc3\x30\x86\x10\x09\xaf\xcb\xa5\x1f\x9b\
+\x3d\xfb\x99\xf2\xb2\xb2\x52\x14\x16\x16\x0b\xd3\x34\x11\x19\xe9\
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+\xb9\xdb\xb6\xed\x3c\x9a\x9c\x9c\xd4\xf0\xde\xb7\xa5\xe0\x6f\x5d\
+\xf2\xa9\x86\x42\x72\x72\xce\x8b\xb4\xb4\x91\xe2\xcb\x2f\xbf\x96\
+\x25\x25\xa5\x8d\x1e\x7f\x33\x2b\x02\xe8\x3a\x80\x9a\x30\x4a\xa2\
+\x98\x79\x54\x5e\xde\x45\x43\x08\xb1\x13\x80\x52\x8a\x67\xb8\xdd\
+\x11\x9d\x17\x2e\xfc\x9d\x8d\xef\xbb\xc1\x56\x81\x47\x68\x19\x6d\
+\x95\x90\x6d\xdb\xde\x83\xc3\xa1\x15\xa3\x99\x43\x31\x66\x9e\xe4\
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+\x19\x73\x22\xfa\xf7\xef\x63\x33\x73\xab\xc1\x23\x74\x2a\x51\x37\
+\x07\x5a\x24\x24\x3f\xff\xb2\xb8\x70\xe1\x92\xb2\x2c\x73\x0a\xc2\
+\x9f\x75\x76\x50\x4a\x15\x19\x86\xb1\x5f\xd3\xb4\x02\x66\x1e\x03\
+\xe0\xe1\xca\xca\x2a\x75\xfe\x7c\x5e\xd6\xd2\xa5\xaf\xfa\x8f\x1f\
+\xff\x56\x70\xb0\x8c\x6d\x09\x78\x81\xd0\x1c\x68\x98\x8b\x77\x25\
+\xc4\xb6\x2d\x96\x52\xda\x45\x45\xc5\x43\x01\xf4\x0b\x33\x9e\x00\
+\x74\xd7\x75\xfd\xff\xd6\xad\x5b\xf9\x4d\x66\xe6\x3e\x2f\x33\x8f\
+\x04\x90\xea\xf3\xf9\x3a\xef\xd8\xf1\xc9\x05\xb7\xdb\x53\xf4\x8f\
+\x7f\x1c\x55\x97\x2f\xe7\x71\x5c\x5c\x1c\x4a\x4a\x4a\x60\xdb\xf6\
+\x5d\x1d\xd7\xd4\x6f\x07\x5b\xe4\x01\xd3\xb4\xc4\xea\xd5\xcb\x03\
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+\x4c\xe2\x06\x33\xdb\x9a\xa6\x51\x62\x62\xc2\xc6\xeb\xd7\x0b\x0c\
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+\x03\x52\x8a\x8b\x42\x08\x6f\x54\x54\x54\xd1\x43\x0f\x3d\x68\x18\
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+\x2d\x08\x21\xe0\x70\x68\x38\x78\xf0\x30\x55\x56\x56\xc1\xb6\x6d\
+\xb2\x2c\x4b\x45\x46\x7a\x68\xed\xda\x37\xbf\x79\xe5\x95\x85\xb3\
+\xbc\xde\xca\x21\xcc\x3c\x15\xc0\x30\x00\x49\x00\xb7\x63\x46\x4c\
+\xff\xfe\x7d\x39\x2f\x2f\x5f\x35\xa5\xb7\xee\xf9\xff\x03\x78\x8c\
+\x5f\x99\x77\x2f\x9e\x77\x00\x00\x00\x25\x74\x45\x58\x74\x64\x61\
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+\x3a\x30\x30\x27\xbf\x77\xe8\x00\x00\x00\x25\x74\x45\x58\x74\x64\
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+\xae\x42\x60\x82\
\x00\x00\x02\xfd\
\x89\
\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
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-\x94\x93\x0b\x14\x13\x33\x94\xf2\xcc\xf2\xb2\x9e\xc9\xa7\x97\xba\
-\x4d\x00\xad\xb5\x55\x51\x61\xf1\xfe\x5b\xe2\x0f\x72\xca\xc9\xd3\
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-\xee\x24\x1c\x5f\x0c\xe3\x82\xf0\x5c\xcc\x26\x67\x67\x50\x4a\xe1\
-\xba\x2e\x22\xc2\xfc\x1d\x17\xbe\xfd\x48\x70\xe5\xc6\x4b\xde\x4c\
-\xcc\x14\x91\x6f\x66\xec\xd1\x08\x86\x61\xd0\xd4\xde\xd7\xb5\x20\
-\x3c\x1b\xb5\x09\x38\x36\x00\xbf\x0c\x8b\xc0\xc3\xa1\xb7\xdc\x7a\
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-\x91\xec\x7a\x9a\x70\x2a\x4f\xd6\xcd\xae\x38\xbe\x14\xe5\x40\x24\
-\xe1\x60\x18\xc6\xb4\x69\x9a\x65\xb3\x6e\xc1\x6f\xfc\x32\x67\x93\
-\x2f\xac\xec\xfa\x6f\x21\x62\x10\x89\xdb\x88\xc8\x67\x13\x98\x08\
-\x45\xd2\x8d\xb5\x0d\x75\x78\x7e\x69\x09\x49\x6b\x88\xc6\xd3\x14\
-\x0a\xde\x84\x59\x28\x78\xe3\xa1\x48\xa2\xad\x66\x53\x2d\x9e\x5f\
-\x9a\x63\x5f\x6b\x22\xd1\x14\x22\xf2\xd5\x10\x91\x0f\xa1\x70\xd2\
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-\x4c\xda\x76\x36\xe8\x38\x59\xaa\x2a\xad\x55\x27\x17\x43\xda\xce\
-\x90\xcd\xba\xe5\xce\xf4\x78\x40\x89\x08\x5b\x0e\x9e\xe9\xb7\x1a\
-\xf6\x5c\x14\x59\x7c\x89\xff\x02\xa5\xc4\x4b\x4e\xbd\x7e\x15\x9b\
-\x18\x1a\x50\x22\x82\x52\xaa\x1e\xd8\x0d\x44\x4b\xb2\x0c\xdb\x00\
-\x05\xbc\x53\xff\xdd\x9f\xf7\x13\x77\x5b\x6b\x82\x49\x2e\xb3\xc2\
-\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\
+\x00\x00\x16\x00\x00\x00\x16\x08\x06\x00\x00\x00\xc4\xb4\x6c\x3b\
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+\xee\x24\x1c\x5f\x0c\xe3\x82\xf0\x5c\xcc\x26\x67\x67\x50\x4a\xe1\
+\xba\x2e\x22\xc2\xfc\x1d\x17\xbe\xfd\x48\x70\xe5\xc6\x4b\xde\x4c\
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+\x3c\x1b\xb5\x09\x38\x36\x00\xbf\x0c\x8b\xc0\xc3\xa1\xb7\xdc\x7a\
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+\x01\x98\x40\x92\x2f\x91\x07\x15\x40\x61\xf0\xe7\x87\x5b\x9c\xff\
+\xfb\xb3\xb8\x20\x81\xad\xbd\x60\xe2\x77\xfe\xec\x2d\xdf\x31\x08\
+\x08\xc9\x48\x32\xe5\xcc\xd9\xb4\xb1\xf3\x7a\xe2\x33\xa3\x27\xb7\
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+\xd7\xbc\xfe\x25\x30\x11\x9c\x73\x9c\x3f\xf3\x3d\x33\xe1\xea\x8f\
+\xbc\xe5\x3b\x7e\x41\x8a\x3b\x29\xde\x91\x7c\xe0\x8b\x85\xc4\xb6\
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+\x2f\xf0\x6b\xda\x27\x12\x0e\x11\x71\xc3\xac\x5a\xfb\x18\xca\xa5\
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+\xc5\xe2\x1e\x7a\x5f\xdb\x45\xd3\x2d\xb5\xb4\x34\x66\x91\x35\x50\
+\x9c\x4e\x08\x42\x20\x94\x08\x81\x6b\xca\xb0\xb0\xc6\xa1\xc2\x22\
+\x0f\x25\x12\x98\x20\xc0\x06\x79\x4c\x21\xcf\x13\x4b\x37\x53\x18\
+\x8f\xf0\xc6\x27\x2b\x38\xf8\xc1\x34\x84\x79\x30\xf6\x0f\x4a\xc6\
+\x45\x49\x6e\xb1\x1a\xcf\x12\x1b\x21\x24\x70\x8e\x8b\x99\x0c\xe4\
+\x72\xa4\xee\x78\x90\xab\x26\x46\xc3\xd2\x95\x5c\xbe\xf4\x17\x83\
+\xa3\xb7\xd1\x14\x7c\x06\xd1\xc4\x3e\x24\x01\x32\xa6\x64\xbc\x90\
+\xd8\xce\x11\x97\x3a\xfc\xea\xe4\x64\xf9\x0e\x0c\x87\xe2\x09\x1a\
+\x9a\x56\x11\x4c\x4f\x51\xbf\x6c\x25\xdf\x1e\x48\x4d\x4f\xfb\xf5\
+\xef\x47\x56\xec\x3e\x50\xe2\x50\xd9\xff\xfa\x1a\xdb\xca\x49\x0e\
+\x45\x8c\xb1\xc8\x18\x96\x2c\x6d\x60\x6c\xfd\xe3\x9c\xae\x6f\x26\
+\xea\x19\xac\x42\x22\x11\xc3\xd9\xcb\xcd\xb1\x6f\x32\x6f\xe6\x05\
+\x11\x49\x16\x64\xe4\xb0\xff\x4a\x0c\x78\x78\x11\x46\xb2\x59\x4e\
+\x4d\x4d\x71\x30\xb6\x9c\x65\x89\x26\x94\x9f\x21\x56\x65\x71\xc1\
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+\x9f\x48\x2c\x46\x3c\xdb\xc7\xbf\x9d\x3a\xf1\x24\xe0\x3b\xe7\x66\
+\x06\xcf\x5c\x59\x7d\xf0\xf0\xf8\xe7\xf1\x25\xf5\x91\xca\x9c\x1a\
+\x03\x9e\x35\xf8\x53\x57\xc2\xae\x47\x5a\xbb\xdb\x5b\xeb\x2e\x08\
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+\xb9\x98\x93\x62\x82\xea\x73\x13\xfe\xd3\xd1\x2a\x1b\xc9\x4f\x4f\
+\x12\x4c\x5d\x99\x8b\xec\x24\x9e\x67\xbd\xb3\x13\xfe\x56\x49\x31\
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+\x2b\x6f\x8e\x03\x35\x88\x1a\x50\xad\x50\x9d\xa4\x1a\xa0\x12\x71\
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+\xca\x66\xb3\x6a\x4b\xb6\xab\x2d\xd9\xbe\xc6\xf6\xf5\xf7\x60\x8c\
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+\x2b\x56\x5e\xb6\xf5\x1b\x3a\x78\x66\x6b\x17\xdd\xdd\xdd\x7f\xdf\
+\x7f\xf7\xba\xf4\xf0\x48\x6a\xaf\x57\xde\x50\xa4\xf4\x54\x32\x8f\
+\xce\x56\xee\xa0\xd2\x3d\x0b\x8c\x2b\xd9\x70\xfa\xf8\x51\x0b\x1c\
+\x48\x26\x93\x5b\x3a\x3b\x3b\xef\x1a\x1e\x49\x35\x18\x6e\x90\xda\
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+\x20\x69\x6d\x61\x67\x65\x20\x6f\x72\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x20\
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+\x75\x69\x74\x41\x70\x70\x3d\x51\x75\x69\x74\x20\x61\x70\x70\x6c\
+\x69\x63\x61\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x6f\x70\x65\x6e\x44\x69\x72\x3d\
+\x4f\x70\x65\x6e\x20\x44\x69\x72\x0a\x6f\x70\x65\x6e\x44\x61\x74\
+\x61\x73\x65\x74\x44\x69\x72\x3d\x4f\x70\x65\x6e\x20\x44\x61\x74\
+\x61\x73\x65\x74\x44\x69\x72\x0a\x63\x6f\x70\x79\x50\x72\x65\x76\
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+\x42\x6f\x78\x65\x73\x20\x69\x6e\x20\x74\x68\x65\x20\x63\x75\x72\
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+\x67\x65\x53\x61\x76\x65\x64\x41\x6e\x6e\x6f\x74\x61\x74\x69\x6f\
+\x6e\x44\x69\x72\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\x64\x65\x66\x61\
+\x75\x6c\x74\x20\x73\x61\x76\x65\x64\x20\x41\x6e\x6e\x6f\x74\x61\
+\x74\x69\x6f\x6e\x20\x64\x69\x72\x0a\x6f\x70\x65\x6e\x41\x6e\x6e\
+\x6f\x74\x61\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x4f\x70\x65\x6e\x20\x41\x6e\x6e\
+\x6f\x74\x61\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x6f\x70\x65\x6e\x41\x6e\x6e\x6f\
+\x74\x61\x74\x69\x6f\x6e\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x4f\x70\x65\
+\x6e\x20\x61\x6e\x20\x61\x6e\x6e\x6f\x74\x61\x74\x69\x6f\x6e\x20\
+\x66\x69\x6c\x65\x0a\x63\x68\x61\x6e\x67\x65\x53\x61\x76\x65\x44\
+\x69\x72\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\x53\x61\x76\x65\x20\x44\
+\x69\x72\x0a\x6e\x65\x78\x74\x49\x6d\x67\x3d\x4e\x65\x78\x74\x20\
+\x49\x6d\x61\x67\x65\x0a\x6e\x65\x78\x74\x49\x6d\x67\x44\x65\x74\
+\x61\x69\x6c\x3d\x4f\x70\x65\x6e\x20\x74\x68\x65\x20\x6e\x65\x78\
+\x74\x20\x49\x6d\x61\x67\x65\x0a\x70\x72\x65\x76\x49\x6d\x67\x3d\
+\x50\x72\x65\x76\x20\x49\x6d\x61\x67\x65\x0a\x70\x72\x65\x76\x49\
+\x6d\x67\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x4f\x70\x65\x6e\x20\x74\x68\
+\x65\x20\x70\x72\x65\x76\x69\x6f\x75\x73\x20\x49\x6d\x61\x67\x65\
+\x0a\x76\x65\x72\x69\x66\x79\x49\x6d\x67\x3d\x56\x65\x72\x69\x66\
+\x79\x20\x49\x6d\x61\x67\x65\x0a\x76\x65\x72\x69\x66\x79\x49\x6d\
+\x67\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x56\x65\x72\x69\x66\x79\x20\x49\
+\x6d\x61\x67\x65\x0a\x73\x61\x76\x65\x3d\x43\x68\x65\x63\x6b\x0a\
+\x73\x61\x76\x65\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x53\x61\x76\x65\x20\
+\x74\x68\x65\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x73\x20\x74\x6f\x20\x61\x20\
+\x66\x69\x6c\x65\x0a\x63\x68\x61\x6e\x67\x65\x53\x61\x76\x65\x46\
+\x6f\x72\x6d\x61\x74\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\x73\x61\x76\
+\x65\x20\x66\x6f\x72\x6d\x61\x74\x0a\x73\x61\x76\x65\x41\x73\x3d\
+\x53\x61\x76\x65\x20\x41\x73\x0a\x73\x61\x76\x65\x41\x73\x44\x65\
+\x74\x61\x69\x6c\x3d\x53\x61\x76\x65\x20\x74\x68\x65\x20\x6c\x61\
+\x62\x65\x6c\x73\x20\x74\x6f\x20\x61\x20\x64\x69\x66\x66\x65\x72\
+\x65\x6e\x74\x20\x66\x69\x6c\x65\x0a\x63\x6c\x6f\x73\x65\x43\x75\
+\x72\x3d\x43\x6c\x6f\x73\x65\x0a\x63\x6c\x6f\x73\x65\x43\x75\x72\
+\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x43\x6c\x6f\x73\x65\x20\x74\x68\x65\
+\x20\x63\x75\x72\x72\x65\x6e\x74\x20\x66\x69\x6c\x65\x0a\x64\x65\
+\x6c\x65\x74\x65\x49\x6d\x67\x3d\x44\x65\x6c\x65\x74\x65\x20\x63\
+\x75\x72\x72\x65\x6e\x74\x20\x69\x6d\x61\x67\x65\x0a\x64\x65\x6c\
+\x65\x74\x65\x49\x6d\x67\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x44\x65\x6c\
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+\x69\x6d\x61\x67\x65\x0a\x72\x65\x73\x65\x74\x41\x6c\x6c\x3d\x52\
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+\x49\x6e\x66\x6f\x72\x6d\x61\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x7a\x6f\x6f\x6d\
+\x69\x6e\x3d\x5a\x6f\x6f\x6d\x20\x49\x6e\x0a\x7a\x6f\x6f\x6d\x69\
+\x6e\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x49\x6e\x63\x72\x65\x61\x73\x65\
+\x20\x7a\x6f\x6f\x6d\x20\x6c\x65\x76\x65\x6c\x0a\x7a\x6f\x6f\x6d\
+\x6f\x75\x74\x3d\x5a\x6f\x6f\x6d\x20\x4f\x75\x74\x0a\x7a\x6f\x6f\
+\x6d\x6f\x75\x74\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x44\x65\x63\x72\x65\
+\x61\x73\x65\x20\x7a\x6f\x6f\x6d\x20\x6c\x65\x76\x65\x6c\x0a\x6f\
+\x72\x69\x67\x69\x6e\x61\x6c\x73\x69\x7a\x65\x3d\x4f\x72\x69\x67\
+\x69\x6e\x61\x6c\x20\x73\x69\x7a\x65\x0a\x6f\x72\x69\x67\x69\x6e\
+\x61\x6c\x73\x69\x7a\x65\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x5a\x6f\x6f\
+\x6d\x20\x74\x6f\x20\x6f\x72\x69\x67\x69\x6e\x61\x6c\x20\x73\x69\
+\x7a\x65\x0a\x66\x69\x74\x57\x69\x6e\x3d\x46\x69\x74\x20\x57\x69\
+\x6e\x64\x6f\x77\x0a\x66\x69\x74\x57\x69\x6e\x44\x65\x74\x61\x69\
+\x6c\x3d\x5a\x6f\x6f\x6d\x20\x66\x6f\x6c\x6c\x6f\x77\x73\x20\x77\
+\x69\x6e\x64\x6f\x77\x20\x73\x69\x7a\x65\x0a\x66\x69\x74\x57\x69\
+\x64\x74\x68\x3d\x46\x69\x74\x20\x57\x69\x64\x74\x68\x0a\x66\x69\
+\x74\x57\x69\x64\x74\x68\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x5a\x6f\x6f\
+\x6d\x20\x66\x6f\x6c\x6c\x6f\x77\x73\x20\x77\x69\x6e\x64\x6f\x77\
+\x20\x77\x69\x64\x74\x68\x0a\x65\x64\x69\x74\x4c\x61\x62\x65\x6c\
+\x3d\x45\x64\x69\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x65\x64\x69\x74\
+\x4c\x61\x62\x65\x6c\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x4d\x6f\x64\x69\
+\x66\x79\x20\x74\x68\x65\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x20\x6f\x66\x20\
+\x74\x68\x65\x20\x73\x65\x6c\x65\x63\x74\x65\x64\x20\x42\x6f\x78\
+\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x4c\x69\x6e\x65\x43\x6f\x6c\x6f\x72\x3d\
+\x53\x68\x61\x70\x65\x20\x4c\x69\x6e\x65\x20\x43\x6f\x6c\x6f\x72\
+\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x4c\x69\x6e\x65\x43\x6f\x6c\x6f\x72\x44\
+\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\x74\x68\x65\
+\x20\x6c\x69\x6e\x65\x20\x63\x6f\x6c\x6f\x72\x20\x66\x6f\x72\x20\
+\x74\x68\x69\x73\x20\x73\x70\x65\x63\x69\x66\x69\x63\x20\x73\x68\
+\x61\x70\x65\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x46\x69\x6c\x6c\x43\x6f\x6c\
+\x6f\x72\x3d\x53\x68\x61\x70\x65\x20\x46\x69\x6c\x6c\x20\x43\x6f\
+\x6c\x6f\x72\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x46\x69\x6c\x6c\x43\x6f\x6c\
+\x6f\x72\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x43\x68\x61\x6e\x67\x65\x20\
+\x74\x68\x65\x20\x66\x69\x6c\x6c\x20\x63\x6f\x6c\x6f\x72\x20\x66\
+\x6f\x72\x20\x74\x68\x69\x73\x20\x73\x70\x65\x63\x69\x66\x69\x63\
+\x20\x73\x68\x61\x70\x65\x0a\x73\x68\x6f\x77\x48\x69\x64\x65\x3d\
+\x53\x68\x6f\x77\x2f\x48\x69\x64\x65\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\
+\x50\x61\x6e\x65\x6c\x0a\x75\x73\x65\x44\x65\x66\x61\x75\x6c\x74\
+\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x55\x73\x65\x20\x64\x65\x66\x61\x75\x6c\
+\x74\x20\x6c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x75\x73\x65\x44\x69\x66\x66\x69\
+\x63\x75\x6c\x74\x3d\x44\x69\x66\x66\x69\x63\x75\x6c\x74\x0a\x62\
+\x6f\x78\x4c\x61\x62\x65\x6c\x54\x65\x78\x74\x3d\x42\x6f\x78\x20\
+\x4c\x61\x62\x65\x6c\x73\x0a\x6c\x61\x62\x65\x6c\x73\x3d\x4c\x61\
+\x62\x65\x6c\x73\x0a\x61\x75\x74\x6f\x53\x61\x76\x65\x4d\x6f\x64\
+\x65\x3d\x41\x75\x74\x6f\x20\x53\x61\x76\x65\x20\x6d\x6f\x64\x65\
+\x0a\x73\x69\x6e\x67\x6c\x65\x43\x6c\x73\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x53\
+\x69\x6e\x67\x6c\x65\x20\x43\x6c\x61\x73\x73\x20\x4d\x6f\x64\x65\
+\x0a\x64\x69\x73\x70\x6c\x61\x79\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x44\x69\
+\x73\x70\x6c\x61\x79\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x73\x0a\x66\x69\x6c\
+\x65\x4c\x69\x73\x74\x3d\x46\x69\x6c\x65\x20\x4c\x69\x73\x74\x0a\
+\x66\x69\x6c\x65\x73\x3d\x46\x69\x6c\x65\x73\x0a\x61\x64\x76\x61\
+\x6e\x63\x65\x64\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x41\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\
+\x64\x20\x4d\x6f\x64\x65\x0a\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\x64\x4d\
+\x6f\x64\x65\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x53\x77\x74\x69\x63\x68\
+\x20\x74\x6f\x20\x61\x64\x76\x61\x6e\x63\x65\x64\x20\x6d\x6f\x64\
+\x65\x0a\x73\x68\x6f\x77\x41\x6c\x6c\x42\x6f\x78\x44\x65\x74\x61\
+\x69\x6c\x3d\x53\x68\x6f\x77\x20\x61\x6c\x6c\x20\x62\x6f\x75\x6e\
+\x64\x69\x6e\x67\x20\x62\x6f\x78\x65\x73\x0a\x68\x69\x64\x65\x41\
+\x6c\x6c\x42\x6f\x78\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\x48\x69\x64\x65\
+\x20\x61\x6c\x6c\x20\x62\x6f\x75\x6e\x64\x69\x6e\x67\x20\x62\x6f\
+\x78\x65\x73\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x50\x61\x6e\x65\x6c\x3d\x61\x6e\
+\x6e\x6f\x20\x50\x61\x6e\x65\x6c\x0a\x61\x6e\x6e\x6f\x3d\x61\x6e\
+\x6e\x6f\x0a\x61\x64\x64\x4e\x65\x77\x42\x62\x6f\x78\x3d\x6e\x65\
+\x77\x20\x62\x62\x6f\x78\x0a\x72\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x72\
+\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x63\x68\x6f\x6f\x73\x65\x6d\x6f\x64\
+\x65\x6c\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4f\x43\x52\x20\x6d\x6f\
+\x64\x65\x6c\x0a\x74\x69\x70\x63\x68\x6f\x6f\x73\x65\x6d\x6f\x64\
+\x65\x6c\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4f\x43\x52\x20\x6d\x6f\
+\x64\x65\x6c\x20\x66\x72\x6f\x6d\x20\x64\x69\x72\x0a\x49\x6d\x61\
+\x67\x65\x52\x65\x73\x69\x7a\x65\x3d\x49\x6d\x61\x67\x65\x20\x52\
+\x65\x73\x69\x7a\x65\x0a\x49\x52\x3d\x49\x6d\x61\x67\x65\x20\x52\
+\x65\x73\x69\x7a\x65\x0a\x61\x75\x74\x6f\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\
+\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x41\x75\x74\x6f\x20\x52\x65\x63\x6f\x67\
+\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x72\x65\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\
+\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x52\x65\x2d\x72\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\
+\x69\x6f\x6e\x0a\x6d\x66\x69\x6c\x65\x3d\x46\x69\x6c\x65\x0a\x6d\
+\x65\x64\x69\x74\x3d\x45\x64\x69\x74\x0a\x6d\x76\x69\x65\x77\x3d\
+\x56\x69\x65\x77\x0a\x6d\x68\x65\x6c\x70\x3d\x48\x65\x6c\x70\x0a\
+\x69\x63\x6f\x6e\x4c\x69\x73\x74\x3d\x49\x63\x6f\x6e\x20\x4c\x69\
+\x73\x74\x0a\x64\x65\x74\x65\x63\x74\x69\x6f\x6e\x42\x6f\x78\x70\
+\x6f\x73\x69\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x44\x65\x74\x65\x63\x74\x69\x6f\
+\x6e\x20\x62\x6f\x78\x20\x70\x6f\x73\x69\x74\x69\x6f\x6e\x0a\x72\
+\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x52\x65\x73\x75\x6c\x74\
+\x3d\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x20\x72\x65\x73\
+\x75\x6c\x74\x0a\x63\x72\x65\x61\x74\x50\x6f\x6c\x79\x67\x6f\x6e\
+\x3d\x43\x72\x65\x61\x74\x65\x20\x51\x75\x61\x64\x72\x69\x6c\x61\
+\x74\x65\x72\x61\x6c\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x4c\x65\x66\x74\
+\x3d\x4c\x65\x66\x74\x20\x74\x75\x72\x6e\x20\x39\x30\x20\x64\x65\
+\x67\x72\x65\x65\x73\x0a\x72\x6f\x74\x61\x74\x65\x52\x69\x67\x68\
+\x74\x3d\x52\x69\x67\x68\x74\x20\x74\x75\x72\x6e\x20\x39\x30\x20\
+\x64\x65\x67\x72\x65\x65\x73\x0a\x64\x72\x61\x77\x53\x71\x75\x61\
+\x72\x65\x73\x3d\x44\x72\x61\x77\x20\x53\x71\x75\x61\x72\x65\x73\
+\x0a\x73\x61\x76\x65\x52\x65\x63\x3d\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\
+\x52\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\x74\x69\x6f\x6e\x20\x52\x65\x73\x75\
+\x6c\x74\x0a\x74\x65\x6d\x70\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\x54\x45\x4d\
+\x50\x4f\x52\x41\x52\x59\x0a\x6e\x75\x6c\x6c\x4c\x61\x62\x65\x6c\
+\x3d\x4e\x55\x4c\x4c\x0a\x73\x74\x65\x70\x73\x3d\x53\x74\x65\x70\
+\x73\x0a\x6b\x65\x79\x73\x3d\x53\x68\x6f\x72\x74\x63\x75\x74\x20\
+\x4b\x65\x79\x73\x0a\x63\x68\x6f\x73\x65\x4d\x6f\x64\x65\x6c\x4c\
+\x67\x3d\x43\x68\x6f\x6f\x73\x65\x20\x4d\x6f\x64\x65\x6c\x20\x4c\
+\x61\x6e\x67\x75\x61\x67\x65\x0a\x63\x61\x6e\x63\x65\x6c\x3d\x43\
+\x61\x6e\x63\x65\x6c\x0a\x6f\x6b\x3d\x4f\x4b\x0a\x61\x75\x74\x6f\
+\x6c\x61\x62\x65\x6c\x69\x6e\x67\x3d\x41\x75\x74\x6f\x6d\x61\x74\
+\x69\x63\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x69\x6e\x67\x0a\x68\x69\x64\x65\
+\x42\x6f\x78\x3d\x48\x69\x64\x65\x20\x41\x6c\x6c\x20\x42\x6f\x78\
+\x0a\x73\x68\x6f\x77\x42\x6f\x78\x3d\x53\x68\x6f\x77\x20\x41\x6c\
+\x6c\x20\x42\x6f\x78\x0a\x73\x61\x76\x65\x4c\x61\x62\x65\x6c\x3d\
+\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x0a\x73\x69\x6e\
+\x67\x6c\x65\x52\x65\x3d\x52\x65\x2d\x72\x65\x63\x6f\x67\x6e\x69\
+\x74\x69\x6f\x6e\x20\x52\x65\x63\x74\x42\x6f\x78\x0a\x6c\x61\x62\
+\x65\x6c\x44\x69\x61\x6c\x6f\x67\x4f\x70\x74\x69\x6f\x6e\x3d\x50\
+\x6f\x70\x2d\x75\x70\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\x49\x6e\x70\x75\
+\x74\x20\x44\x69\x61\x6c\x6f\x67\x0a\x75\x6e\x64\x6f\x3d\x55\x6e\
+\x64\x6f\x0a\x75\x6e\x64\x6f\x4c\x61\x73\x74\x50\x6f\x69\x6e\x74\
+\x3d\x55\x6e\x64\x6f\x20\x4c\x61\x73\x74\x20\x50\x6f\x69\x6e\x74\
+\x0a\x61\x75\x74\x6f\x53\x61\x76\x65\x4d\x6f\x64\x65\x3d\x41\x75\
+\x74\x6f\x20\x45\x78\x70\x6f\x72\x74\x20\x4c\x61\x62\x65\x6c\x20\
+\x4d\x6f\x64\x65\
+\x00\x00\x08\x96\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
+\x00\x00\x30\x00\x00\x00\x30\x08\x06\x00\x00\x00\x57\x02\xf9\x87\
+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
+\xa7\x93\x00\x00\x08\x4b\x49\x44\x41\x54\x68\x81\xed\x99\x59\x6c\
+\x5c\xd5\x1d\x87\xbf\xbb\xcc\xea\x59\x3c\xbb\x97\xc4\x4b\xbc\x11\
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+\x3e\x10\x4c\x42\x1f\x09\x22\x3c\xce\xba\xab\x2f\x91\x96\xc3\xeb\
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+\xeb\xf3\xbc\x6d\xb5\xf0\xac\xfa\x8a\xc5\x6a\xfa\x56\x79\xd5\x2a\
+\xbe\x53\xbd\x86\x98\xa2\x70\x49\x17\x11\xf2\x92\xd5\x40\x0b\x01\
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+\xbf\x49\x41\x89\x64\x7a\xa6\x0e\xf4\x3e\x67\xe4\xf5\x63\xc0\xad\
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+\xda\x35\x06\x5a\x54\xd2\x61\x65\x64\xfc\xcd\x0b\xbf\xd7\x66\xb3\
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+\xae\x8e\xbd\xa6\x14\x5c\x2a\x16\xdc\xd8\x9a\xbc\x78\x69\xc0\x57\
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+\xd1\x49\xf8\xb0\xc5\xc3\xa5\x36\x27\xf9\x76\x8b\x1a\x3d\xd7\xb9\
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+\xbd\xd9\xcd\x4c\xdf\xd0\xd1\x91\xf6\x8f\xf7\xb3\x88\x52\x70\xa9\
+\x58\x74\x77\xba\xbf\xbf\x4d\xf5\x97\x54\xe7\xa4\x89\xc2\xad\x44\
+\xec\x24\x86\x86\x4f\x46\xce\x1d\xdf\xcb\x9c\x7c\x74\xe9\x15\x3f\
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+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
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+\xaf\x37\xad\xd2\xfc\xd2\xb4\x16\x6f\x62\x73\x89\x4a\x81\x22\xc1\
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+\xcb\x6d\xd2\xce\xb1\xda\xc1\x91\xb9\x1b\x53\x98\xfc\x58\x02\x2a\
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+\x9a\x5d\x88\x5d\x57\x15\xc7\x7f\x6b\xef\x73\xee\xbd\x93\x3b\x33\
+\x99\xc9\x57\x9b\x8f\x36\x4d\x93\xd2\x54\x6d\x5a\x8a\x6d\xb5\x05\
+\x5b\x29\x05\x5f\x0c\x54\x2a\x88\x2f\x16\x41\x6c\xc5\x22\x14\xd1\
+\x17\x1f\x7d\xb1\x42\xc5\x52\xf0\x31\x42\x5f\xaa\xd0\xaa\xd5\x46\
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+\xab\x99\x4e\x3a\xf7\xfb\x9c\xbd\xbc\x73\xcf\x3e\xb3\xe6\xce\x4c\
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+\xff\xd7\xde\x07\x26\x51\x55\xfe\x97\x5b\x02\xfc\xef\x03\x10\x79\
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+\xcd\x80\x38\xf1\x01\x47\xea\x20\xf8\x32\x03\x86\xb2\xdd\x86\x4e\
+\x57\xe9\x76\x20\xa9\x27\x54\xab\x09\x6b\x29\xf1\x0a\x78\x09\xa4\
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+\xd8\xe9\x75\x84\x1c\xf6\x6c\x6d\x72\xc7\x27\x26\xa9\x54\x52\xaa\
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+\x02\x30\x18\xa7\x15\x0f\x32\x4f\x21\x8f\x08\x98\xd9\x79\x47\x83\
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+\x65\x6d\x1a\x70\x24\x6c\xbf\x36\xe7\xee\x3b\x2f\x02\x0c\xc6\xce\
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+\x9b\x2a\x4e\x84\x56\x06\x17\xda\xf1\x08\xaf\x10\x96\x6b\xc0\x28\
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+\xde\xaf\x73\xa1\xe5\x57\x16\x31\x6a\x22\x66\xa1\x8c\xda\x79\xa8\
+\xd9\x54\x1a\x7d\x4b\x45\x19\xa9\x40\xad\x92\x91\x88\x72\xb5\x2d\
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+\x9c\xc3\xaa\x10\x4b\x34\x60\xa7\x3d\x33\x02\xd4\xd6\x7b\x6e\xfc\
+\xdc\xd8\x42\xb4\x0e\x77\x26\xf8\x67\x0b\xa3\x99\x23\x8a\x31\xce\
+\x11\xc7\x8b\x37\x45\xb0\x35\xb1\xb6\x27\x37\xc1\x9d\x63\x10\xb2\
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+\x53\xc8\x8e\x16\xe5\x8b\x53\x59\x40\x3f\x5e\x03\x6f\xce\x61\xe5\
+\x6d\xc9\x98\xe5\xd7\xc5\x0d\x5f\x93\xf8\x1e\x5b\x63\x7a\x04\xb0\
+\xe0\x86\xb8\xd1\x1a\xad\x55\x57\xc8\x80\xf3\xd0\x53\xd8\x35\x09\
+\x37\x6c\xb0\x07\x89\x58\x2f\x0c\x8f\x05\xe3\x86\xb3\x75\x36\x1f\
+\x3b\x9b\xb3\xdf\x10\x41\x00\xe7\xdb\x16\xf9\x10\xec\x3d\x1a\x01\
+\xa8\xea\x50\x06\xc2\xb2\x0c\xa8\x3d\x74\x53\x5d\x79\x60\xf3\x71\
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+\xe0\x88\x34\x2b\x1d\xf6\xa5\x0f\xe6\x2c\x10\x03\x00\x12\xe7\x43\
+\xaf\xc5\xbb\x17\x72\x3b\x4a\x5b\x74\x97\x01\x70\x52\xd0\x57\xc3\
+\xca\x1b\x59\x04\x60\x9a\xa8\x8d\x4e\x52\xed\x9b\x86\xf8\x95\xe6\
+\x30\xfe\x4a\x61\x5e\x2e\x39\xbf\xa6\xd6\xee\x76\xe8\xe5\x8a\x60\
+\x1a\x08\xcb\x34\xa0\xf3\x66\x7b\xd3\x6a\x14\x32\x00\x3a\x40\x8e\
+\xda\x37\xa8\x0f\xa0\xb2\x04\xec\x7c\xaf\xe5\xbc\x39\xaf\x26\xf2\
+\x55\x9b\x6a\x18\x38\x07\x31\xfb\x40\xae\xcb\x44\x5c\xe8\xc2\x19\
+\x00\x65\xb9\x88\x63\x14\x4d\x38\xe5\xe7\x9c\x94\xa0\x88\x62\x0d\
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+\xd5\x11\x03\x6b\x1c\x8f\xbf\x8d\x42\xab\x1c\xa7\x15\x2a\x2e\x02\
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+\xa4\x9f\xac\x9e\x81\x32\x78\x30\xbc\xd3\x6a\x28\x35\xa0\x45\x76\
+\xdd\x0a\x3b\x31\x6a\x1b\x99\xf1\x50\xb1\xf2\x17\x91\x63\x99\x50\
+\xc0\x1b\x88\x62\x6d\x19\x71\xac\xd9\x7c\x19\xe1\xe5\xfc\xce\x83\
+\x5a\x06\x22\x5d\x75\x71\xf4\x43\xb0\x2f\xc6\x15\x35\x80\xf1\xd7\
+\x89\xdd\x04\x5a\x7e\x29\x19\x2d\xb0\x4c\x88\x65\xa2\x88\xf6\xe0\
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+\x8d\x22\x71\x1c\xd4\x02\xec\x20\xac\xbc\x91\x99\xf8\x54\x25\x46\
+\x45\x71\xce\xf4\x11\xb0\xc3\xd4\x72\x4d\xd8\x1a\x00\x62\xc4\x88\
+\xeb\x3c\x10\xb0\x79\x6b\x45\x06\x9c\x60\xeb\x43\xd1\xdb\x29\x21\
+\xd2\xcc\x18\x82\x22\x2b\x7f\x13\x7b\x57\x44\xc5\x28\x54\x18\x98\
+\x80\x9c\x5b\x19\x84\x2e\xd6\x80\x09\x9b\x82\x19\x96\x09\x35\x4d\
+\xc4\xe8\x2a\x56\x7a\x87\x0f\x6b\x8a\xed\x03\x89\x40\xea\xb1\x33\
+\xc8\x4a\x1b\x19\x02\xaa\xa6\x01\x43\x6d\xe5\x33\xb0\x32\x08\x82\
+\xed\x09\x6a\xc2\x2e\x9d\x37\x0a\x9a\xb0\x23\x85\x14\x00\x11\x63\
+\x43\x45\x7a\x40\xe8\xf7\x6d\xea\xd5\xc0\xba\xaa\x52\x19\x81\x86\
+\xc2\xb1\x23\x17\x60\xf6\xe2\xc9\x21\x0a\xe5\x5a\x02\xb0\xb4\x21\
+\x3a\x9c\x81\xc5\x20\x74\x15\x61\x0b\x50\x8a\x39\x98\xf8\x70\xa0\
+\x45\x07\xa1\xe4\xb3\x92\xc7\x8d\xcc\x3b\xdb\xbd\x9f\xfd\xd3\x0c\
+\x6f\x25\xa7\xe8\x75\x32\x54\x2b\x9c\x68\xf5\x68\x4b\x8b\xf7\x8e\
+\xcd\x72\xf8\xb9\x57\x20\x6f\x1d\xc0\x28\x64\xd1\x22\x8a\x68\x25\
+\x0a\xc1\x62\x2d\x2c\xd7\x84\x62\xd1\x46\x6d\xed\xe2\x52\xeb\x2c\
+\x23\xb1\x44\x86\x72\x1f\x30\x90\x22\x1c\x3c\xf0\xc6\xf9\x83\x07\
+\x8e\x34\x58\xc0\xa4\x80\x7a\xb4\xf7\x1e\x64\x3f\x81\xe4\x05\x2c\
+\x03\x42\xae\xca\xfb\x53\x27\x98\x6b\x34\xd8\xb7\x73\x37\x20\xe5\
+\x3e\x60\x14\x92\xe8\x98\x46\xd1\xea\xca\x9a\xf0\x80\x9a\x26\x50\
+\x93\x04\xaa\x20\xc5\xfd\xa6\x01\xb5\x0c\xb0\x50\x61\x3a\x8f\x03\
+\xcf\x01\x75\x30\x51\x83\x74\xc0\x67\x30\x5c\x85\x24\x04\xe8\x4c\
+\xbf\x4d\x6b\xe6\x2c\xf9\xd6\xed\x28\x0e\x19\x3a\xfa\x46\x87\x17\
+\x8f\x31\x70\x5c\x42\x13\x16\x71\x0c\x8d\xd8\xfd\x01\x25\x37\xed\
+\x40\x3c\xef\x83\xeb\xc4\x99\x06\xab\xb4\x84\xc8\x21\x15\xf8\xd4\
+\x9d\x5f\x20\x64\x39\x89\x3a\xf2\x3c\x47\x5c\xac\x4a\x56\x9f\x11\
+\xb5\x7d\x01\x35\xea\x40\x14\xac\x62\x6b\x25\xf6\x98\xb0\x8b\xdf\
+\x96\x11\x82\x12\x72\x8d\xef\xb2\x7d\x68\x2d\xcd\x00\x64\xdd\xa3\
+\x1f\xbe\x7b\xf6\xba\x7c\xdf\x1e\xd6\xe1\x09\xad\x9c\x5a\x1a\xa8\
+\x4a\x17\x2f\x19\xce\xe5\x84\xc8\x03\x2d\xab\x94\x13\x94\x62\x8c\
+\x9a\x73\xaa\x71\xde\x36\x2e\x3b\x76\x0f\x7e\x47\x93\xc2\xba\x69\
+\x4e\x25\x55\xaa\x15\x48\xab\x70\xf2\x78\x60\xee\xe4\xd9\x1c\xdc\
+\xf4\xda\x01\x10\x9e\xfa\xe0\xd7\x7f\xfc\xfc\xab\x49\x2a\xd7\x7e\
+\xf2\x3a\x5c\x1e\x68\x9e\xdd\xc9\xc1\x13\x6d\x90\x93\x58\x93\x28\
+\x36\xc1\xbe\xae\x5c\xbc\x24\x46\x37\x71\x71\x2c\xf1\x52\x79\x5d\
+\x6c\xce\x95\xeb\x6b\xfc\xab\x51\xe5\x22\x4a\x73\xae\xcd\x1b\xbf\
+\x78\x8d\xec\xe4\xfb\x2f\x43\xfa\xfa\x15\x00\xf0\x2f\x85\x8b\xb3\
+\x0f\x4d\xfd\xfc\x85\x6f\x4f\xd5\xc7\x77\x23\xe8\xeb\x9a\x98\x6a\
+\x57\x6d\x0a\x5c\xcd\x12\xc5\x82\xa2\xe0\xd4\xd1\xe9\x34\xe8\x7e\
+\xfc\x07\x48\x9e\x04\x74\xcd\x00\x54\x9f\x00\xf8\xcd\xbc\xfd\xff\
+\xbf\x55\xfe\xcb\xed\xdf\x99\xd5\xe1\x33\x6b\x2f\x52\xdc\x00\x00\
+\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\
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+\x89\
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+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
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+\x5b\x04\x15\x45\x14\x06\x23\xae\x5a\xbb\x90\x72\x21\x6d\x4a\xa5\
+\x76\x41\x7f\x41\xae\xda\x88\x91\xd2\x22\x17\x66\x10\xa2\x92\x50\
+\x18\x45\x05\x81\x04\xd9\x2a\x22\xa5\x60\x48\xc4\x84\x69\x73\x16\
+\x0f\x2f\x33\x13\xfa\x5e\x21\xc6\xe7\x07\x97\xfb\xce\x73\xce\x7d\
+\xee\xdc\x97\x73\xef\x65\x06\x8c\x31\xc6\x18\x63\x8c\x31\xc6\x18\
+\x63\x8c\x49\x4e\x0f\x50\x8a\x76\x26\xb5\xf9\x9e\xff\x70\xc1\xed\
+\xf2\xfc\x61\x37\x2d\xf8\x1b\xb0\xb2\x9b\x16\xfc\x7e\x27\xcc\xb7\
+\xb2\xe0\x59\xd9\x5b\xa7\x32\xb1\xe3\xc0\x9f\x88\x7d\x02\xf6\x49\
+\xac\x1e\xb8\x01\xbc\x04\x7e\x46\x9b\x03\x7a\xcb\xcc\x7f\x04\x68\
+\xaa\x50\xce\x5b\xf1\x49\xc2\x7d\x59\x70\x4f\x26\xf6\x48\x62\x67\
+\x45\xef\x00\xde\x4a\x2c\xdb\x9e\x03\x7b\x25\xff\xb4\xc4\xae\xe5\
+\xf0\x49\x42\xb7\x4c\x30\x2c\x7a\xa7\xe8\xe3\xa2\x9f\x00\xd6\x24\
+\x36\x0d\xdc\x01\x1e\x02\x9b\xa2\xdf\x94\x31\x7d\xa2\x9f\xcc\xe1\
+\x93\x84\x66\x31\x1f\x0d\xad\x0e\x78\x11\xda\x9a\x94\xe3\x81\x28\
+\xc9\x12\xb0\x01\x5c\xce\x78\x15\xc4\xeb\xb5\xe8\x0f\x42\xdb\x04\
+\xf6\xe7\xf0\x49\x42\x1d\xf0\x3d\xcc\x17\x43\xbb\x20\x13\xde\x92\
+\xdc\xeb\xa2\xdf\xae\xe0\xb5\x1a\xf1\xdf\xa2\x2f\x84\xf6\x31\xa7\
+\x4f\x32\x26\xc3\xbc\x18\x7b\xe6\x5d\x7c\xfe\x0c\x34\x48\xde\x94\
+\x7c\xd1\xd6\x32\x3e\xf5\x52\xa6\x5f\xe5\x00\x2d\x86\x36\x96\xc3\
+\x27\xe9\xb5\xf4\x2a\xfa\xc3\xc0\x80\xec\xb3\x7e\x60\x5d\xf2\x8e\
+\xc9\x73\xb1\x8c\xcf\x95\x28\x57\x80\x67\xd1\xb7\x84\xaf\x5e\x49\
+\xdb\xf1\x49\xca\x79\x79\xe3\x1b\xd1\x3f\x2d\x93\x37\x56\xa5\x14\
+\x3b\x81\x1f\x11\x5b\x05\x1a\x43\xef\x92\x31\x97\x72\xf8\x24\xe5\
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+\xbb\x3e\x49\x69\x00\x96\x63\xb2\x65\xe0\xe0\x3f\x4e\xf5\x02\x30\
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+\x99\x90\xd3\xb9\xad\xd6\x17\x7b\x4e\x4a\xf9\x9e\xff\x94\x31\xc6\
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+\x00\x00\x04\x73\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
+\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x18\x08\x06\x00\x00\x00\xe0\x77\x3d\xf8\
+\x00\x00\x00\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xb1\x8f\x0b\xfc\x61\x05\
+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
+\xa7\x93\x00\x00\x00\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0b\x12\x00\x00\
+\x0b\x12\x01\xd2\xdd\x7e\xfc\x00\x00\x00\x07\x74\x49\x4d\x45\x07\
+\xd2\x01\x07\x0b\x02\x2b\xa1\x4a\x72\xae\x00\x00\x03\xf0\x49\x44\
+\x41\x54\x78\xda\xb5\x96\xcf\x6b\x54\x57\x14\xc7\x3f\xf7\xcd\xf8\
+\x06\x99\x49\x4c\x33\x89\x20\x1a\x5f\x68\xb2\xe8\x46\x1b\x45\x17\
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+\x30\x76\x15\xd0\xfc\x92\x56\x0d\x41\xc9\x2f\x92\x86\xc4\x41\x26\
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+\x17\x2e\xf7\x1c\xce\xe7\x9e\xef\x7d\xf7\xdc\x07\xff\xb3\x89\x5a\
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+\xc0\x22\x30\x7c\xe0\xc0\x81\xc2\x8b\x17\x2f\x06\xff\x13\xe0\xca\
+\x95\x2b\x27\x5f\xbf\x7e\x7d\xc7\xb2\xac\xce\xf3\xe7\xcf\x73\xfc\
+\xf8\x71\xd2\xe9\x34\x5a\x6b\xca\xe5\x32\xe3\xe3\xe3\x14\x8b\x45\
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+\x7d\xfb\xf6\x21\x84\x40\x6b\x4d\x14\x45\xf8\xbe\xcf\xbb\x77\xef\
+\xb8\x7f\xff\x3e\x23\x23\x23\xb2\xa1\xa1\xa1\x77\x6e\x6e\xae\x66\
+\x35\xb1\xad\x49\x2e\x97\x3b\x39\x33\x33\xf3\xcb\xa5\x4b\x97\xe2\
+\x57\xaf\x5e\xa5\xa9\xa9\x89\xba\xba\x3a\x1a\x1b\x1b\x69\x6a\x6a\
+\xa2\xb9\xb9\x99\x74\x3a\x4d\x2a\x95\x22\x95\x4a\x71\xec\xd8\x31\
+\x3c\xcf\xb3\x5e\xbd\x7a\x95\x3f\x72\xe4\xc8\xcf\xab\xab\xab\xa5\
+\x5d\x01\x61\x18\xfe\xe8\xba\xee\xe7\xfd\xfd\xfd\xa4\x52\x29\x1a\
+\x1a\x1a\x68\x6e\x6e\x26\x95\x4a\x91\x48\x24\x88\xc5\x62\xc4\x62\
+\x31\x12\x89\x04\x75\x75\x75\x24\x93\x49\xda\xda\xda\x98\x9e\x9e\
+\xb6\x66\x67\x67\xbf\x08\x82\xe0\xfb\x9a\x3a\x75\x74\x74\x64\x1d\
+\xc7\x31\xc5\x62\xd1\xbc\x79\xf3\xc6\x94\x4a\x25\x73\xf1\xe2\x45\
+\x13\x45\x91\x51\x4a\x19\xa5\x94\x91\x52\x9a\x28\x8a\x8c\xef\xfb\
+\x66\x6d\x6d\xcd\x5c\xb8\x70\xc1\x2c\x2d\x2d\x99\x42\xa1\x60\xea\
+\xeb\xeb\x4d\x63\x63\x63\xf6\x63\xb9\x2d\x80\x72\xb9\x9c\xcf\x66\
+\xb3\x1c\x3a\x74\x88\x64\x32\x49\x5f\x5f\xdf\x5f\x4e\xcb\x42\x08\
+\x41\x36\x9b\x25\x97\xcb\x21\x84\x40\x08\xc1\xe5\xcb\x97\xab\xfe\
+\x8e\x8e\x0e\x32\x99\x0c\x9e\xe7\xe5\x6b\x02\x82\x20\x70\xcf\x9e\
+\x3d\x8b\x6d\xdb\x5c\xbb\x76\xad\xea\x34\xc6\xec\x08\x36\xc6\xd0\
+\xd3\xd3\xb3\x63\x5d\x08\x41\x77\x77\x37\x4a\x29\xb7\x26\x40\x29\
+\x75\xb4\xa5\xa5\x85\x44\x22\xc1\x83\x07\x0f\xaa\xc9\xb6\xc6\xe0\
+\xe0\x20\x8f\x1f\x3f\xc6\x18\xc3\xa3\x47\x8f\x76\x00\x8d\x31\xb4\
+\xb7\xb7\x03\x1c\xfd\x18\x20\xbe\x09\x40\x08\x41\x3c\x1e\x47\x29\
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+\x7e\xfa\xf4\x29\xbe\xef\x13\x86\x21\x5a\x6b\x8c\x31\x84\x61\x48\
+\x10\x04\x68\xad\x51\x4a\x11\x86\x21\x61\x18\xa2\x94\x42\x6b\x4d\
+\x10\x04\x04\x41\x40\xb1\x58\x44\x6b\x3d\x5c\x53\x22\xcb\xb2\x0a\
+\x85\x42\xe1\xeb\x7c\x3e\x4f\x7b\x7b\x7b\x55\x06\xcf\xf3\x10\x42\
+\x70\xef\xde\x3d\x84\x10\x54\x2a\x15\xa4\x94\x3b\xfc\x6f\xdf\xbe\
+\xe5\xc9\x93\x27\x00\x85\xdd\x5a\x85\x63\xdb\xf6\x0f\xa7\x4f\x9f\
+\xee\xbc\x7b\xf7\x2e\xb6\x6d\x63\x59\x16\xb6\x6d\x23\x84\xd8\x71\
+\x26\x4a\xa9\x6a\xcb\xf8\xf0\xe1\x03\xd7\xaf\x5f\x67\x62\x62\x62\
+\x08\xe8\xda\xed\x26\xff\x61\x59\xd6\xc4\xf2\xf2\xf2\x37\xef\xdf\
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+\xab\xab\x93\x45\x01\xd9\x6c\xb6\x2f\x99\x4c\x52\x57\x57\xc7\xed\
+\xdb\xb7\xd1\xf5\x9f\x89\x65\x32\x19\x32\x99\x4c\xe8\x78\x66\x66\
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+\x51\x06\x41\x70\x61\x71\x41\x9e\x0b\x55\xa2\x69\x3c\x7a\xf4\x08\
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+\x54\x56\x56\x12\x8d\x46\x89\x44\x22\x44\x22\x11\x84\x10\xa1\x73\
+\xdf\xf7\x51\x4a\xe1\x79\x5e\x58\x51\xb9\x5c\x8e\x83\x83\x03\x1e\
+\x3f\x7e\x2c\x5d\xd7\x35\x2e\xdd\x64\xa5\x14\x9a\xa6\xa1\xeb\x3a\
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+\xf3\x3f\x75\x0f\x7e\xee\x9f\x7c\x0c\xbd\x3d\x39\x13\x23\xfb\x5d\
+\x70\xa6\x2f\xfc\x0c\x12\xb7\x9b\x44\x18\x49\x80\x2a\x11\x73\x89\
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+\x9b\xd0\x99\xcd\xc8\x86\x72\x00\x85\x52\x0d\xd3\x73\x0e\x38\x55\
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+\xd5\xe5\x20\x09\x50\x25\x62\x2e\x14\x92\x3d\x9d\x03\x29\x26\xbc\
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+\x54\x8a\x44\x01\x56\x16\xc0\xaf\xc1\xd9\xf8\x74\x13\x90\x80\xd5\
+\xbb\x5d\x12\xa0\x4a\xc4\x48\x68\xd8\xf4\x4e\x66\x99\x2a\xca\x20\
+\x19\xa5\x14\x17\xa7\x0b\x38\x7e\x6e\x16\x85\x72\xcd\x4f\xaa\x12\
+\xdb\xa6\x58\x3b\x32\x80\x5f\xfd\xb9\x4f\xe1\x13\x1f\x79\x2f\xda\
+\xdb\x23\x17\xe2\x4b\xc3\xd9\x4a\xfe\xfb\x70\xb6\x96\x4f\xc0\xea\
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+\x95\x6d\x4c\x07\x30\x35\x57\xc6\xd4\x9c\x33\x87\x47\xa5\xe9\xb0\
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+\xd2\x30\x19\xcb\x55\x1b\x53\x73\x25\x64\xd2\x69\xe4\xfc\xb5\xad\
+\xd4\x2a\x68\xb6\x3d\x83\xb1\x75\x23\xe8\xef\xeb\xc5\xf9\x8b\x13\
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+\x78\xa0\xe5\x94\x53\x07\x70\x69\x12\x98\x01\x52\xbd\xb0\x15\x6f\
+\xbe\x43\x1c\x70\xd2\xa9\x7c\x71\xc1\xc9\x89\x33\x30\xe4\xd3\x06\
+\x00\x4a\x2c\x94\x00\x55\x8b\x62\x7a\xce\xd9\x21\xba\xb7\xbb\x8d\
+\x5b\xdb\x4a\x2c\x37\x93\x4e\x61\x74\x64\x15\x56\x8f\x0c\x61\x62\
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+\x95\x34\x03\x2d\x45\xc1\xc6\x10\xd3\x24\x0a\x45\x22\x63\xf5\x7f\
+\x84\x57\x08\x95\x05\xca\x00\xa5\x86\xa6\xa8\xa9\x48\x91\xec\x89\
+\x09\x68\x16\x40\x09\x58\x05\xcb\xb6\x31\x33\x57\x46\xa5\x66\xa3\
+\x37\x97\x45\x26\xad\x1f\x11\x4c\xa7\x08\x86\x06\xfb\x30\xb6\x6e\
+\x35\xf2\x73\x0b\x18\x9f\x98\x01\xa5\x08\x73\xbb\xe9\x04\xf0\x01\
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+\xd0\x11\xc1\x0c\x80\xf7\x00\xb8\x0e\xc0\xeb\x00\x26\x2f\x47\xb0\
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+\x00\x13\xc0\xe2\xc3\xe3\xb3\x2c\xb1\x2d\x61\x12\x95\x8c\xd4\x81\
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+\x55\x1b\x56\x30\x65\x50\x38\x6e\x37\x73\xc5\x0a\x7a\xbb\xda\xd1\
+\xd1\x9e\x56\x14\xe2\x8e\x08\x12\x82\xde\x9e\x6e\xac\x5f\x3f\x0a\
+\xab\x56\xc3\xc5\x4b\x93\xa8\x85\xbb\xdd\xb4\x01\xd8\x0c\xe0\x1a\
+\x00\xaf\x01\x98\x5e\xe9\x60\xb5\x22\x8c\xe9\x80\xd2\x3c\xcb\xc7\
+\x29\x2c\xe0\x7e\x1e\xc9\xd8\xc9\x17\xaa\x5b\xe3\x48\xaa\x47\x61\
+\x78\xd5\x9a\x8f\x99\x40\x7e\x8d\x26\x3e\x07\x6f\x74\x07\xd7\x06\
+\xc9\xf0\xcc\x74\x88\x8a\x4f\x3d\x53\x3e\x65\x2b\x15\x9a\x24\x89\
+\x67\x60\x27\x2a\x73\xb8\x0c\x3e\x94\xfb\xd3\x9a\xce\xf9\x0a\x84\
+\xca\xd5\x6c\x4a\x1c\x6a\x70\xd3\x52\xbe\x2c\x0a\xc2\xd9\xa7\xf8\
+\xeb\xe2\x75\x28\xb8\xdf\x8a\x42\xdc\xfc\x7c\x22\xc9\xd7\x50\xfb\
+\xec\xe8\x9f\x93\x20\x0f\x55\x3e\x0f\x62\x18\xa5\x14\x17\xa7\x0b\
+\xd8\x7b\x74\x1c\x13\xcc\xda\x56\xaa\xb4\x29\x02\x8c\x0c\xf6\xe1\
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+\x2f\xc0\x59\xdb\xea\x6e\x00\x58\xc9\x46\xf6\x15\x03\x54\x9e\x48\
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+\x3a\x1b\x52\x0e\x37\xf2\xc7\xd4\x4d\x01\xcd\x64\x78\x22\x00\x91\
+\x57\x8e\x77\x2d\xc1\xa8\xc3\x54\x36\xe6\xbb\x05\x53\x2e\x2f\xfc\
+\x4c\xf2\xb3\xc2\xb7\x3c\x0c\xa0\x3c\x90\x12\x23\x45\x80\xf2\x9e\
+\x1b\x02\x60\x66\xae\x8c\xbd\x47\xc7\x71\x76\x7c\x5e\xf5\x7d\xe1\
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+\x46\xf5\x1b\xec\xcf\x39\x77\x50\x48\x31\x35\xeb\x1a\xd3\x15\x23\
+\x5d\xa1\x06\x6a\xe6\x20\xdc\xde\xa4\x50\xa1\x22\x54\x24\x1d\x25\
+\xd7\xd5\x43\x84\x42\x09\xf3\x1f\x51\xa6\x97\x51\x48\x5e\x62\x39\
+\xac\x73\xea\x81\x86\x88\x5e\xb9\xbf\x54\x93\xc9\x33\x72\xeb\x8d\
+\xef\x24\xaa\x78\x55\xa3\x42\x46\x03\xc3\xfa\x40\x19\x14\x23\xa2\
+\xf1\x5d\x37\x10\xc1\x82\x0c\x91\xeb\x53\xaa\x78\x4c\x84\x4e\xcd\
+\x0b\x92\x29\x8c\xf8\x6e\x5d\x95\x9a\x8d\xc9\xd9\xa2\x03\x46\xdd\
+\x59\xa4\x15\xcf\x50\xe0\x76\x93\xc2\xea\x91\x55\x18\x1e\x1a\xc0\
+\xf8\xc4\x14\x66\xf3\x91\x6e\x37\xc3\x70\x8c\xec\x79\x38\xbb\xdd\
+\xac\xb8\x85\xf8\x56\x16\x50\xb1\xc2\x8c\xfa\x05\xc6\x74\xc4\x02\
+\x2c\xee\x28\xc2\x8e\xe5\x1c\x36\x0f\xb4\xf8\xbc\xf2\xda\xed\x5a\
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+\x18\xdb\x15\x18\xe5\x60\x97\xe2\xc5\x93\x0e\x82\x13\x95\xad\xc9\
+\x07\x68\xaa\x06\x85\x40\x3d\x55\xd5\x23\xe8\x8b\xde\x01\x65\x6a\
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+\xcd\x9b\x30\xd8\xa7\x36\xa6\x3b\xd3\x13\x82\xed\xc4\x59\xc0\x82\
+\xa2\xc0\xe6\xb0\x2c\x75\x0a\xb3\x39\x54\x61\xf5\x11\x65\xfd\xe1\
+\x9b\x54\xe8\x0c\xee\x41\xa8\xce\x50\x2e\x19\xf9\xe5\x85\xdf\xeb\
+\x10\xaa\x3c\x0c\xbf\x28\xe2\x09\x89\x28\x8a\x1d\xa1\x84\x30\xa2\
+\xa7\xa8\x97\x79\xc9\x25\xe3\x39\x82\x6b\x4f\x59\x1f\x43\x05\x52\
+\x86\x02\x94\x1b\x60\x0c\x50\x7e\x7a\x3e\xde\xb6\x1d\x55\xb0\x50\
+\xaa\xa1\x2f\x97\x45\x7b\x26\x2d\x81\x94\x27\xe9\x14\x41\x5f\x6f\
+\x0e\x63\xeb\x46\x51\x2e\x57\x70\x69\x7c\x1a\x56\xb8\xdb\x4d\x16\
+\xc0\xfb\xe0\x2c\x75\xbc\x07\xc0\xdc\x4a\x01\xab\x15\x63\xa3\x0a\
+\x6c\x05\xca\x08\xf9\x94\xb1\x17\xd4\x65\xc7\x0a\xb3\x65\x29\x0c\
+\xf0\x6c\xd9\x26\x4b\xe6\xca\xef\x92\x6c\xcc\x75\x44\x66\x08\xce\
+\x8b\x29\x1b\x6f\x28\x07\x5e\x81\xa1\x46\x3d\x1b\xdd\x35\x96\x13\
+\xef\x4f\x7f\xd5\xcd\x11\x27\x30\xc0\xfb\x65\x2b\x40\x8f\x2b\x51\
+\x51\x7c\x60\x2f\x22\x5a\x10\xf2\xaf\xa2\x50\x98\x38\x75\x41\xb2\
+\x43\x71\xba\x1d\x61\x8b\x54\x7e\x80\xf8\xba\xd5\xcf\x54\x94\x1d\
+\x4a\xea\x2a\x63\x13\x55\x5d\x14\x0a\xe0\xec\xc4\x3c\x5e\x3b\x7c\
+\x09\x53\xf9\x92\xf2\xfa\x7b\xc9\x53\x29\x82\xd1\xe1\x41\x7c\xfa\
+\x13\x1f\xc4\x3d\x1f\xb8\x03\x9d\x1d\xd9\x28\xbb\x55\x3b\x80\x5f\
+\x06\xf0\xd7\x70\x5c\x6f\x56\x84\x91\x7d\xc5\x00\x95\x27\x2a\x80\
+\x70\x23\x9a\x04\x58\x71\x41\x8b\x35\xc1\xcb\x23\x42\x72\x3d\xc4\
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+\xd3\x4c\x09\xa0\xd2\x21\xb8\x82\xb9\xed\xd5\xd9\x2b\xa0\x99\x66\
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+\xd4\x1d\x24\x96\xeb\x01\x00\x42\xd4\xcf\x00\x93\xca\x14\xa0\xc4\
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+\xef\x43\x7f\xb4\xdb\x4d\x0a\xc0\xa7\xe1\x18\xd9\xef\x01\x96\xbf\
+\xdb\xcd\x8a\x03\x2a\x4f\x38\x78\xa0\xf2\xc3\x10\xa4\x33\x03\xac\
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+\x2c\xf4\x77\x67\xd1\xde\x96\x52\x34\xdb\x39\x4b\x13\x82\xfe\xbe\
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+\x7c\xab\x5e\x38\x46\xf6\xe2\x72\x03\xab\x15\xa3\xfa\x51\x2a\xdb\
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+\xb0\x42\xa7\x8d\x02\x27\xaa\xf9\x33\xc9\xe4\xed\x00\x4d\xd4\xb6\
+\x33\xad\x29\xce\xed\xa8\xd2\xe6\x04\x28\x47\x2e\x79\xa6\x06\x29\
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+\xab\x98\x9a\x2b\xa1\xbb\xb3\x0d\xdd\x1d\x19\x29\x81\xaf\x78\x10\
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+\xef\x76\x73\x13\x80\xdb\xe1\x4c\x0c\x3d\xbf\x5c\x98\xd5\x8a\x61\
+\x54\x2a\x61\xbe\x45\xd2\x17\x8b\x4b\xa7\xf3\xcf\x53\xb0\x80\x20\
+\x2e\xa0\x52\x2a\xb2\xa0\x1f\xd5\x33\xd1\x9b\x78\x83\xac\x17\x24\
+\xda\x94\xd9\xd7\x88\x0a\x2f\xa8\xef\xf3\x26\x96\xcc\x3a\xee\x89\
+\xed\xf6\x3b\x12\x03\x94\xa2\x8c\xe5\x2c\x96\x78\x64\x29\xa2\x10\
+\x76\x0a\x83\xae\x4a\x48\xfd\xd5\x74\x86\x8a\x60\xc3\xdf\x2d\xa9\
+\xab\xdc\x4d\x14\xd8\x10\x5c\x90\x64\xf1\x9f\x6d\x8c\x12\x87\x02\
+\xbb\x18\x61\x23\xa8\xfa\x99\x11\x43\xd9\xe7\x87\x7b\x9e\x35\xcf\
+\xb4\x97\x76\x66\xae\x84\xd7\x0e\x5f\xc4\xe9\x8b\x73\xa0\xb6\xba\
+\x7b\x80\xf3\xb1\xeb\xcd\x75\xe2\x03\xef\xbd\x1d\xf7\x7f\xf2\x43\
+\x18\x5e\x15\xe9\x76\x43\xe0\xd8\xac\xbe\x0f\xe0\x3e\x2c\x13\xb7\
+\x9b\x15\xc1\xa8\x6e\xbb\x25\x6c\xc2\x67\xd1\xb7\x51\xc9\xac\x45\
+\x2f\x71\x6c\x59\x72\xbc\xce\x08\xcf\x8c\x44\xb1\x6c\x88\x6b\x0f\
+\xe1\xdb\xc7\xda\xb1\xc4\x76\x0b\xf5\x10\xbe\x60\x08\xc5\xf1\x61\
+\x1a\xda\x18\x3e\x9f\x53\x6f\xab\x0b\x93\x48\x6d\x4f\x55\x4b\xd8\
+\x46\xa5\x1a\xd6\xc1\xe3\x45\x70\xb1\x28\x0b\x94\x22\x00\x72\x2a\
+\xb3\xca\x48\xa9\xe8\x2d\xf3\x01\x91\x8d\xdc\x94\x07\x3f\xc2\xe6\
+\x51\xb0\x3b\xae\xab\x6a\x3b\x54\x10\xc3\xd3\x27\x35\x13\x73\x62\
+\x08\x01\xaa\x35\x1b\xe3\xb3\x45\x10\x00\x7d\xb9\x2c\x52\x29\xf5\
+\x9d\x23\xc4\x31\xb2\x0f\x0f\xaf\xc2\xc8\xf0\x20\x26\x27\xa7\x31\
+\x93\x9f\x8f\x72\xbb\x19\x81\x03\x58\xd3\x00\x0e\x2c\xb5\xdb\xcd\
+\x8a\x00\x2a\x4f\xf5\x53\x5d\xd6\xc9\xd9\x22\x26\x67\xf9\x65\x5e\
+\xf4\x4b\xa0\xc8\x12\xb9\x74\x4b\x1c\xd0\x62\x8e\x7d\x63\x38\x11\
+\x81\x86\x69\xa1\x46\xb5\x13\x31\x46\x0b\xc0\x44\x63\x14\x87\x01\
+\xe4\xf8\xed\x90\x55\x2c\x4d\x52\x50\xd6\xfc\xc3\xfc\x11\x4d\x38\
+\x2f\xdc\xab\x18\x59\x17\x7b\x40\xc3\x52\x53\xdd\x82\x89\x7a\x1b\
+\x96\x00\x3b\xca\xe3\xa0\x48\xb1\xdd\x44\x62\x65\xbc\x4a\xca\x8e\
+\x08\xf2\x7d\xe7\xc3\xa4\x18\x03\x80\x72\x5b\xc9\x84\x59\xb6\x33\
+\x22\x58\xa9\xda\xe8\xef\xe9\x40\x5b\x46\x56\x92\xbc\xf4\x99\x74\
+\x0a\x03\x03\x7d\x58\x3b\x3a\x8c\xb9\xf9\x79\x4c\x4e\xe5\x23\xee\
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+\xae\x8c\xf9\x52\x15\xfd\xb9\xac\xbf\xa5\xbc\xaa\xce\x54\x0a\xe8\
+\xe9\xe9\xc6\xd8\xba\x35\xa8\x55\xca\xb8\x38\x3e\x0d\xcb\x0a\x75\
+\xbb\xe9\x00\xf0\x7e\x38\x8e\xcd\x7b\x72\x63\x9b\xe7\x97\x02\xac\
+\x56\x16\x50\x29\x86\xa4\x26\xf2\x45\xdf\x98\x0e\x70\x1f\x36\x4e\
+\xe2\xb0\x2c\xc0\x1c\xb4\x08\x0b\x24\x02\x5b\x52\xa9\x70\x22\xf3\
+\xe2\x1a\x2c\xb1\x2f\x05\x70\xb1\xea\x25\xd7\x8e\x90\x1e\x91\x90\
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+\xa9\xf1\x41\x28\x94\x86\x06\xc9\x4f\x8b\x44\xaf\x14\x40\xc4\xe8\
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+\x44\x8d\x08\x6e\x82\xb3\x08\xdf\x21\x00\xa7\x16\x13\xac\x32\x8d\
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+\xd5\xbf\xc1\x84\x1d\xf5\x09\x01\x2d\x76\x94\x84\x10\x45\x42\xd7\
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+\xe1\xd5\x01\x8e\xee\xe1\xd6\x00\x1b\x5f\x84\x08\x9c\x5e\x31\x32\
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+\xea\x82\x13\xfc\x6b\x23\x31\x4b\x0f\xb0\x04\xc0\x61\x01\x2b\x60\
+\x4c\x08\xda\x21\x5e\xe7\x30\x55\x10\xc1\xfd\xe4\xef\x37\x09\xbf\
+\x9f\x1a\xb0\x12\x6e\x49\xd4\x5d\x69\x89\xd8\xcc\x68\xe2\xf8\x4c\
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+\x3a\xb2\x58\xb7\x76\x14\x6d\x6d\x29\x5c\xb8\x34\x89\x4a\xb8\xdb\
+\x4d\x1b\x80\x3b\x01\x6c\x84\xe3\x76\x33\xd9\x88\xdd\x6a\xc5\x00\
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+\x13\xa4\x87\x99\x65\x5e\xe2\xcb\xc6\x81\xa8\x08\x64\xe2\x8b\x20\
+\x19\x70\xd9\x8c\x7a\x56\xe5\xcd\x23\x62\xac\x34\xf1\x45\xc2\x33\
+\x9e\xfe\x7a\x51\x96\x45\x51\x28\xd7\x30\x33\x5f\xc1\xe4\x5c\x19\
+\xb3\x0b\x65\x1e\x9c\x54\x6d\x90\xd8\x14\x03\x58\xc2\x05\x23\xda\
+\x6b\xa8\x60\x57\xd2\xdc\xa9\x28\xb0\x0a\x4f\x13\x65\x9f\x94\xc0\
+\x8a\x63\x5d\xf5\x5d\xf6\x66\x08\x21\x04\xa5\x8a\x85\x73\x93\xf3\
+\xa0\x00\x7a\xbb\xdb\x99\x38\xa6\x6d\x8e\xf7\x17\xd2\xde\xda\x56\
+\x43\xfd\x18\x9f\x9c\x46\x7e\xae\x10\x05\xb6\xeb\x01\x7c\x10\xc0\
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+\x20\xde\xf4\xb8\xa0\xa5\x7a\xa0\x21\x3d\x88\xba\x38\x15\x98\x98\
+\x01\x58\xf4\x86\x0f\xfe\xcb\xc5\x37\x81\xeb\x23\x11\xca\x54\xd1\
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+\xe2\x1b\xa7\x62\x59\x3a\xc0\x62\x4e\x95\x13\x30\xbd\xbb\xc4\x6a\
+\x66\xec\xf5\x65\x8d\xec\xe1\x60\x15\x71\x5f\xd9\xf6\x73\x57\x94\
+\xff\x7a\x2d\x2d\x58\x01\xd5\x1a\xc5\xc5\xe9\x02\xaa\x35\x1b\x03\
+\xb9\x0e\x10\x42\x50\xb3\x1c\xdb\x20\x61\xae\x83\x33\x22\x98\x42\
+\x7f\x7f\x3f\xd6\x8e\x0e\x21\x9f\x9f\xc3\xd4\x74\xe4\xda\x56\x43\
+\x00\x3e\x02\xa0\x00\x67\x99\xe3\x5a\x1c\xb0\x5a\x11\x40\x75\x5b\
+\x08\x50\x8d\xcf\x16\x31\xee\x8e\xfa\x29\xd9\x42\x0c\xd0\xf2\x1e\
+\x42\xee\xa1\x53\x3c\xc4\x2a\x56\xe5\xbf\x30\x4c\xa1\x51\x6a\x81\
+\x8a\x49\x89\xac\xd0\xd4\x6e\xc5\xd6\x27\x9d\xab\xd2\xa9\x2f\x87\
+\x00\x70\x44\x9d\x28\x4c\xdc\xe4\x96\x4d\x51\xaa\x58\xc8\x2f\x94\
+\xfd\x99\xe1\x05\x17\x9c\xa8\xd7\x78\xe6\xcf\x63\x42\x52\x8d\x1e\
+\x68\x41\x03\x5a\x4c\x7b\x45\x95\x50\x65\xbf\x52\x83\x9b\xde\x3e\
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+\x55\xdc\xa5\x26\x8e\x2a\x38\x3e\x53\xc0\x7c\xa9\x8a\xa1\xbe\x0e\
+\xb4\xb7\xa5\xdd\x15\x21\x6c\x58\x9c\x4a\xee\x38\x53\xe7\x72\x39\
+\xac\x5f\x37\x82\x72\xb9\x8c\x4b\x13\xd3\xb0\xc3\xb7\x94\xcf\xc1\
+\xd9\xed\xa6\x13\x8e\xdb\x4d\xc9\x14\xac\x56\x0e\x50\xf5\xea\x18\
+\x55\x01\x13\x33\x45\x89\xed\xc4\x05\x2d\x22\x3e\x60\x9a\x49\x7e\
+\xde\xcc\x5f\x29\x4e\xc3\x8c\x58\x1f\x30\x08\xf1\xec\x43\x1e\x9c\
+\x43\xdb\x17\xd5\x03\x2d\xf6\x49\x04\x2b\x3f\x34\x82\x45\x8a\xc0\
+\x44\xb4\x89\x85\x30\x06\x59\x3c\x70\x9a\x75\xe7\x3a\xcd\xb8\xb3\
+\xc3\x6b\x2e\x38\x71\xd8\x24\x67\xd7\x02\x17\x5b\x97\x96\x65\x31\
+\x27\x2a\xc0\x12\xab\x90\x3f\x04\x21\x46\xf6\x18\x60\x25\x3e\x2f\
+\x7c\x98\xd0\x1e\xb6\x1d\x8a\xb6\x2e\xa5\x4c\xbb\x73\xd5\xfa\x73\
+\x1d\xe8\xee\x6c\xf3\x97\xac\xf1\x96\xb1\xf1\x9c\xf3\x53\x29\x82\
+\xce\xae\x4e\x8c\xad\x5d\x8d\x14\xa1\xb8\x10\xed\x76\x93\x05\xf0\
+\x5e\x00\xfd\x00\x76\x98\x4e\x5f\x58\x31\x40\xd5\xd7\xab\x5e\xe1\
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+\x0f\x09\x4a\x56\xdb\x17\xf8\xaf\xa4\xf6\x2b\xab\x7b\xc8\xd9\x34\
+\x4c\x39\x12\xf3\x82\xfc\x20\x2b\x87\xe4\xb9\x9e\x6b\x54\x0a\xaf\
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+\xe5\x77\x46\x35\x15\x21\x04\xb0\xd8\x0b\xa8\xfc\x60\x48\xd7\x2d\
+\x04\xac\xd8\xfb\xa4\x05\x2b\x3e\x6d\xd8\x07\x8c\x57\xfd\x08\xdf\
+\x0e\xae\xad\x06\x37\x64\x11\x64\xae\x50\xc5\xa5\xe9\x02\x72\x9d\
+\xed\xe8\xeb\xce\xfa\xe1\xd4\x75\xf6\x0e\x66\xc0\x03\x1d\xd9\x2c\
+\xd6\xad\x1d\x41\x77\x67\x16\xe7\x2f\x4d\xa0\x5c\x8e\x74\xbb\xb9\
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+\x3c\x82\xa5\x6a\x29\x82\x10\x61\xbd\x25\xc2\xa4\xf3\x51\x13\x10\
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+\xe6\x55\xdc\x78\x71\xe1\x38\x67\x67\x1d\x5e\x81\x52\xaf\x07\x05\
+\x10\x4a\x41\xb8\xad\x78\xa8\x32\x35\x8b\x85\x36\xdc\xa9\x04\xa5\
+\x2a\xc6\xf3\x25\x9c\x9b\x5a\xc0\xb9\xe9\x82\xb3\x39\xa6\x67\x14\
+\xf7\x40\x42\x41\x9b\x82\xd3\x70\xf0\x52\x81\x96\x8a\x65\x89\x80\
+\x15\xaa\x0e\x6a\x55\x41\x11\xac\x34\x1f\x15\x25\x58\xc9\x69\x39\
+\x40\x54\x80\x95\xe2\xd0\x6f\x2b\x1b\xb2\xd4\x42\x88\xc3\xac\x76\
+\xed\x3f\x87\x43\xa7\xa7\xfd\x49\xb6\x9e\x50\xea\x8c\xdc\x96\xdd\
+\x15\x28\xda\xda\xdb\x71\xe7\x1d\x37\xe3\xfe\x4f\x7e\x10\xab\x87\
+\xfa\xa3\xa6\x02\x77\x01\xf8\x1c\x9c\xd5\x17\x22\x65\xc5\xac\x47\
+\x05\xc8\x4b\x2c\x51\xf5\x7b\xc5\xa4\x0f\x16\x04\xf2\x1e\x1f\x16\
+\x44\x38\xa5\x8b\x7a\x3f\xcc\x83\xe6\xae\xc7\x47\xbc\x38\xca\xaa\
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+\x97\x06\x79\x79\x61\x91\xcd\x3d\x27\x6c\xfa\xa0\x8d\xd2\x62\x79\
+\x14\xa0\xec\x42\x6d\x70\x1b\x25\x94\xaf\x9c\x4d\x1c\xf5\x62\xb8\
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+\xd0\x4d\x2f\xc6\x07\xc7\x5e\xa1\x84\x52\x66\x6d\x2c\xb7\x8d\xd4\
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+\xa9\x95\x30\xcb\xa6\x80\x4d\x91\x4a\xa5\x30\xb6\x6e\x0d\x46\x86\
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+\xe4\xe1\xbe\x8e\xc1\x67\x33\x58\xc0\x4e\x88\x13\xda\x25\x28\x77\
+\x6e\x98\x1b\xef\x52\x66\x6f\x1b\x72\xaf\xcd\x1e\x10\x49\xa0\x8c\
+\x60\xf7\x60\x1f\x96\x54\x6c\x4e\x6c\x51\xc8\x64\x4f\xaa\xd9\xc1\
+\x85\x82\x75\xbf\x70\xc0\xa9\x52\x63\x96\x16\x71\x13\x9a\xd9\x53\
+\x82\x8e\x11\x02\xff\xc5\xe7\xee\xa7\x50\x0c\x61\xa8\x25\x0b\x5a\
+\xf5\x02\x16\x07\x44\x0c\x58\x79\x8b\xdf\xf9\xd7\x9e\xba\x20\xe2\
+\xb7\x33\x0a\xac\x20\xa5\x0d\xf0\x2a\x28\x8b\x50\x12\xb4\xc7\xfb\
+\x70\x79\x75\xbb\xb0\x15\x00\x26\x03\xd0\x24\x7c\xcd\xae\x56\x0b\
+\x85\xb3\x3d\xfc\x35\xeb\xfa\x71\xe7\xc6\x11\x64\xdb\xc2\x31\x85\
+\x10\x82\xa9\xa9\x69\x6c\x7b\xfe\x65\xbc\x7d\xf8\x94\xc9\xf3\x71\
+\x1c\x40\xd1\xa4\x2d\x2b\x06\xa8\x54\xeb\x49\x47\xa5\xd5\x5d\x27\
+\xca\x3c\x4a\x5c\x62\x17\x81\x7c\x20\x70\xd1\xc4\x61\x02\xde\x0b\
+\x41\xdc\x97\xd9\xfb\x36\xc2\xff\x42\x06\x31\x0c\xab\x22\x54\x00\
+\x2c\xa6\x6e\xaf\x44\x56\x05\x11\xd3\x48\x7d\x61\x80\x90\x61\x5f\
+\x32\x63\xe2\xf5\x46\xca\xe4\x27\x8a\x24\xb6\xed\x38\xb4\x56\xaa\
+\x36\x4a\x55\x07\x9c\x58\xd6\xe4\x49\xca\x04\x9b\x54\xe2\xd5\x45\
+\xe4\xc0\x80\x3c\xc9\xc0\xe5\xf5\xd1\x04\xb0\x58\x62\xe6\x83\x03\
+\x02\x80\xf4\xd7\x2c\xa7\x41\x5e\x07\xc8\x78\x76\x65\x0e\x56\xea\
+\xb4\x1e\xcb\x06\x55\x80\x15\xdb\x75\x8a\x00\xbc\xfc\x20\xc2\x00\
+\xaa\x8a\x7f\x2e\x8e\x50\x0a\xb4\xb7\xa5\x70\xd3\x95\x43\xb8\xf9\
+\xea\x55\xc8\xb6\xa5\x43\x41\x93\x10\xe0\xdc\xb9\xf3\xd8\xba\xfd\
+\x25\xbc\x73\xea\xbc\x49\x15\x07\x01\x7c\x07\x40\xd5\x64\x75\xd0\
+\x25\x07\xaa\x54\xa6\x03\x76\xad\x64\x96\x58\xa5\xbf\x50\x6f\xcd\
+\x74\x70\xc8\xc4\x52\x7d\x20\x0c\xb4\x18\x8c\x52\xb0\x25\x0a\x1a\
+\xb8\x7c\xb0\x0f\x17\xdb\x1e\xb6\x5d\x5c\x5e\xe6\x21\xf4\xbf\xda\
+\x72\x3d\x5e\x18\x9b\x07\x0c\xd3\x93\x54\x52\xb6\x97\x92\x16\x29\
+\x30\x3a\x4e\xd5\xf5\xe2\x9c\x25\x77\x6b\x2e\x6b\x2a\x57\x6d\x67\
+\x39\x5e\xcb\x86\x6d\x0b\xb3\xc8\x75\xf7\xc2\xd8\x9e\x42\xb9\x1f\
+\x25\xb3\x13\xd4\x5b\x16\xac\xfd\x4b\xcf\xb2\x2c\x0d\x60\x79\x1f\
+\x17\x2d\xbb\x62\x55\x41\x4e\x53\x23\x4a\xb0\xf2\xef\x8d\x08\x56\
+\xcc\xa5\x8e\x06\x2b\xe6\x56\x51\x96\x75\x45\xa8\x80\xec\xb3\xb9\
+\xc8\x58\x45\x29\xd0\xd5\x91\xc1\x1d\xd7\x8d\x60\xe3\xd8\x00\xd2\
+\x29\x12\xbe\x1a\x2b\xa5\x38\x7a\xec\x04\xb6\x6e\x7f\x09\x17\xc7\
+\xa7\x4d\x98\xd4\x21\x00\xbf\x01\x67\xfd\x2a\x23\x59\x72\xa0\xea\
+\x18\xde\x88\xc2\xb9\x7d\x46\xb3\xdd\x02\x16\x01\x9e\x30\xf8\x80\
+\xc1\xda\x43\xc2\x41\xcb\x67\x2b\xac\x21\x94\x05\x19\x1f\x3c\xd8\
+\x17\x9f\x30\xf5\x32\x46\x52\xd6\x66\x25\x74\xc3\x09\xe3\x0d\x63\
+\xbc\xea\x16\xe4\x0d\x8a\x12\xd4\x45\x9f\x9d\x89\x65\x53\xc5\x1a\
+\xea\x2c\x22\x10\x7f\x27\x15\xdb\xa6\xa8\x5a\xce\x5a\xe1\xd5\x9a\
+\x03\x4c\x1e\x63\xa2\xc2\x75\x90\x49\x8f\xa4\x00\xc7\x10\xc2\xfd\
+\x30\x77\x48\x09\x5e\x32\x68\x09\x2c\x8b\x53\xdd\x35\x80\x25\xaa\
+\x83\xac\xea\x05\x57\xc5\x72\x59\x72\xb8\xdd\x4a\x63\x93\x62\xed\
+\x47\x02\x73\x0a\x46\x44\xa8\xcf\xc0\x38\xb6\xe7\xb7\x29\x42\x05\
+\xf4\x91\x74\x71\x59\x15\xa5\x40\x7f\x4f\x16\x77\x6d\x1a\xc5\x15\
+\xab\x7b\x84\x7b\x26\xdc\x59\x42\x50\xab\xd5\xf0\xe6\xfe\x83\xd8\
+\xbe\x73\x0f\x66\xe7\x16\x4c\x40\xea\x05\x00\xff\xca\xfd\x85\xe9\
+\x5a\xeb\x4b\x0d\x54\xa4\x73\x78\x23\x2d\x9c\xdb\x67\x9c\x81\xd5\
+\x12\x88\x18\x06\xe6\xa1\x0f\x01\x2d\x2f\x8f\x7f\x4c\x19\xd0\xe1\
+\x0c\xcf\x24\x30\x90\xb3\x15\xb1\x5f\x79\xef\xab\xca\x15\x2c\x1b\
+\x9c\x82\x32\x18\xb0\xa3\x0c\x88\x29\x41\x92\xef\x35\x6f\xcc\x87\
+\x74\x4c\x5d\xf6\x60\x51\x0a\xcb\x72\x1c\x4f\xbd\x8d\x0c\x6a\x96\
+\xed\xcf\x7f\x11\x41\x57\x9e\x00\xaf\xb7\x6b\xc9\x77\xd0\xe4\x66\
+\xa9\x92\x07\x2a\xab\x9f\x98\xaa\x40\x8b\x67\x59\x22\x60\x29\x55\
+\x42\x51\x1d\x74\x3f\x4c\x2c\x10\xb1\xaa\x60\x14\x58\x81\xb0\xf5\
+\x51\x2e\x6d\x60\xa7\x62\xd5\x3c\x91\x4d\x05\xc6\x75\x95\x0a\xe8\
+\x0f\xc8\x68\x54\xc0\xc5\x34\xac\x8f\xae\xea\xc6\xdd\xd7\x8f\x62\
+\xa4\xbf\x33\x14\x1e\x09\x21\x28\x97\x4a\x78\xe9\x95\x7d\x78\xf1\
+\xd5\x37\xa3\xb6\xda\x02\x00\x0b\xc0\x43\x00\x7e\x13\xc0\x61\xc0\
+\x1c\xa4\x80\xa5\x03\x2a\xbf\x47\xeb\x3f\xfe\x31\x4c\xee\xfb\xc7\
+\xba\x0a\xa1\x8a\x13\xe5\xa8\x9e\x08\x5a\x4a\x20\x10\x2d\xba\x2e\
+\x63\x61\xd9\x0d\xf1\x9f\x59\xef\xfb\xe7\x26\x0d\x10\x8c\xb3\x59\
+\x11\xc6\x66\xc5\xc4\x39\x35\xb2\xb6\x2e\xf0\xf5\xb3\xba\x27\x43\
+\xfc\xfc\xf7\x96\x06\xfb\xc6\x59\xae\x6d\xc9\xdb\x5b\xae\x66\x39\
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+\xbe\xd2\x17\x9a\x9b\x50\xe5\x87\xc6\x87\xfe\x80\xee\xf2\xcc\xd9\
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+\x0a\x56\xde\xf5\xe5\xf6\x07\x24\x7e\x1b\xfd\x27\x2b\xca\x5e\xc5\
+\xde\x76\xc1\x5e\xb5\xd8\x2a\x20\x05\x90\x49\x11\x5c\x7f\xc5\x20\
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+\x9e\x9f\x9e\xb7\xe9\xa3\xf3\xeb\x31\xb4\x80\xa5\x11\x38\xc0\x06\
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+\xd5\x6a\x05\x7b\x5e\xdf\x8f\x9d\x2f\xee\xc5\x7c\xf8\x6e\x34\xde\
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+\xab\x54\x2a\xa0\xd7\x68\xad\x0a\x08\xd6\xaa\xd9\xd8\x74\x05\x8a\
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+\x63\xdb\x8e\x97\x71\xe0\xd0\x3b\xb0\x2c\x1a\x05\x52\xf3\x00\xbe\
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+\x22\xbb\x92\x3c\xde\x15\x2d\x96\xc1\x89\x30\xc9\xf4\x2f\x7c\xd3\
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+\xb0\x22\xd8\x15\x61\xd2\x71\x06\x74\x70\xaa\x20\x6b\x1b\x52\x1a\
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+\x15\x31\x40\x1e\x25\xce\x08\x2a\x20\xd8\x7a\x5b\xc8\xaa\x44\x77\
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+\x71\x20\xa0\x56\xf9\x04\x14\x51\xb2\x2a\xd9\xb9\x98\x05\x22\xb1\
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+\x20\xa5\x9c\x9e\xa0\x03\x28\x33\x70\x12\x0d\xe0\x61\x29\x75\x42\
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+\xbc\xaa\x32\x48\x2b\xac\xe9\x22\x9b\x32\x55\x5a\x82\x64\xf1\xd8\
+\x54\xa8\x01\xdd\x2f\x92\x57\xf9\xe0\x57\xc3\xb3\x25\x22\xc6\xb1\
+\x4d\x88\x09\x52\x61\x2c\x4a\x0b\x50\x8a\xcb\xc4\xf1\xae\x98\x9f\
+\x98\x80\x4d\xf9\xff\x05\x77\xdc\xeb\xaa\x0b\x36\xa1\x80\x25\xec\
+\x28\x53\x0f\x58\x05\xa3\x81\xec\x48\x9a\xde\xb8\x2e\x39\x11\x87\
+\xbc\x6e\x52\x54\x1c\x56\xe5\xb7\x03\xbe\x11\xdf\x73\x6a\xde\xb0\
+\xba\x17\x77\x5e\x37\x82\xde\xee\x76\xd9\xb7\x8f\x01\x3b\xdf\x1d\
+\xe6\xf9\x57\xf1\xfa\xfe\xc3\x26\xee\x30\x65\x6a\x57\x7f\x50\x9e\
+\x7a\xe7\x6b\x33\x47\x9f\x65\xdd\x61\x1a\x65\x49\x61\x8f\x42\x5d\
+\x2a\x60\x23\x36\x2a\x31\xbc\xde\xdf\xa6\x88\xe8\xd7\x67\x52\xbb\
+\xf7\xba\xaa\x41\x2d\x3e\x9b\x12\xde\xf9\xd0\xde\x72\xcd\xe4\x18\
+\x14\x0b\x52\x7c\x10\xd7\xd6\x98\x20\x15\xce\xa2\xd4\x00\xe5\xa7\
+\x6c\x90\x55\xf1\xa0\xc4\xd4\x2f\x6c\x14\x1a\x84\x6b\x00\x8b\xb8\
+\xe0\xc2\x00\x91\xa7\x0a\xb2\x76\xab\x38\x60\x85\x10\xe3\xba\x18\
+\x61\xbc\x63\x4c\x3d\xac\x4a\x34\xca\x53\x20\x93\x4a\xe1\xba\xf5\
+\xfd\xb8\xf5\xaa\x21\x74\x64\xd3\x01\x18\xb3\x00\xcb\xdc\x6b\x67\
+\x77\x98\x97\x70\xf8\xd8\x29\x13\x77\x98\xbc\x5d\x2b\xff\xc5\xc2\
+\xb9\xd7\xbf\xb3\x70\x6e\xef\x1c\xf8\xe9\x07\xaa\x5b\x1d\x87\x25\
+\x35\x13\xdc\x00\x44\x03\x95\x29\xc8\xc4\x0d\x47\x44\x78\x3c\xd1\
+\xd0\x00\xbe\x72\xc5\x2a\x9d\x26\x3d\x8c\xc1\xa6\xbc\x76\x28\x0d\
+\xe8\x60\xd5\x4b\x7d\x39\x62\x9b\x39\x30\xe1\x22\x63\x80\x54\x0c\
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+\x18\xa4\x8d\xdd\x08\xb9\xf0\x38\x45\xf3\x4d\xaa\x97\x4d\x71\x60\
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+\x29\xd1\x3d\x46\xc5\x9e\x94\x0c\x51\xb8\xa6\x51\x57\x98\x72\x89\
+\x5c\xa8\xa1\xaa\x78\xe2\xb3\x2c\x8e\x61\x29\xd9\x95\x7b\x6d\x54\
+\xaa\x60\x04\x58\x39\x20\x44\x02\x9b\x94\x5b\x33\x15\x98\x8e\x97\
+\x4e\xa7\x02\x4a\x6f\x55\xe8\xeb\xa6\x79\xdf\x15\xe8\x45\x6d\xa0\
+\xa7\xb3\x0d\xb7\x5f\x3b\x82\x2b\x47\x7b\x7c\xf7\x21\xbe\x58\x17\
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+\xda\x6f\xd7\x4a\xb3\xbf\x3f\xf5\xd6\x43\xcf\xd8\xd5\x22\x05\xbf\
+\x44\x8b\x49\x8f\xea\x65\x49\xc6\xec\x49\x25\x61\x40\x55\x2f\x9b\
+\x8a\xcf\xbe\x68\xe4\xf3\x6e\x26\xe2\x1b\xcf\xfc\x72\x6c\xc6\x3f\
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+\xc9\x05\x00\x63\x6b\x51\x80\x50\x14\x48\x11\xfe\xbf\xf0\x39\x55\
+\x7c\x02\x45\xbd\x42\x7b\x74\x97\x45\x14\xaa\x86\xb5\x60\xe0\x8f\
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+\x8e\x5a\x09\x6f\x5f\x4c\xd5\x2d\x36\xab\x52\xb2\x2b\x27\x70\x55\
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+\xd4\x51\xcc\xa6\x5e\x96\xd4\x30\xab\x6a\xc6\xcc\xf4\x26\xa4\xaf\
+\xdf\x98\x6e\x46\xdd\x62\x32\x2b\x81\x09\x99\xb1\xa9\x88\xe9\x08\
+\x22\x3a\x84\xaa\x7c\x0c\x6e\x70\xc6\x73\xa1\x62\x03\x90\x8a\x64\
+\x51\x5a\x80\x52\x5c\x39\xc5\x65\x0c\xc5\x29\x55\x24\x07\x5e\xc1\
+\xd6\x57\x40\xc0\xb4\x7c\x10\x62\x55\x42\x1f\x10\x9c\x84\xa2\x2a\
+\x68\x0a\x56\x3e\x30\x91\x08\x7b\x95\x97\x34\x84\x4d\x35\x87\x55\
+\x05\x87\xeb\x86\x72\xb8\x73\xe3\x08\x06\x7a\xb2\x4e\x1f\x58\xeb\
+\x3d\x47\xc4\x08\x0a\x0b\x0b\x78\xfe\x85\x3d\x78\xf9\x75\x23\x77\
+\x98\x1a\xb5\x6b\x0f\x95\xa6\xde\xf9\xea\xec\xd1\x67\x4e\x22\xb0\
+\x47\xe9\x46\xf0\x4c\x01\x24\x2e\x4b\xaa\x9b\x55\xe9\x80\xaa\xd9\
+\x6c\x2a\xaa\x9c\x06\x45\x7e\xd1\xe3\xcc\x44\x8f\x32\xa2\xeb\xf2\
+\x85\x5b\xd3\x35\xe5\x85\xb1\x2a\x45\x80\x04\x52\x7e\x79\xf5\x83\
+\x94\x9f\x52\xc6\x3d\xae\x4e\xa9\xbb\xaa\x40\xa3\x2b\xec\x09\x95\
+\xc0\x8b\x1f\xed\x73\xd2\xc8\xfb\xf5\x69\x96\x11\x46\xc4\x68\x9f\
+\xff\x5a\xb0\x3e\x77\x8c\x73\x8b\xc4\x6c\x64\x15\x30\xb8\x7a\x8a\
+\x89\xa0\x9c\x6a\xa8\x5b\x9d\x53\x33\x02\xe8\x15\x4f\x9d\xfb\x78\
+\xf5\xda\x5e\xdc\x7e\xcd\x30\xba\x3a\xf4\xee\x30\xde\x87\x65\x7a\
+\x7a\x06\xcf\x6c\xdf\x8d\xfd\x07\x8f\xc3\x8a\x76\x87\x29\xda\xb5\
+\xf2\x77\x0b\x17\xde\xf8\xd6\xfc\x99\x3d\xac\x3b\x0c\x98\xe6\x89\
+\xc7\xd0\xa4\x61\xcf\xeb\xfd\x35\x2d\x87\x93\x66\xad\x9e\xd0\x48\
+\x9a\xe6\x80\x96\x4e\x77\xe3\x00\x81\x28\x81\x02\xca\x5f\xa2\x2c\
+\x57\x9a\xd5\x2d\x55\x17\xce\xa6\x64\x9e\x12\xa4\xe1\xa7\x29\x88\
+\xc6\x73\xb6\xc8\x38\x20\x25\x02\x56\xd0\x2e\x13\x80\x92\xda\xab\
+\xb9\x5b\x62\xb0\xf2\x5d\xa3\x6c\x1d\xa2\x2d\xca\x0b\x95\x99\x8d\
+\xc7\xae\xd8\x89\x9e\x9e\x2a\x18\x35\x35\x41\x98\x75\x20\xcf\x20\
+\x67\xa6\x01\xa8\xd6\x8f\x62\x67\xad\x1b\x91\x01\xe9\xb5\xe3\x01\
+\x8f\xc5\x05\x0a\x8a\xb6\x4c\x0a\xd7\x5f\x31\x80\x1b\x37\x0c\xa2\
+\x3d\xc3\xae\x21\x25\x63\x08\x21\xc0\xd9\x73\x17\xf0\xd4\xb3\x2f\
+\xe2\xf8\xc9\x73\x61\xb7\xc3\xbb\xc6\x93\x76\xa5\xf0\xe7\xf9\x13\
+\x3b\xff\x73\x69\xea\x1d\xd1\x1d\xc6\x14\x40\x54\x0d\x8a\xea\x7d\
+\xa3\x69\x24\xc9\x68\x0a\x52\x9d\xc7\x65\x53\x71\xd3\xd5\x2d\x3a\
+\xf0\x50\x28\x2f\x11\xdd\x25\x11\x8d\x65\x38\x85\x66\xa4\x2f\xb4\
+\xd3\xcc\x89\x88\xab\x32\x23\x94\x5b\xa5\x74\x75\x69\x36\x48\xa9\
+\x00\x2a\x1a\xa7\x42\xaf\x2a\x1b\xe8\x3f\xa1\x22\x68\x71\x80\xa5\
+\xde\x0d\x99\x80\xf0\xb6\xab\x28\xb0\x82\x30\x7d\x80\x35\x47\x6b\
+\xed\x55\x01\x50\x82\x8d\x65\x40\xcb\x8c\x55\x29\xde\x74\xaf\x9d\
+\x04\xa0\x36\x45\x57\x36\x83\x5b\xae\x5a\x85\x6b\xd6\xf6\x23\x95\
+\x52\x6b\x8b\x81\x8a\x4b\x71\xe4\xe8\x09\x3c\xf9\xec\x6e\x5c\xb8\
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+\xdd\x34\x7c\xc9\xc5\x5c\x35\xd1\xcf\x44\x6f\xb8\xbb\x51\x6c\x8a\
+\x73\x22\x56\xb3\x36\x0e\x30\x25\xe3\x39\x53\xb4\x62\xba\xb9\x1e\
+\xa4\x88\x54\x9d\x29\x40\xc9\x57\x80\xc4\x7f\x0a\x5c\x7b\x13\x5b\
+\x9f\x0c\x5a\x3c\x60\xe9\xd9\x95\x21\x58\x31\x4c\xc8\xb7\x49\x69\
+\xed\x55\x3a\x36\xa5\x67\x44\x5a\x62\x20\x00\x9e\xe4\x03\x48\x29\
+\xfa\x72\x59\xdc\x71\xed\x30\xc6\x86\x72\x5e\xcf\xd5\x45\xb9\xee\
+\x30\xfb\xde\x7c\x1b\xcf\xec\x78\xc5\xc8\x1d\x86\x52\xeb\xf5\xea\
+\xfc\xf8\x1f\x4e\xbd\xf5\xe3\xdd\xc1\x5e\x5e\x0d\x4d\x21\x68\xb6\
+\xc4\x05\x4a\x09\xa8\xe2\x82\x53\xbd\xec\x2b\xaa\x5c\xf3\xee\xb2\
+\x4f\xbe\x82\x9e\x04\x18\x40\xb8\x73\xb9\x15\x3a\x95\x8d\x05\x06\
+\xef\x97\x67\x38\xea\x79\x53\x2a\x36\xc5\xa3\x0d\xd7\x36\x3f\x56\
+\xad\xf2\x01\xea\xba\xb8\x76\x30\xf5\xa8\x40\x4a\xc9\xa2\x4c\x01\
+\x4a\x64\x62\xf5\xdc\x2b\x30\x2b\x4f\x8a\x9b\x85\xba\x07\x2c\x60\
+\xa9\xd8\x95\x31\x58\xf9\x23\x6f\x8c\xea\x07\xde\xb8\xce\xad\xed\
+\xa4\x71\x6b\x51\x83\x97\xf8\x1b\xe4\x15\xb7\x68\x57\xc9\xc8\x40\
+\x27\xee\xbc\x6e\x04\x43\xbd\x11\xee\x30\x24\x85\x72\xa9\x88\x17\
+\x5e\xda\x8b\x5d\x2f\xbd\x81\x62\xa9\x6c\xe0\x0e\x53\x7b\xa6\x3c\
+\x7d\xf2\x8f\x66\x8e\x3c\x7d\x08\xfa\xa9\x07\x6c\x35\xf5\x86\x37\
+\xcc\x92\xe2\x84\x9b\x1a\xd3\x4d\xc3\xd1\x60\x78\xc3\x52\xbf\xda\
+\x17\xa5\x9b\x1a\x34\x39\x92\x4d\x85\x30\x38\x45\x84\x6e\x61\x3e\
+\x36\x5d\x3d\x20\xc5\xba\xe8\xb0\xf5\xc8\x00\x25\xe4\x8d\x79\x39\
+\x7c\xa1\x8a\x6c\xc4\x05\x2d\x2d\x60\xa9\xd9\x55\x24\x58\x41\x8e\
+\x97\x8d\xeb\x60\xd8\x14\xaf\x02\x8a\x9b\x2f\x84\xdb\x99\xf8\x7e\
+\xc9\x6f\x25\xcb\xe0\x9c\xb2\xd7\xaf\xee\xc1\xed\xd7\x0c\xa1\xa7\
+\xab\x8d\x61\x7d\x6c\x83\x82\x76\xcd\xe5\xe7\xb0\x6d\xc7\x4b\x78\
+\xed\x8d\x43\xa8\xd6\xac\x28\x90\xaa\xd8\xb5\xf2\x3f\x14\x2e\x1d\
+\xf8\xb3\xf9\x53\x2f\x9f\x47\x30\xb2\xd7\xa8\xfa\xd5\x54\xc0\xa9\
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+\xdc\x01\x07\x50\x52\xbd\x0a\x00\x35\x16\x37\xb9\xcf\x34\x18\x86\
+\x13\x00\x56\xc0\xb7\xb8\x35\xcf\x3d\x03\xba\x29\x58\xa9\x96\x66\
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+\x30\xd3\xbc\x6e\x99\xb4\xb3\xd0\xdd\xcd\x57\xad\x42\x47\x7b\x5a\
+\xf2\xd9\xe3\x30\x94\x10\x5c\xba\x34\x8e\xa7\x9e\x7d\x11\x07\x8f\
+\x9c\xf4\xc1\x56\x2f\x74\xce\xae\x14\xff\x6a\xee\xd4\xee\xbf\x29\
+\x4e\x1c\x66\x77\x87\x69\xb5\xc4\x56\xe1\xea\x15\x16\xa8\x9a\xa5\
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+\x49\x04\x36\x24\xf9\x0e\x82\x8f\xd7\xa2\x9d\x48\x7b\x18\x40\x88\
+\xcc\xa2\xbd\x22\x9a\x85\xf9\xc4\xb6\x72\xa0\x63\x0e\x52\xa1\x0c\
+\x4a\xa1\x6a\x46\xdd\x0b\x5f\xa8\x98\x2c\xb8\x76\x2c\x68\x11\x3f\
+\x8c\xf8\x0c\x8b\xdd\x82\x9d\x55\x05\xa3\xc0\x4a\xf2\xcb\xe3\xec\
+\x55\x41\x73\x55\xeb\x48\x79\xe1\x4a\xc3\x7a\x08\xab\x92\x01\x2d\
+\x60\x77\x36\x05\xb2\x6d\x69\xdc\xb0\x61\x00\x1b\xc7\xfa\x91\x49\
+\x85\xed\x0e\xe3\x94\x70\xe2\xe4\x29\x3c\xb1\xf5\x05\x9c\x3a\x6b\
+\xe4\x0e\x73\xc1\x2a\xe7\xbf\x31\x73\x74\xeb\xff\xa8\xce\x8f\x8b\
+\xbb\xc3\xe8\x9a\xb8\xd8\xe1\xba\x73\xe3\xf0\x38\xc6\xf4\xb8\x6a\
+\xdf\xe2\x0a\x31\x0a\xd2\xc6\xd6\x83\x9e\xa1\x6c\x4a\xf3\xc2\xeb\
+\x67\xb2\xeb\xd8\x14\xcb\x6e\x88\x54\x1e\xd7\x06\x6d\xd1\x0a\x75\
+\x50\x97\x86\x29\x9f\x68\x2e\xaa\xf1\x35\x62\x12\x52\xe1\xc0\xb7\
+\x46\x11\x1e\xb0\xa8\xef\xff\x27\xb2\x2b\x33\xb0\xf2\xc1\x86\xa1\
+\x55\xd2\x0e\xc7\xaa\xd7\x42\x78\xd5\x74\xfa\x92\x88\x5f\x60\xeb\
+\x12\x58\x15\x05\x90\xeb\x6c\xc3\xad\x57\x0f\x61\xc3\xea\x1e\x1e\
+\xeb\x44\x10\x05\x40\x2d\x1b\x6f\xbd\x7d\x04\x4f\x6d\xdb\x8d\x89\
+\xa9\x59\x03\xa3\xb9\x7d\xa8\xb6\x30\xfe\x6f\xa6\xde\x7e\x74\x1b\
+\xb5\x2a\x36\xe4\x9e\x35\xaa\xa6\x45\x85\xc7\x79\x12\x1a\x9a\x02\
+\x61\x32\x3d\xa1\x19\xd2\x52\x30\x23\x82\xa1\x97\x3f\x53\x37\xa3\
+\x2e\xb5\x4f\x54\xb9\x42\x7b\x45\xd4\x65\xe9\x52\x19\x20\x25\x4f\
+\xe6\x84\x25\x63\x38\x90\x22\x32\x00\x29\x59\x97\x90\xc6\x2f\x4a\
+\xa6\xab\x6a\x58\x57\x74\x46\x3b\x10\x46\xb9\xac\x81\xba\xc7\x00\
+\x16\x0d\x4a\x56\xed\xc3\x17\x05\x56\x81\x41\x5b\x20\x41\x0c\x42\
+\x48\x2a\xa0\x60\x58\x37\x67\x55\xe0\xeb\x82\xfc\xe6\x0d\xf6\x64\
+\x71\xfb\xb5\xc3\x58\x3d\xd0\x85\xb0\xf7\x9c\x10\x82\x4a\xb9\x82\
+\x57\xf6\xbc\x89\xed\xbb\xf6\x18\xed\x0e\x43\xed\xda\xee\xca\xec\
+\x99\xaf\x4e\x1f\x7a\x62\x9f\x5b\x2d\xfb\x04\x2d\x25\x08\x35\x43\
+\xa4\x32\x9b\x6d\xa3\x32\x65\x5b\x42\x78\xa3\xd7\x29\xa2\x3a\x22\
+\xbc\xcf\x11\x3a\x98\x56\xed\x8b\xea\xa5\xce\x77\x50\x51\x2f\xef\
+\xce\xa2\xb0\x75\x09\x6c\x4a\x5c\xd7\x8a\xad\x97\x67\x72\x2c\xeb\
+\x8a\x9e\x9d\x2e\x6b\xaa\x44\x38\x17\x3a\x29\x82\x5c\xd4\xb5\x71\
+\x25\xd8\x86\xdd\x3f\x83\x1f\x44\x83\xb6\xc9\x3b\xca\x98\x83\x95\
+\xcf\x9d\x08\xe4\x39\x4d\x3e\x68\x41\xcb\xa6\x4c\x57\x3a\xe0\x32\
+\x49\xc7\x8e\xac\x59\xd5\x8d\xdb\xaf\x19\x42\x7f\x2e\x2b\x62\x9b\
+\x30\xb7\x8a\xa0\xb0\x50\xc0\x73\x3b\x5f\xc1\x4b\x7b\x0e\xa0\x6c\
+\xe2\x0e\x63\x55\x1e\x2b\x5e\x3a\xf4\x6f\xf3\x27\x77\x9d\x84\xbc\
+\xf2\x81\xae\xaa\xb8\xe1\x71\x59\x8f\x31\x3b\xaa\x47\x3c\xa0\x32\
+\x04\x14\x6d\x78\x9d\x00\xd5\x18\xd3\x22\xba\x00\x11\x10\x22\x4a\
+\x89\xa3\xf6\x11\x29\x0f\x89\xc8\x6b\x06\xa4\x91\x0d\x10\xd2\xa8\
+\x54\x3e\x6e\x0a\x01\x11\x6b\x0e\x63\x5d\x66\x00\xd5\xc8\xcd\x62\
+\x01\x93\x05\x2d\xd5\x7e\x7d\x61\x5b\x5b\x85\x82\x15\xaf\xf1\x49\
+\x01\x6a\x67\x61\xce\xa9\x06\xf2\xb0\xa0\x50\x8e\x77\xa8\xf8\x05\
+\x05\x48\x8a\xe0\xaa\xd5\x3d\xb8\xf9\xaa\x55\xe8\x56\xb9\xc3\x30\
+\x55\x10\x42\x30\x35\x39\x8d\xa7\xb7\xbd\x88\x37\xde\x3a\x06\xcb\
+\x32\x70\x87\xa9\x16\xff\x6e\xfe\xcc\x2b\x7f\x59\xb8\xf8\x96\xe8\
+\x0e\x13\x76\xe9\x5b\xa1\xfe\xd5\x9b\xae\xae\x7a\xa3\xa6\x27\x44\
+\x85\x37\x43\xa5\x8b\x5f\x86\x41\x0e\x62\x10\x5b\x8f\xda\xa7\x67\
+\x63\xec\xaf\x02\x30\x88\x2e\x8b\x01\x9b\x12\x54\x4e\xb5\xca\x47\
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+\xb4\xa5\x53\xd8\x38\xd6\x8f\x4d\xeb\xfb\xd1\xde\x96\x12\xe6\x6f\
+\x89\xd7\x0f\x38\x7b\xe6\x3c\x1e\xdf\xba\x0b\xc7\x4e\x9c\x0b\xbd\
+\xd6\x4e\xf9\x74\xca\xaa\xcc\x7d\x7b\xf6\xf8\x8e\xff\x5a\x99\x3d\
+\xa3\xdb\x1d\x66\x39\x4b\x43\x80\x55\xcf\xe6\x0e\xcb\x52\xc4\x97\
+\x3f\xac\x0b\x44\x99\x51\x50\x6d\x74\x6a\x9f\xb6\x64\x81\x99\xe9\
+\xe8\x5e\x38\x6a\xc5\xe9\xa4\x54\x1f\x0b\x52\x41\x98\xd0\x6f\x1d\
+\x48\x89\x2c\x4a\xc1\xa0\xe2\x80\x93\xd4\x6c\x26\xaf\xbf\xe2\xa6\
+\xfb\x9f\xc7\xb0\x4c\xf6\xe1\xd3\x82\x15\x37\xfa\x17\xe8\x6e\x66\
+\x4b\xb0\xc8\xac\x4a\x4a\x0f\xdd\x14\x05\xc0\x06\xd0\x91\xcd\xe0\
+\xa6\x0d\x83\xb8\x7a\x4d\xaf\xbb\x3b\x8c\xa8\xef\xb1\xef\x1f\xc5\
+\xa1\xc3\xef\xe0\x89\xad\x2f\xe0\xfc\xc5\x49\x13\x77\x98\x53\xd5\
+\xc2\xd4\xd7\x67\x0e\x3d\xf1\x98\x55\x99\xaf\x29\x9e\x96\x46\x59\
+\xcb\x52\x8a\x51\x9b\x4c\x67\xa6\x37\xda\x90\xd6\xf5\x52\x60\x00\
+\xaa\xda\xe5\x17\x19\x3a\x34\x31\xd0\xbe\x34\x2b\x85\x46\x74\xbd\
+\xa9\x6c\xca\x3b\x12\x41\x96\x4d\xc3\x02\x0d\x09\xc0\x22\x1c\xa4\
+\x14\x00\x45\xf4\xbd\x34\xc1\x2d\xe5\xcc\x6b\x37\xa3\x04\x58\x8a\
+\xdd\x62\x9c\x70\xc5\x82\x77\xec\xcb\x2f\xaa\x61\x60\x9e\x7e\x49\
+\x75\x23\xd0\xce\x0f\xe0\xd0\x48\xfc\x95\xf4\x4a\xbf\x7f\xbd\xdd\
+\x6d\xb8\xed\xaa\x21\xac\x1d\x8a\xde\x52\xbd\x56\xab\x61\xef\xbe\
+\xb7\xf0\xf4\xf6\x97\x31\x33\x3b\x1f\x3d\xb2\x67\x5b\x6f\x54\xf2\
+\xe7\xfe\x78\xfa\xd0\xe3\xbb\x0d\x76\x87\xd1\xf5\x28\x2a\xbc\x51\
+\x60\x6b\x05\x00\x72\x65\x36\xd3\x98\x6e\x0a\x48\x4d\x01\x2e\x1d\
+\x61\x61\x7f\x4d\x26\x26\x9a\x10\x9a\xe8\xba\x64\xb6\x14\x0a\x8e\
+\x71\x58\x94\xb2\x4e\xbd\xca\xc7\xe3\x2f\x0b\x3c\xf1\x41\x2a\xce\
+\x26\xa5\xda\x66\x13\x80\x7d\x86\x39\xa2\x21\x02\x16\xcb\xae\x4c\
+\x56\xe7\x64\x18\x53\xd0\xa6\x10\x15\x10\x3c\x56\xe9\x58\x95\x38\
+\x02\xa8\x64\x55\x6e\x8d\xc3\xfd\x9d\xb8\xed\x9a\x55\x18\xea\xed\
+\xe0\x96\x0b\x96\x90\x80\x10\x94\x4a\x45\xec\x7a\xf1\x35\x3c\xff\
+\xe2\x3e\x33\x77\x18\xab\xfa\x5c\x69\xf2\xe8\x9f\xcc\x1e\x7f\xee\
+\x30\x73\xc1\xc3\x00\x61\xb1\x00\x67\xd1\x01\xac\x15\x33\xd3\x17\
+\x51\xfc\xb9\xcc\x8c\xef\x25\xfb\x35\xf5\x3e\xb3\xd0\x1a\x42\xb9\
+\xb9\x33\xfe\x03\xcc\xff\xaa\x9e\x50\x3e\x0d\x75\x1f\x7a\x75\x1e\
+\xee\x2b\xaf\x68\x03\x57\xbc\xb6\x1d\x44\x1d\xce\x76\x93\x92\xc0\
+\x47\x4e\x8c\x0b\x9a\x1e\xa4\x73\xcf\x29\x03\x62\x94\xb9\x8a\xec\
+\xeb\xef\x1d\x50\x16\x18\xd9\x3b\xa1\x7a\xe7\xd8\xb9\x46\x7e\xba\
+\x80\x89\x04\x61\x84\x63\x57\xbe\x6a\x17\x01\x56\x4c\xb3\xd4\x2a\
+\xa0\x7f\x63\xd9\x04\xdc\x13\x12\xe7\x51\xf3\xcb\xf0\x40\x6e\x6c\
+\x55\x37\x6e\xb9\x7a\x95\xeb\x0e\x43\x15\xe9\x83\xb6\xcf\xce\xe6\
+\xf1\xcc\xf6\xdd\xd8\xb3\xf7\xa0\x99\x3b\x4c\xb5\xf4\xe0\xc2\xf9\
+\xbd\x7f\xbe\x70\x6e\xaf\xb7\x3b\x4c\x2b\x54\xb6\xa5\x64\x4c\xb1\
+\xa4\x1e\xa0\x5a\x54\xe6\x14\x55\x6a\x57\x36\x83\xc1\xde\x4e\x10\
+\xd1\xc9\xd7\x7d\x11\x59\x23\x38\x7b\xae\x9d\x54\xe9\x96\xa3\x5f\
+\xb2\x58\x15\xae\x8b\x07\x5f\x17\x5b\x8f\x4a\xbd\x0b\x53\xfb\x14\
+\x75\x48\x69\xb8\x7e\xe8\xc2\x88\x74\xac\x5a\xdb\x8a\xbb\xe4\xa1\
+\xcc\x0a\xa8\x59\x14\xc5\xb2\x05\xc9\x29\x45\x60\x68\xdc\xc7\xc4\
+\x65\x5a\xdc\x8e\x32\x08\xd4\x3c\x4f\x15\x54\xae\x76\x00\x06\x90\
+\x3c\x50\x03\xe5\x3e\x3c\x51\xab\x72\x06\xec\x4a\x60\x55\xe2\x6c\
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+\xdd\x08\x9d\x1a\x14\xe4\x53\xa8\x54\x41\x06\x46\xeb\xe3\x1f\x3a\
+\x0e\x88\x98\x32\xfd\x10\x22\xa6\x25\xe1\xe5\x33\x85\xb2\x2a\x1a\
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+\x6c\x00\xed\x6d\x69\x6c\x5a\xdf\x8f\xeb\xd6\xf6\x21\x93\x26\xae\
+\xba\xa7\x2f\xec\x9d\x77\x4e\xe1\xb1\xa7\x76\xe2\xe4\x99\x8b\xc1\
+\xc7\x54\x27\xd4\xbe\x58\x2b\xce\x7c\x6b\xe6\xe8\xd6\x07\x6b\x85\
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+\x29\x64\xdb\x9c\x8f\x0e\xfb\x52\x07\xe7\xce\x7f\xe2\x4b\x1e\xbc\
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+\xd4\x54\xf5\x08\xcc\x8c\x0d\x15\x9e\xf4\xb0\x32\xe2\x80\x94\x10\
+\xa2\xbe\x56\x0a\x21\x84\xa0\x3d\x53\x73\xea\x10\xdb\xc6\x1e\xf9\
+\xe0\x44\x83\xa2\xfd\xa9\x05\x40\xf8\xf6\x56\x6a\xb0\xe2\x30\x08\
+\x02\x16\x45\xb2\x2a\xc5\x08\x20\x82\x79\x59\x62\x06\x6a\x03\xb9\
+\x8e\x0c\x6e\xba\x72\x10\xeb\x87\x73\x81\xda\x0d\xe6\x8d\x66\xee\
+\xb3\x65\x59\x38\xf0\xd6\x61\x3c\xbe\xf5\x05\x4c\x4c\x1a\xb8\xc3\
+\xd8\xd6\x91\xea\xfc\xc5\x3f\x9d\x3e\xf8\xf8\x36\x6a\x57\x03\x0d\
+\x3c\x11\x00\x2b\x14\xa8\xc4\x3b\xa8\xf2\x15\x65\x3e\xb2\x7c\x46\
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+\x7e\xee\xbe\xbc\x9e\x1d\x2d\xac\xf9\x21\xdd\x61\x08\x8c\x90\x47\
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+\x15\x2e\x1e\xf8\xb3\xf9\xd3\x2f\x9f\xc0\xd2\xa9\x7a\xcd\x12\xd3\
+\xb6\xc7\xee\xe3\xca\x62\x54\x91\x48\x11\x03\x4a\x48\x58\xb0\x61\
+\x39\x4a\x35\x33\x4e\xd5\xe6\xed\x25\x2a\x78\x95\xb5\x37\x7d\xc9\
+\x8a\xaa\xe2\x82\x14\x89\x4a\x10\x72\x9d\xfc\x5c\xc2\x7e\x7d\xe2\
+\xdc\x29\x2d\x58\x79\xf6\x2a\x76\x0a\x81\x6e\x7b\xf4\x30\x56\xa5\
+\xea\x94\x62\x84\xd5\x69\x13\xc1\x86\xd5\x39\xdc\x74\xc5\x00\x3a\
+\x3d\x77\x18\x05\x55\xf7\xae\xcb\xe4\xe4\x14\x9e\xdc\xfa\x02\xf6\
+\x1d\x38\x02\xcb\xb2\xa3\x8c\xe6\x45\xbb\x52\xf8\x6f\x73\xa7\x5f\
+\xfe\x4e\x71\xfc\xd0\x24\x96\xc6\x68\xde\x32\x60\x69\xb6\x34\x13\
+\xa8\x5a\xc8\xb4\x48\x64\x0c\x11\x5f\xda\x10\xbb\x92\x59\xc9\x8a\
+\x17\x99\x98\xe4\x23\x06\x21\xfa\x6c\x44\x09\x18\x3a\x36\x26\xc0\
+\xaa\x50\x06\xcb\x12\x45\x00\x26\x91\xc0\x25\x56\x15\xde\x0b\x42\
+\x02\xc3\x38\x27\x94\xfb\x01\xb7\x7e\x94\x57\x6c\xc4\x26\x0d\x5c\
+\x43\x42\x56\x3c\xe0\xe6\x3b\x29\x58\x95\x7a\xf2\xa6\x5a\xda\x32\
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+\xe6\xcc\x39\x3c\xfa\xe4\xf3\x38\xfa\xce\x59\xff\x7a\x68\x85\xd2\
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+\x06\x06\x8d\x02\x4a\xb3\x01\x69\xd1\x01\x4e\x04\xaa\x56\xa8\x6b\
+\x0d\x97\x49\x6d\x0b\xd4\xb6\x61\x0b\xe3\x39\xec\x97\x9a\x30\xff\
+\x29\x5f\x5c\x8d\x01\x5c\x4a\xab\x53\x5f\xa4\xf5\x9a\xf8\xf3\x70\
+\x1f\x39\xa2\x01\x52\x22\x9c\x33\xed\xd7\xb4\x57\x9b\x5f\xec\x2f\
+\xd7\x27\xb9\x47\x52\xfb\xa4\x0e\x03\xa9\x54\x0a\xa9\x54\xd8\x87\
+\x9e\xb0\xb9\xa1\xbc\xcd\x84\x99\x49\xe5\x4f\x63\x72\x73\x18\x6e\
+\xd2\xc0\xab\x80\x4c\x55\xda\x79\x07\x6a\x26\xa5\xce\xc2\xab\x7f\
+\x94\x52\x74\xb4\xa7\x71\xc3\xfa\x7e\x6c\x18\xed\x41\x9a\x10\x79\
+\x8e\x14\x23\x94\x52\x1c\x3a\x74\x1c\x8f\x3d\xb5\x13\xe7\x0c\xdc\
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+\x4b\xb8\x68\xf5\x02\x40\x5c\x80\x5a\xb6\x80\xa4\x2b\x73\x59\xab\
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+\xc6\x46\x64\x56\x1e\xea\x13\x45\xc5\x9a\x42\x6d\xd4\x10\x74\x54\
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+\xc9\x55\xbb\x28\xf1\x80\x4a\x64\x3d\x51\xe7\x51\xe1\xa6\x12\x76\
+\x93\x00\x00\xa5\x72\x15\xfb\xde\x3a\xb6\xc8\x97\x72\xd9\xdf\xb7\
+\x45\x93\x8e\xce\xfd\xb8\xf1\x8e\x3b\xf0\x93\x9f\x78\x2f\xfa\xba\
+\xdb\xfd\x7d\xf6\x24\x12\x15\x62\x24\xf3\xc0\xc9\x07\xad\xa8\xa5\
+\x84\x19\xb0\x52\xba\xe6\x85\xb2\x29\x26\x91\x62\xf9\x17\x65\x52\
+\x57\x86\xfa\x3a\x71\xf3\x95\x03\x58\xd5\x93\xd5\x8e\xf4\x02\x00\
+\x49\x11\x14\x0b\x45\x3c\xff\xc2\x1e\xec\x78\xe1\x75\x14\x8a\x26\
+\xee\x30\x95\x9d\xc5\xf1\xc3\x5f\xcf\x9f\xd8\x79\x88\xb9\x3a\x8b\
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+\x4d\x05\xb6\x14\x21\x8d\xc1\x61\x6c\x59\xd4\xca\x96\xb5\x94\x4b\
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+\xe6\x6a\x56\xa5\x02\x23\xfd\x88\x9e\xd7\xf6\xb5\xab\xba\x70\xd3\
+\x95\x03\xc8\x75\x2a\xdc\x61\x98\x71\x47\xb8\xee\x30\x4f\x3f\xfb\
+\x22\x5e\x79\xed\x2d\x43\x77\x98\xe2\x43\xf3\x67\x5f\xfb\x8b\xc2\
+\x85\x37\xcf\x63\xf9\x3f\x5c\xcd\x56\x2b\x9b\xc2\x16\xeb\x55\xfd\
+\x9a\x0d\x58\x16\x12\x59\x96\x42\x08\x41\xa9\xb0\x80\xf9\xfc\x2c\
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+\x1e\x03\x56\xf0\xe6\x7e\x89\x60\xa5\x61\x53\x41\xb1\x1a\x56\x25\
+\xab\x77\xbc\x31\x9d\x8d\x77\xdc\x61\xae\x5c\xdd\x83\xeb\xd7\xf7\
+\x21\xdb\x96\x0e\xd9\x78\xc1\xe9\xe7\xf9\x0b\x97\xf0\xd8\x53\x3b\
+\xf1\xd6\xc1\x77\x4c\xdc\x61\xe6\xad\xf2\xdc\x7f\xce\x9f\xd8\xf5\
+\xbd\xf2\xf4\xc9\x59\xa8\x8d\xe6\x54\xf8\xd5\x85\x9b\xa6\x6b\x34\
+\x3c\x4a\x9a\x0d\x50\x46\xa2\x02\xaa\x45\x37\xa8\xdb\xb5\xca\xe9\
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+\xca\x32\x66\x3a\x21\x69\x1b\x65\x76\x9c\xc4\x59\x8f\xca\x14\x04\
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+\x48\x5f\x07\x6e\x58\xdf\x87\xde\xce\xb6\xd0\xe2\x08\x21\x98\x9f\
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+\x6f\xba\xee\x30\xa6\xaa\x5e\x54\x7c\x2b\x41\xaa\x95\x80\xd1\x2a\
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+\x61\x57\xcd\xb4\x4f\xa9\xe2\xa2\xa0\x20\xa8\x4f\xb9\x85\x8c\xb9\
+\xc8\xab\xae\x9b\xe6\x33\x4f\x4d\x01\x64\xd2\x04\x57\xae\xce\xe1\
+\xea\xd1\x1c\xda\xd3\x29\x7e\x0d\x29\xb1\x6c\x02\x9c\x3a\x75\x16\
+\x3f\x7a\xf4\x39\x1c\x3e\x76\xda\x0f\xd3\x57\x40\x67\x6b\xa5\x99\
+\xbf\x99\x3d\xfe\xdc\x0f\xaa\x8e\x3b\x8c\xc2\x96\xa7\xec\x64\x33\
+\xd8\xcf\x62\x81\x94\xea\xb2\xc6\x2d\xcb\xa4\xbc\xa6\xa8\x7c\x9e\
+\xc4\xb5\x51\x99\xa4\x69\x44\xd5\xd3\x95\x15\x16\xbe\x94\x60\xa5\
+\x4b\x0f\xa8\xdf\xc1\x7a\xec\x53\xaa\xfc\xaa\x34\x71\x41\x4a\xbc\
+\xde\x0d\x01\x15\x10\x80\x40\xa8\xed\x3c\x4e\x79\x4c\x19\x94\x02\
+\x1d\x6d\x69\x5c\xb7\xb6\x07\x63\x43\xdd\x48\x91\xa8\xf2\x29\x0e\
+\xbc\x75\x14\x3f\x7e\xf4\x39\x9c\x35\x70\x87\x01\xb5\xcf\x56\xe7\
+\xc7\xbf\x35\x7d\xf8\xc9\xc7\xec\x6a\xa1\x26\x56\xaf\xb8\x5e\x40\
+\xf4\x0b\xbc\x1c\x41\xaa\x5e\x35\xcd\xa4\xff\xf5\x80\x91\xd1\x63\
+\x52\xcf\xcc\xf4\xa5\x66\x3e\xcb\x09\xac\x00\x73\x40\xd2\xa5\x0b\
+\xbb\x59\x51\xf1\x62\x7d\x61\xe7\x61\xe5\x34\x0c\x52\x00\x6f\xc8\
+\x6e\x42\x81\x5c\x19\xb9\xce\x0c\xae\x1f\xeb\xc3\x48\x7f\x87\x1b\
+\xa1\xae\x81\x10\x82\x5a\xb5\x86\x97\x5f\x7d\x13\x8f\x3e\xbd\x0b\
+\xd3\x33\x46\xee\x30\x6f\x55\x66\xcf\x7c\x7d\xe6\xf0\xd3\x2f\x52\
+\x6a\xb1\xd5\xc7\x55\x73\xe2\x02\x98\x69\x9e\x56\x81\xd4\x72\x61\
+\x6a\x91\xd2\xe8\x9a\xe9\x4b\xc5\x7c\x5a\x51\x3e\x2b\xa6\xea\x55\
+\x23\xea\x9e\x58\x66\xd4\x8d\x6b\xa6\xf1\x5c\x52\x69\x88\xef\x3a\
+\x5c\x9f\xd0\x90\xe6\xd3\xc8\x7c\xe1\x32\x98\x6b\xc7\xf5\xeb\xfb\
+\xd0\xdf\xdd\x1e\x9a\xc7\xd9\x5e\xad\x84\x6d\x3b\x5e\xc6\xb3\x3b\
+\x5e\x35\x75\x87\x79\xc1\xdd\x1d\xe6\x20\xf4\xf7\xa1\x11\xe0\x31\
+\x0d\x33\x4d\x1f\x96\x77\x29\x41\xaa\x1e\xf6\x69\x2c\xf5\xda\xa8\
+\xd8\xe3\x46\xc0\x04\x11\x65\xc5\xa9\x27\x2a\xad\x4a\xea\x55\xed\
+\xea\x61\x57\xba\xe3\x30\x75\x4e\xd7\x66\x20\xbc\x4e\xc4\x28\xcf\
+\x89\x37\xb4\x51\xc9\x94\x99\xca\x47\x2e\xe3\x51\xc4\x40\x93\x55\
+\xdb\xf8\xd5\x03\x9d\xd8\xb4\xae\x07\xdd\xd9\x4c\xf8\x45\x21\x04\
+\x33\x33\xb3\x78\xec\xc9\x9d\xd8\xfd\xea\x01\x54\x6b\xb5\x28\x90\
+\xaa\xda\xd5\xe2\x23\x0b\xe7\xf6\x7e\x6b\xe1\xfc\xbe\x73\x08\xdf\
+\x78\x81\x3d\xae\x07\xa0\xa2\xd2\xd6\x0b\x6a\xcd\x66\x5f\x51\x71\
+\x8d\x96\xaf\xbb\x1e\x91\x52\x0f\xa3\x6a\x44\xd5\x33\x29\xab\x55\
+\x60\x15\x55\x0e\x0c\xf3\xb1\x12\xc5\xae\x54\x69\x9b\x09\x46\xf5\
+\x1b\xcf\xe5\xfb\x40\x11\xf3\xe1\x09\x0a\xa2\x42\x6e\xca\xd7\xa2\
+\xf8\x0d\x5b\x93\x93\xc2\x59\xbc\x6e\xfd\x70\x97\xb3\x86\x54\x1b\
+\xb3\xa5\xba\x22\x1b\x21\x04\xe7\xcf\x5f\xc4\x8f\x1e\xdd\x8e\xfd\
+\x6f\x1f\xf7\xfd\x00\x43\x5a\xbd\x60\x95\xe7\xff\x73\xfe\xc4\xae\
+\xef\x96\xa7\x4f\xcc\x2a\xae\x9b\xc9\x8b\xd5\x8c\x17\x3a\x2a\xbe\
+\x95\x71\xf5\x96\x23\x5d\xcc\x88\xeb\x80\x18\x65\x69\xa5\x59\xdb\
+\x65\xb5\x5a\xd5\x33\x2d\x0f\x4d\xac\x83\x95\x7a\x47\xea\xa2\xca\
+\x84\xa2\x5c\x28\xd2\x35\x4b\xe5\xd3\xe5\x8b\x2f\x4c\xcf\xa9\x0b\
+\x3c\x1c\xf8\xf8\x58\xc5\x2a\x85\x51\x3b\xc6\x38\x76\xae\xb6\x74\
+\x0a\x57\x8f\x76\x63\xc3\x48\x0e\xe9\x14\xbf\x86\x94\x74\x11\x09\
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+\x56\x9c\xfe\xf6\xcc\x91\xad\xff\xd3\xdd\x1d\x46\x75\xff\xe2\x00\
+\x94\xee\x38\x0e\xb0\xb5\x02\xc0\x96\x82\x91\xc5\xb9\x0e\xb1\xa4\
+\x91\x35\xd3\x1b\x55\xc5\x9a\x05\x56\xac\x98\xa8\x7d\x26\x20\x07\
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+\xbe\x2e\x5c\x3f\x13\xf6\xd4\xac\xe3\xe5\xa6\x06\xd6\x5b\xd6\xa2\
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+\xe5\x81\x41\x3e\x55\x1a\xc0\xec\xe6\xea\x54\x97\x28\x95\x4e\xf7\
+\xb2\x2a\x44\x54\xd9\x9c\xe2\xfd\x4a\x7c\xc4\x91\x55\x3b\x8e\x55\
+\x85\xc8\x70\x6f\x07\x36\x8d\xf5\xa2\xa7\xa3\x0d\x61\x66\x78\x42\
+\x08\xe6\xe7\xe7\xf1\xe4\xd6\x17\xb0\xe3\xc5\xbd\x28\x97\x4d\xdc\
+\x61\xca\x5b\x8b\x97\xde\xfa\xc6\xdc\xa9\x97\xde\x41\xf8\x9a\xe6\
+\xaa\x30\x13\x15\xa6\x59\x6c\xaa\x9e\x3c\x2b\x01\xa4\x1a\x96\x66\
+\x00\x55\xa3\x60\xd1\x88\x8a\xb6\x98\xf6\xa7\x7a\x0c\xe7\x51\xc7\
+\xaa\xbc\x50\x94\x65\x92\x2e\x2c\x7d\x14\x53\x33\x57\xfd\x38\x74\
+\x22\x3e\xca\x51\xaa\xb8\x20\x0c\x4a\xa9\xd9\x14\x05\x08\xb0\x6e\
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+\x1e\x7a\xec\x39\xec\xd9\x77\xd0\xc0\x1d\x06\x65\xbb\x5a\xf8\xef\
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+\x33\x2a\x81\x50\x05\xe1\xd4\x19\xf5\x93\x1a\xe5\x63\x58\x50\xbc\
+\x4d\x29\x3a\xda\x52\xb8\x66\x4d\x0f\xd6\xad\xea\x72\x76\x87\xf1\
+\x93\xaa\xd4\x3e\x8a\xfd\x07\x8e\xe0\x87\x0f\x6f\xc3\xd9\xf3\x86\
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+\x00\x0b\x9a\x32\xe3\xc6\xe9\xd2\x9b\xd4\xa9\x92\x58\x79\xfc\x8e\
+\x2b\x1e\x4d\x0a\x55\x58\xc0\xa4\x6c\x0a\xe4\x3a\x32\xd8\xb8\xae\
+\x17\x23\x7d\x1d\xa1\x2d\xf0\x76\x87\x79\xe9\x95\x37\xf0\xf0\x13\
+\x3b\x0d\xdd\x61\xac\xb7\x2a\x73\xe7\xbe\x36\x73\xe8\x89\x5d\xd4\
+\xb6\x54\xa5\x47\xbd\x48\x8d\xaa\x7d\xec\x79\x9c\x34\x71\xe2\x1b\
+\x01\xb8\x15\x07\x52\x40\xeb\xb6\x74\x07\x9a\x3f\x0d\xa1\x51\x36\
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+\xca\x67\x9a\x27\x82\x51\x11\xa8\xf6\x3f\x67\x9f\x4e\x0a\xf8\xce\
+\xc8\x41\x3c\xe5\x12\x52\x00\x83\xb9\x36\x6c\x5a\xd7\x8b\xbe\xee\
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+\xbe\x55\x2c\xaa\x91\xf2\x4c\xe2\x9a\x0a\x50\x9e\xb4\x02\xa8\xd8\
+\x8e\xc4\xb1\x47\xb1\xd2\x6c\x5b\x13\x62\x96\x17\x37\x1e\x9a\x34\
+\xad\x98\x7a\xd0\x4c\x95\x0f\xfe\xb9\xf1\xf4\x04\x41\xe7\xf3\xe3\
+\x1c\xb8\xa2\x52\xfa\xa0\xb2\xd5\x7d\x1d\xd8\xa8\x72\x87\xa1\x6c\
+\x2a\xf8\xee\x30\x8f\x3c\xf1\x3c\x5e\x7c\x79\xbf\x99\x3b\x4c\xad\
+\xf4\x50\xe1\xc2\x9b\xdf\x9c\x3f\xb3\xe7\x2c\xc2\x37\x02\x85\x22\
+\xbc\x5e\x70\xaa\x27\x5d\xb3\x00\x2a\x4e\x7c\x2b\x58\x57\x54\xfa\
+\xa6\x4a\x2b\x81\xca\x6b\xb8\x29\x10\x35\x6b\x94\x0f\x88\x0f\x70\
+\xf5\xc6\xc3\xa0\x0e\xd5\x31\x60\x76\x53\x4d\xd2\x36\x02\x5c\x88\
+\x93\x97\xb2\xff\x09\xc0\xa1\x66\x54\x8e\xa4\x08\xb0\x7e\x55\x17\
+\xae\x5e\xd3\x83\x6c\x26\x25\x81\x14\x7b\x4e\x08\xc1\xb9\x73\x17\
+\xf1\xe0\x23\xdb\xf0\xe6\x5b\xc7\x4c\xdc\x61\x0a\x76\xa5\xf0\xfd\
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+\xcb\x6a\x36\x18\xd5\x93\x67\xd9\xa9\x7a\xa2\xb4\x1a\xa8\xbc\x0e\
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+\xee\x76\x76\x87\x11\x0a\x63\x55\x3e\x02\xe0\xf0\x91\x77\xf0\xc3\
+\x87\x9e\xc5\xf1\x93\x26\xee\x30\x74\xc2\x2a\xcf\x7e\x6b\xe6\xc8\
+\x33\xff\x50\x5d\x18\x67\xdd\x61\x54\xfd\x8f\x0b\x5e\xad\x66\x59\
+\x51\x60\xa2\x0a\xaf\xa7\xac\xc5\x04\xb0\x96\xc9\x62\x00\x95\xd7\
+\x91\xc5\x06\x24\x28\xf2\x46\x01\x12\x9b\x07\x86\x65\x21\x22\x0d\
+\x0c\xf2\x84\xd5\x09\x4d\xde\x66\x82\x9c\x11\x48\x09\x19\xdc\x42\
+\x3d\xfd\x8e\x82\x9b\x8d\x4e\x81\x4e\xc1\x1d\x46\x07\x52\x81\x3b\
+\xcc\xdb\x78\xf0\x91\xe7\x0c\xdd\x61\xec\xe3\xb5\x85\x89\xaf\x4d\
+\x1f\x7a\xfc\x69\xbb\x5a\x8c\xf3\xf2\x34\x0b\x9c\x4c\xcb\x6a\x24\
+\x8d\x69\x7c\x54\x58\x54\x99\xcd\x00\xb0\x96\xca\x62\x01\x15\xdb\
+\x21\x53\xfb\x13\x14\xe9\x21\xe4\xad\x57\x75\x63\xcb\x06\xe2\x83\
+\x47\x3d\xaa\x9c\x0a\x68\xea\x05\x2d\xd3\x3a\xe2\xe4\xa9\xeb\x81\
+\xa3\xc2\x9f\x27\x3d\x5d\x6d\xb8\x7e\xac\x17\xab\x7a\xb2\xca\x4c\
+\x2c\x48\x39\xee\x30\x7b\xf0\xf8\xd6\x17\x91\x9f\x33\x71\x87\xb1\
+\xf6\x54\x66\xcf\x7c\x75\xfa\xd0\xe3\x7b\xc0\xb3\x28\x55\xf3\xa2\
+\xc2\x5a\x01\x4e\xa6\xe9\x9a\x09\x50\x8d\xc6\xc7\x05\xbf\x45\x01\
+\x28\x4f\x16\x13\xa8\xd8\x8e\xb6\xca\xfe\x14\x77\x6a\x01\x1b\xaf\
+\x0a\x37\x8d\x17\xeb\xd1\xb5\x13\x9a\xb8\x28\x80\xa9\x07\x80\xe2\
+\xb4\x3d\xc2\x98\x4e\xc3\xa1\xcc\x9d\x96\xee\xd9\xa8\x86\x7a\xb3\
+\xd8\x34\xd6\x2b\xef\x0e\x43\xd9\x1f\xea\xba\xc3\x2c\xe0\xc9\xa7\
+\x77\x61\xfb\x0b\xaf\x1b\xb9\xc3\x50\xab\xf2\x74\x71\xe2\xe8\x9f\
+\xe4\xdf\xd9\x71\x1c\xc1\x6e\xc5\xba\xfe\xd5\x1b\x56\x2f\x38\x85\
+\xc5\x99\xe4\x89\x03\x50\xf5\xe4\x5b\x51\x2c\x8a\x95\xa5\x00\x2a\
+\xaf\xa3\xad\x56\xf7\x4c\xe3\x4d\xc2\x4d\xe2\xc3\xda\x6e\x1a\xa7\
+\xeb\x77\x58\x5d\xf5\x4a\x2c\xd6\xe6\xe0\x14\xe5\x0d\xe6\xc2\x84\
+\x4f\x02\x8a\x75\xab\xba\x70\xdd\x5a\x77\x77\x18\xf0\x35\x70\xf6\
+\x28\x77\x77\x98\x1f\x3f\xba\x1d\xaf\xee\x35\x74\x87\xa9\x95\xfe\
+\xdb\xc2\xb9\xbd\x7f\xbe\x70\x6e\x2f\xeb\x0e\x23\xd4\x22\x35\x1b\
+\x06\xe1\x8d\x82\x57\x3d\xec\x49\x15\x57\x2f\x40\x99\xd4\xd9\x6c\
+\x35\x70\x51\x65\xa9\x80\x8a\xed\xf0\x62\xa9\x7b\xcd\x04\x2c\xd3\
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+\xa7\x07\x01\x84\x10\x9c\x3c\x79\x16\x3f\x7c\xe8\x59\x1c\x3c\x7a\
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+\x56\x03\x97\x44\x96\x12\xa8\xd8\x0b\xd0\x4a\x75\x4f\x77\x6c\x62\
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+\x4c\x2b\x6e\x7c\xa3\x00\xd5\x48\x9a\x15\x07\x50\x9e\xac\x54\xa0\
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+\xd3\xf2\xa3\x84\x82\xa4\xa8\x3e\x52\x77\xe6\x56\x4d\x08\x26\x26\
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+\xbd\x62\xe6\xeb\x17\x73\x5f\x3f\x41\x2c\x50\xfb\x89\x5a\x71\xfa\
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+\x60\xab\x98\x56\x02\x4e\x06\x92\x00\x95\xb9\xbc\x1b\x55\xbe\x20\
+\x0d\xa9\xbb\x6d\x25\x4a\xad\xbf\xab\xe6\xcf\xff\xf1\xd4\xdb\x8f\
+\x9c\x47\xe3\x20\xa5\x6a\x7f\xa3\x69\x9a\xa1\x02\xd6\x33\x09\xd4\
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+\x91\x16\x49\xe3\xbb\x2d\xc4\x28\x3f\xdd\xd6\x5d\x6c\xef\x19\xbd\
+\x1e\x84\xdc\xad\x48\xbb\x00\x4a\xbf\x6d\x55\x16\x7e\x77\xfc\xf5\
+\xbf\x3b\x87\x80\x49\x2d\x85\x2c\x95\x0a\x98\xc8\x12\x4a\x02\x54\
+\x2b\x4f\x5a\x02\x60\x95\xfc\x59\xab\x7b\xed\x6d\x47\x49\x2a\xbd\
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+\x4a\x61\x6b\x75\x62\x20\x53\x74\x65\x69\x6e\x65\x72\xe6\xfb\xf7\
+\x2f\x00\x00\x00\x49\x74\x45\x58\x74\x43\x6f\x70\x79\x72\x69\x67\
+\x68\x74\x00\x50\x75\x62\x6c\x69\x63\x20\x44\x6f\x6d\x61\x69\x6e\
+\x20\x68\x74\x74\x70\x3a\x2f\x2f\x63\x72\x65\x61\x74\x69\x76\x65\
+\x63\x6f\x6d\x6d\x6f\x6e\x73\x2e\x6f\x72\x67\x2f\x6c\x69\x63\x65\
+\x6e\x73\x65\x73\x2f\x70\x75\x62\x6c\x69\x63\x64\x6f\x6d\x61\x69\
+\x6e\x2f\x59\xc3\xfe\xca\x00\x00\x00\x25\x74\x45\x58\x74\x64\x61\
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+\x36\x2d\x32\x30\x54\x32\x33\x3a\x32\x34\x3a\x32\x35\x2d\x30\x34\
+\x3a\x30\x30\x77\x9c\x29\x53\x00\x00\x00\x25\x74\x45\x58\x74\x64\
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+\x30\x36\x2d\x32\x30\x54\x32\x33\x3a\x32\x34\x3a\x32\x35\x2d\x30\
+\x34\x3a\x30\x30\x06\xc1\x91\xef\x00\x00\x00\x19\x74\x45\x58\x74\
+\x53\x6f\x66\x74\x77\x61\x72\x65\x00\x77\x77\x77\x2e\x69\x6e\x6b\
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+\xfd\x14\x79\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\
+\x00\x00\x10\x78\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
+\x00\x00\xc8\x00\x00\x00\xc8\x08\x06\x00\x00\x00\xad\x58\xae\x9e\
+\x00\x00\x10\x3f\x49\x44\x41\x54\x78\x5e\xed\x9d\x0b\xac\x1e\x45\
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+\x10\x64\x40\x97\x85\x52\xea\x5b\x44\x34\x3a\x65\xf8\x2b\xb4\xd6\
+\xab\x06\x34\x1d\x0c\x3b\x03\x01\x08\x52\xf3\xa5\xa1\x94\xda\x93\
+\x88\x32\x22\x3a\x6d\x9b\xa1\x21\x48\xcd\xb5\x28\x32\x1c\x04\x29\
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+\xf3\xda\x59\xba\x40\x90\x9a\x6a\x51\x66\x18\x08\x52\x86\x96\xa0\
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+\x33\xdf\x40\x44\xf3\x4a\x86\xba\xee\xfe\x02\x11\x6d\xb6\xff\x59\
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+\xef\xca\xcc\x0f\x10\xd1\x1d\xc6\x98\x9f\x68\xad\x7f\x5b\xfb\x04\
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+\x52\x6a\x31\x11\x7d\xb7\x43\x57\xcb\xb3\xf6\x55\x85\x88\x6e\xd5\
+\x5a\x3f\xda\xa1\x75\xcf\xba\x54\x08\x32\x03\x9e\x24\x49\x76\x31\
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+\xd7\xaf\x5f\xff\x4c\xc7\xd6\xfe\x7f\xcb\x85\x20\xb3\x5c\x01\x8b\
+\x17\x2f\xde\x6e\xe1\xc2\x85\xd7\x1b\x63\xce\xee\xda\x85\x62\x8c\
+\xf9\x87\x15\x65\x78\x78\x78\xbc\xcb\xdf\xad\x40\x90\x02\x57\xbe\
+\x52\xea\x12\x22\xfa\x66\x81\xae\x6d\xec\xf2\x18\x11\xad\xd5\x5a\
+\x6f\x6c\xe3\xe2\xe6\x5a\x13\x04\x99\x8b\x50\xff\xdf\x93\x24\x39\
+\xdd\x18\x63\x3f\xee\x7d\x77\xc1\x90\xb6\x75\xb3\xdf\xa5\x8c\x6b\
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+\x9e\xe7\xf6\x0b\xc3\x63\x4b\x84\xb5\xad\xeb\x46\x66\xbe\x24\x4d\
+\xd3\x7f\xb5\x6d\x61\xd3\xad\x07\x82\x08\xaa\x1c\xc7\xf1\x35\xcc\
+\x7c\x91\x20\xb4\x2d\x21\x8f\x1a\x63\x2e\xce\xb2\xcc\x7e\x88\xd1\
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+\xab\x54\x97\x6a\xad\xaf\x72\x95\xac\x89\x79\x20\x48\x85\xaa\xc4\
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+\x83\x31\xe6\x53\x15\x53\x89\x1e\x98\xea\x7f\x5f\x63\xf7\xdd\xfa\
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+\xab\x24\xb8\xc9\x31\x10\xc4\x51\x75\xa6\xd9\xad\xbd\x6c\x66\x91\
+\x20\xdb\x0e\xd2\xeb\xf5\x8e\xcf\xf3\xfc\x04\x22\x3a\x91\x88\xec\
+\x83\x5d\x75\xb6\xab\xb4\xd6\x97\xd6\x39\xa0\xef\xb1\x20\x88\x43\
+\xc2\x4a\xa9\x2f\x11\xd1\x75\x44\x14\x09\xd2\x3a\x11\x64\xea\xb8\
+\xf6\x97\xc8\xc6\x98\xd3\x98\xf9\x74\x22\xda\x4b\x30\xa7\xd2\x21\
+\xcc\x7c\x63\x9a\xa6\xf6\x67\x3a\xad\x68\x10\xc4\x71\x19\xe3\x38\
+\x3e\x96\x99\xed\xf6\x3f\x07\x96\x4c\xed\x5c\x90\xb7\xc6\xbf\xf0\
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+\xe7\xd0\xeb\xf5\x0e\x31\xc6\x9c\x6f\x8c\xb9\x80\x88\x76\x28\x31\
+\xbf\xb2\x5d\x1f\x9f\x98\x98\x38\x62\xc3\x86\x0d\xf6\x39\x94\x60\
+\x1b\x04\xf1\x58\xba\x38\x8e\xaf\x64\xe6\xcb\x0b\x0e\x51\x8b\x20\
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+\xb5\x7e\xba\x20\x83\xc6\x75\x83\x20\x9e\x4b\xa2\x94\x3a\x87\x88\
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+\xb1\xf3\xc6\xcc\x07\xa7\x69\x6a\x77\x61\x09\xaa\x41\x90\x9a\xca\
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+\x3c\xbe\x9a\x3c\xab\xb5\xde\xa3\x66\xe4\x95\x86\x83\x20\x95\xf0\
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+\x32\x45\xe6\x6d\x8f\xaa\x96\x2d\xf8\x9d\x51\xb7\x6b\xad\xcf\x70\
+\x91\xa8\x8e\x1c\x10\xa4\x0e\xca\xd3\x8c\x61\x3f\x6e\xed\x4b\xf2\
+\xf1\xfe\x3f\x9f\xa7\xb5\xfe\xde\x80\xa6\x33\xe3\xb0\xfd\x0f\x19\
+\xac\x28\xce\x7e\xc2\x62\x8c\xb9\x3a\xcb\x32\xfb\x10\x5a\xe3\x1b\
+\x04\x19\x60\x89\xec\x81\x3b\xc6\x18\xfb\x29\xd7\xfb\xb5\xd6\xf6\
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+\x5a\x97\x3d\x85\xcb\xe1\xf0\xc5\x52\x41\x90\x62\x9c\xd0\xeb\x7f\
+\xef\x4d\x5c\xdf\x72\x5d\xa0\xb5\xfe\x4e\x93\xe1\x42\x90\x26\x57\
+\xa7\x81\x73\x53\x4a\xd9\x4f\xb8\x9c\xbd\xda\x31\xf3\x89\x69\x9a\
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+\x8e\x57\x32\xf3\x6a\x17\x73\xb4\x1b\x83\xa7\x69\x7a\xa1\x8b\x5c\
+\xae\x73\x40\x10\xd7\x44\x3b\x94\x4f\x29\x65\x4f\xd7\xba\xc5\xc5\
+\x92\x99\x79\x69\x9a\xa6\xd7\xba\xc8\xe5\x32\x07\x04\x71\x49\xb3\
+\x83\xb9\x7a\xbd\xde\x09\x79\x9e\xbb\x78\x0f\xf1\x52\xff\x56\xeb\
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+\xbb\xd3\x4e\x3b\x9d\xb4\x6a\xd5\xaa\xad\x4d\x41\x01\x41\x9a\x52\
+\x89\xc0\xe7\x11\xc7\xf1\xe5\xcc\x5c\xf9\xb4\x5f\x66\x1e\x4b\xd3\
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+\xc7\xb9\x08\xf4\x7f\xb1\x7c\x27\x11\x1d\x39\x57\xdf\xd9\xfe\x9d\
+\x99\x7f\x90\xa6\x69\x99\xa7\x31\xab\x0c\x37\x6b\x2c\x04\xf1\x86\
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+\x1e\x1e\xde\x6b\xcd\x9a\x35\xcf\xd7\x51\x06\x08\x52\x07\xe5\xf0\
+\xc7\x70\x2a\x88\xc5\xa1\x94\xfa\x31\x11\x9d\x22\x44\xf3\xc5\xba\
+\xce\x64\x87\x20\xc2\x0a\x75\x2c\xcc\x87\x20\xcb\x89\x68\x5c\xc8\
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+\x16\x5c\xfc\x45\x96\xd0\x64\x41\x16\x2f\x5e\xbc\xdd\xce\x3b\xef\
+\xfc\x7a\x91\x75\x6c\xdb\x87\x99\x47\xd3\x34\xf5\xb6\x15\x10\x04\
+\x91\x54\x25\xc0\x98\x26\x0b\x62\x71\x26\x49\xf2\xba\x31\x66\x3b\
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+\x94\x52\x2f\x10\xd1\x2e\x02\xb6\x10\x44\x00\x0d\x21\xdb\x10\x08\
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+\x81\x7b\x0a\x0a\x07\x41\x04\xd0\x10\x12\x9e\x20\xaf\x10\xd1\x0e\
+\x65\x0b\xe7\x72\x63\xed\xe9\xc6\xc6\xf7\x20\x65\x2b\x12\x68\xff\
+\x26\xdf\x62\x8d\x8e\x8e\xee\xb0\x75\xeb\x56\x2b\x48\xe9\xe6\xf2\
+\x80\x1f\x08\x52\x1a\x7f\x7b\x02\x9a\x2c\x88\x52\xca\xde\x5a\x89\
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+\xc7\xc3\xe1\x15\x44\x50\x81\xb6\x84\x34\x59\x90\x38\x8e\x57\x30\
+\xf3\x1a\x01\xeb\xbf\x6a\xad\x77\x17\xc4\x15\x0e\xc1\x2b\x48\x61\
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+\xfa\x73\x13\x01\xd6\x5a\xdb\xad\x6a\xbd\x35\x08\xe2\x0d\x6d\xb3\
+\x12\x37\x59\x90\x66\x91\x7a\xe7\x6c\x20\x48\x93\xab\xe3\x70\x6e\
+\x10\x44\x06\x13\x82\xc8\xb8\x05\x17\x05\x41\x64\x25\x83\x20\x32\
+\x6e\xc1\x45\x41\x10\x59\xc9\x20\x88\x8c\x5b\x70\x51\x10\x44\x56\
+\x32\x08\x22\xe3\x16\x5c\x14\x04\x91\x95\x0c\x82\xc8\xb8\x05\x17\
+\x05\x41\x64\x25\x83\x20\x32\x6e\xc1\x45\x41\x10\x59\xc9\x20\x88\
+\x8c\x5b\x70\x51\x10\x44\x56\x32\x08\x22\xe3\x16\x5c\x14\x04\x91\
+\x95\x0c\x82\xc8\xb8\x05\x17\x05\x41\x64\x25\x83\x20\x32\x6e\xc1\
+\x45\x41\x10\x59\xc9\x20\x88\x8c\x5b\x70\x51\x10\x44\x56\x32\x08\
+\x22\xe3\x16\x5c\x14\x04\x91\x95\x0c\x82\xc8\xb8\x05\x17\x05\x41\
+\x64\x25\x83\x20\x32\x6e\xc1\x45\x41\x10\x59\xc9\x20\x88\x8c\x5b\
+\x70\x51\x10\x44\x56\x32\x08\x22\xe3\x16\x5c\x14\x04\x91\x95\x0c\
+\x82\xc8\xb8\x05\x17\x05\x41\x64\x25\x83\x20\x32\x6e\xc1\x45\x41\
+\x10\x59\xc9\x20\x88\x8c\x5b\x70\x51\x10\x44\x56\x32\x08\x22\xe3\
+\x16\x5c\x14\x04\x91\x95\x0c\x82\xc8\xb8\x05\x17\x05\x41\x64\x25\
+\x83\x20\x32\x6e\xc1\x45\x41\x10\x59\xc9\x20\x88\x8c\x5b\x70\x51\
+\x10\x44\x56\x32\x08\x22\xe3\x16\x5c\x14\x04\x91\x95\x0c\x82\xc8\
+\xb8\x05\x17\x05\x41\x64\x25\x83\x20\x32\x6e\xc1\x45\x41\x10\x59\
+\xc9\x20\x88\x8c\x5b\x70\x51\x10\x44\x56\x32\x08\x22\xe3\x16\x5c\
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+\x29\x88\x6c\x29\x88\x2a\x40\xe0\xb8\x02\x7d\xa6\xeb\x72\x85\xd6\
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+\xae\x89\x0e\x34\x1f\x04\x71\x8d\x1f\x82\xb8\x26\x3a\xd0\x7c\x10\
+\xc4\x35\x7e\x08\xe2\x9a\xe8\x40\xf3\x41\x10\xd7\xf8\x21\x88\x6b\
+\xa2\x03\xcd\x07\x41\x5c\xe3\x87\x20\xae\x89\x0e\x34\x1f\x04\x71\
+\x8d\x1f\x82\xb8\x26\x3a\xd0\x7c\x10\xc4\x35\x7e\xa5\xd4\xf3\x44\
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+\x3c\xa8\xcf\x2f\x0a\x1f\x21\xa2\xc3\x06\xbc\x3e\x0c\xef\x80\x80\
+\x31\xe6\x90\x2c\xcb\x7e\xef\x20\x55\x70\x29\x7c\x0a\x32\x4e\x44\
+\xcb\x83\x23\x82\x09\x6f\x4b\xe0\x2e\xad\xf5\xc9\x5d\xc5\xe2\x4d\
+\x10\x0b\x54\x29\xf5\x04\x11\xed\xd3\x55\xb8\x6d\x58\x77\x97\x5f\
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+\x96\x0e\xae\x61\x44\x6b\xbd\xb6\x83\xeb\x7e\x7b\xc9\xde\x05\xe9\
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+\xda\x5f\x22\xa2\x5f\x33\xb3\x7d\xbf\xb1\x31\x4d\xd3\x3f\x37\x7c\
+\xbe\xde\xa7\x57\x8b\x20\xde\x57\x81\x01\x40\xc0\x13\x01\x08\xe2\
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+\x11\x19\x56\x24\x28\xcb\x84\x84\x2f\x04\xd0\xab\x57\x75\x19\xf9\
+\x35\xc5\xd9\xa8\x67\x8f\x88\x88\x3c\x66\x92\x03\x21\x89\x10\x90\
+\x2e\x20\x20\xf9\x5b\x1f\x20\xac\x3a\xd5\x85\x04\x67\x2a\x45\x00\
+\x36\x5f\x5f\xf9\xcc\x80\x8e\x1d\xe3\x1b\x99\x80\xba\x7e\x36\x99\
+\x26\x52\x52\x72\x97\x15\x1e\x5e\x42\x95\xd5\xf7\x8c\x95\x95\x63\
+\x4f\x48\x39\xa6\xa7\x7f\x21\xe0\x10\x16\xce\x2a\x1b\xf5\xfa\x2c\
+\x56\xad\x49\x08\xf0\xe2\x89\xf4\x8f\x9d\x3b\xa7\xfe\x0b\x5e\xd7\
+\x80\x53\x3f\x5b\x52\x95\x3b\xb1\x1f\x06\x0c\x90\x04\xca\x23\x22\
+\xb8\x5f\xe0\x68\x61\xa7\x09\x34\x11\x01\xa5\x6b\x0e\x61\x0d\x3d\
+\x30\xe6\x31\x3d\xdd\x8d\x16\xcd\xa9\x97\x04\x10\x13\xc3\x3e\xa8\
+\xaa\x6c\xa0\x0b\x81\x66\x76\x55\x6d\xb0\x94\x94\x84\x2b\x91\x80\
+\xd5\xcb\x8b\xff\x77\x20\x60\x7d\xf3\x25\xa0\x48\xe4\x53\x32\x9c\
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+\xb6\xe9\x68\xf2\xc8\xa6\x6f\x5f\x38\xc4\x88\xcd\x26\x37\x04\x07\
+\x4f\xa5\xf3\x35\x63\x02\xaa\xa1\x59\x05\x4e\xc0\x9c\x7a\x4b\x0c\
+\x06\x4e\xa7\xf2\xd0\x98\xe3\x89\x3b\x10\x30\xb3\x17\x38\xf8\xf1\
+\x50\xa1\xdc\x64\xaa\x4e\xc0\xaf\x79\x13\x50\x24\x9c\x9c\x5e\xe5\
+\xe2\x26\x46\x94\x34\x01\x59\xcc\x61\xc5\xe2\x4f\xfe\xee\x42\x20\
+\x85\x0b\x18\xf7\x20\xdc\x77\x54\x23\x10\xe8\x2e\x04\xbc\xb9\x91\
+\xa2\xa5\xf2\x0c\x2a\xd3\xd3\xb3\x8a\x80\xde\x0d\x08\x28\x4b\xad\
+\x92\x11\xd7\x02\x8e\xe1\xee\x46\xc0\x42\x19\x71\xdf\x41\x5b\xa5\
+\xbd\xba\x1b\x01\x1d\xdd\x88\xdb\x58\xb7\x24\xc0\xab\xaf\xd1\xf8\
+\x96\xa3\x76\x35\x02\x61\x6e\x45\x80\x7d\xc0\x93\x0d\xee\x37\x38\
+\xb2\x73\xda\x75\x37\x02\x66\xfe\xdb\x2b\x3e\x34\x54\xee\x09\xdc\
+\xab\x02\xea\x6a\x43\xe0\x22\xcc\x22\x7c\x88\xfd\x1f\xf9\x92\x41\
+\x48\x3f\x71\x1a\xd8\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\
+\x82\
+\x00\x00\x04\x32\
+\x89\
+\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
+\x00\x00\x18\x00\x00\x00\x18\x08\x06\x00\x00\x00\xe0\x77\x3d\xf8\
+\x00\x00\x00\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xb1\x8f\x0b\xfc\x61\x05\
+\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
+\xa7\x93\x00\x00\x00\x09\x70\x48\x59\x73\x00\x00\x0b\x12\x00\x00\
+\x0b\x12\x01\xd2\xdd\x7e\xfc\x00\x00\x00\x07\x74\x49\x4d\x45\x07\
+\xd2\x01\x07\x0b\x05\x06\xab\xd4\xb8\x1c\x00\x00\x03\xaf\x49\x44\
+\x41\x54\x78\xda\xb5\x96\xcd\x4b\x63\x57\x14\xc0\x7f\xf7\x46\x13\
+\x34\x89\x93\x9a\x28\x88\x1f\x09\x8e\x8b\x6e\x9c\xea\xe0\xc6\x27\
+\xe8\x80\x6e\x82\x10\x19\xac\x4b\x75\xd1\x59\x64\xd3\x2e\x66\xe7\
+\x6a\x96\xb3\x18\x98\xbf\xa1\x9b\xa1\x8b\x30\x2e\x4a\x2b\x68\x57\
+\x82\xdf\xd2\x8e\x16\x41\x34\x7e\x4c\x05\xbf\x88\x08\xad\x21\xef\
+\xf3\xbe\xd7\x8d\x79\x38\x1d\xa3\xa5\xd8\x0b\x07\x0e\xe7\x1d\xce\
+\xef\x9e\x73\x38\xe7\x3e\xf8\x9f\x8f\xa8\xf4\x21\x9d\x4e\x67\x0a\
+\x85\xc2\x98\x69\x9a\x9a\xe3\x38\x6d\x4a\x29\x80\x23\x60\xe9\xd1\
+\xa3\x47\xb9\xf5\xf5\xf5\x1f\xff\x13\x60\x7c\x7c\xfc\xe9\xe6\xe6\
+\xe6\x5b\x29\xe5\xc0\xe0\xe0\x20\x4f\x9e\x3c\x21\x1e\x8f\xe3\xba\
+\x2e\x85\x42\x81\xb5\xb5\x35\x66\x67\x67\x71\x1c\x67\xbe\xb9\xb9\
+\xf9\xe5\xea\xea\xea\x6f\xff\x1a\xf0\xec\xd9\xb3\xcc\xe9\xe9\xe9\
+\x7b\x4d\xd3\xaa\x46\x47\x47\x69\x6c\x6c\xa4\xba\xba\x1a\x21\x04\
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+\x30\x8f\x1f\x3f\x66\x77\x77\x57\xee\xed\xed\x7d\x69\x9a\xe6\xf7\
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+\x82\
\x00\x00\x0b\xe1\
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@@ -11392,274 +11204,462 @@
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\
+\x00\x00\x0b\x9a\
+\x73\
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+\x65\x53\x61\x76\x65\x44\x69\x72\x3d\xe6\x94\xb9\xe5\x8f\x98\xe5\
+\xad\x98\xe6\x94\xbe\xe7\x9b\xae\xe5\xbd\x95\x0a\x6f\x70\x65\x6e\
+\x46\x69\x6c\x65\x3d\xe6\x89\x93\xe5\xbc\x80\xe6\x96\x87\xe4\xbb\
+\xb6\x0a\x73\x68\x61\x70\x65\x4c\x69\x6e\x65\x43\x6f\x6c\x6f\x72\
+\x44\x65\x74\x61\x69\x6c\x3d\xe6\x9b\xb4\xe6\x94\xb9\xe7\xba\xbf\
+\xe6\x9d\xa1\xe9\xa2\x9c\xe8\x89\xb2\x0a\x72\x65\x73\x65\x74\x41\
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+\x72\x74\x42\x6f\x78\x3d\xe7\x9f\xa9\xe5\xbd\xa2\xe6\xa0\x87\xe6\
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+\x00\x00\x01\x70\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xe3\x01\
+\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xad\x15\
+\x00\x00\x01\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xef\x2c\
+\x00\x00\x01\xe8\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x0f\x46\
+\x00\x00\x02\x74\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xb6\xb8\
+\x00\x00\x00\x0e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x04\xf4\
+\x00\x00\x01\xfc\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x13\x95\
+\x00\x00\x02\x4c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xa6\x9d\
+\x00\x00\x01\xce\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x06\x02\
+\x00\x00\x00\x28\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x08\x0a\
+\x00\x00\x00\x3a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x10\x66\
+\x00\x00\x00\x68\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x91\xa3\
+\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x92\xd5\
+\x00\x00\x02\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xaa\xd3\
+\x00\x00\x01\xa4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xfe\xe4\
+\x00\x00\x02\x24\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x8e\x3b\
+\x00\x00\x01\x90\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xf3\xe5\
+\x00\x00\x00\x86\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x82\x5c\
+\x00\x00\x01\x4e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xce\x7e\
+\x00\x00\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xb2\xce\
"
qt_resource_struct_v2 = b"\
\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x24\x00\x00\x00\x01\
\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\
-\x00\x00\x00\xe6\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x4e\xa3\
+\x00\x00\x00\x7a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x9a\xf4\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\xbe\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x47\xa9\
+\x00\x00\x01\x42\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xca\x2b\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x4c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x21\xd3\
+\x00\x00\x01\x26\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xc4\x08\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x0c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x39\x21\
+\x00\x00\x00\xe4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xaa\x8b\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xfa\x57\
+\x00\x00\x01\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xda\x67\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\xbe\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xf1\xc0\
+\x00\x00\x01\x34\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xc5\xe3\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x74\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xb3\x70\
+\x00\x00\x01\x18\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xc1\x07\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\
+\x00\x00\x00\xba\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x98\x2e\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x58\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x36\xaf\
+\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x3b\xab\
+\x00\x00\x02\x16\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x17\xe7\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x8e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x39\x80\
+\x00\x00\x00\x4c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x11\xb9\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x66\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x3b\xa3\
+\x00\x00\x00\x5a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x19\xd6\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x3e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x1a\x54\
+\x00\x00\x00\xc8\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x9e\x65\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x0e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x06\x37\
+\x00\x00\x00\xd6\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xa5\xe4\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x50\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xc9\x89\
+\x00\x00\x02\x3e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x9e\xb7\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x30\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x15\xdd\
+\x00\x00\x01\xc0\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x01\x8b\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x8e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xd9\xf7\
+\x00\x00\x01\x70\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xe3\x01\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x34\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x25\x0d\
+\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xad\x15\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\xae\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x42\xf0\
+\x00\x00\x01\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xef\x2c\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\xcc\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xf6\x08\
+\x00\x00\x01\xe8\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x0f\x46\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x9e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xe6\x22\
-\x00\x00\x01\x7b\x33\x10\xef\x28\
-\x00\x00\x00\xf2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x36\x0b\
+\x00\x00\x02\x74\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xb6\xb8\
+\x00\x00\x01\x7b\xbd\x6c\xe2\x2f\
+\x00\x00\x00\x0e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x04\xf4\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x5e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xd1\x6f\
+\x00\x00\x01\xfc\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x13\x95\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x78\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xd5\xc1\
+\x00\x00\x02\x4c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xa6\x9d\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\xee\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x02\xf1\
+\x00\x00\x01\xce\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x06\x02\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x0c\x35\
+\x00\x00\x00\x28\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x08\x0a\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x9c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x41\x9d\
+\x00\x00\x00\x3a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x10\x66\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x01\x3e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xc0\x38\
+\x00\x00\x00\x68\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x91\xa3\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x5a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x23\xae\
+\x00\x00\x00\xa2\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x92\xd5\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x82\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xb6\x71\
+\x00\x00\x02\x62\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\xaa\xd3\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\xca\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x4b\xfc\
+\x00\x00\x01\xa4\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xfe\xe4\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x02\x1a\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x14\x91\
-\x00\x00\x01\x7a\xd3\xc3\x71\x58\
-\x00\x00\x00\x1c\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x0a\xde\
+\x00\x00\x02\x24\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x8e\x3b\
+\x00\x00\x01\x7b\xbd\x6c\xe2\x2f\
+\x00\x00\x01\x90\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xf3\xe5\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
-\x00\x00\x00\x72\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x29\x07\
-\x00\x00\x01\x7a\xd3\xc3\x65\xa0\
-\x00\x00\x02\x44\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x02\x2a\xc6\
-\x00\x00\x01\x7b\x33\x12\xd7\x70\
-\x00\x00\x01\x28\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xb1\xff\
+\x00\x00\x00\x86\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x82\x5c\
+\x00\x00\x01\x7b\xbd\x6c\xe2\x2f\
+\x00\x00\x01\x4e\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xce\x7e\
+\x00\x00\x01\x7d\x13\x53\x0c\xc2\
+\x00\x00\x01\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x01\xb2\xce\
\x00\x00\x01\x7a\x50\x6d\xd4\x88\
"
-qt_version = QtCore.qVersion().split('.')
-if qt_version < ['5', '8', '0']:
+qt_version = [int(v) for v in QtCore.qVersion().split('.')]
+if qt_version < [5, 8, 0]:
rcc_version = 1
qt_resource_struct = qt_resource_struct_v1
else:
diff --git a/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py b/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py
index 2417104425..11c13bef35 100644
--- a/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py
+++ b/PPOCRLabel/libs/stringBundle.py
@@ -19,6 +19,9 @@
import locale
from libs.ustr import ustr
+__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获取本程序文件路径
+__dirpath__ = os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '../resources/strings'))
+
try:
from PyQt5.QtCore import *
except ImportError:
@@ -57,7 +60,7 @@ def getString(self, stringId):
def __createLookupFallbackList(self, localeStr):
resultPaths = []
- basePath = ":/strings"
+ basePath = "\strings" if os.name == 'nt' else ":/strings"
resultPaths.append(basePath)
if localeStr is not None:
# Don't follow standard BCP47. Simple fallback
@@ -65,6 +68,7 @@ def __createLookupFallbackList(self, localeStr):
for tag in tags:
lastPath = resultPaths[-1]
resultPaths.append(lastPath + '-' + tag)
+ resultPaths[-1] = __dirpath__ + resultPaths[-1] + ".properties"
return resultPaths
diff --git a/PPOCRLabel/libs/utils.py b/PPOCRLabel/libs/utils.py
index 296f56318c..9fab41d3ff 100644
--- a/PPOCRLabel/libs/utils.py
+++ b/PPOCRLabel/libs/utils.py
@@ -17,6 +17,10 @@
import sys
import cv2
import numpy as np
+import os
+
+__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获取本程序文件路径
+__iconpath__ = os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '../resources/icons'))
try:
from PyQt5.QtGui import *
@@ -29,9 +33,9 @@
def newIcon(icon, iconSize=None):
if iconSize is not None:
- return QIcon(QIcon(':/' + icon).pixmap(iconSize,iconSize))
+ return QIcon(QIcon(__iconpath__ + "/" + icon + ".png").pixmap(iconSize,iconSize))
else:
- return QIcon(':/' + icon)
+ return QIcon(__iconpath__ + "/" + icon + ".png")
def newButton(text, icon=None, slot=None):
diff --git a/PPOCRLabel/requirements.txt b/PPOCRLabel/requirements.txt
new file mode 100644
index 0000000000..1fa41d9584
--- /dev/null
+++ b/PPOCRLabel/requirements.txt
@@ -0,0 +1,2 @@
+pyqt5
+paddleocr
\ No newline at end of file
diff --git a/PPOCRLabel/resources.qrc b/PPOCRLabel/resources.qrc
index 14b52aa0bb..ed4ad65b42 100644
--- a/PPOCRLabel/resources.qrc
+++ b/PPOCRLabel/resources.qrc
@@ -35,7 +35,7 @@
+
+
+
+其中, y' 是经过激活函数的输出，取值在0-1之间。其在原始的交叉熵损失的基础上加了一个调制系数（1 – y’)^ γ和平衡因子α。 当α = 1，y=1时，其损失函数与交叉熵损失的对比如下图所示:
+
+
+
+
+
+从上图可以看到, 当γ> 0时，调整系数（1-y’）^γ 赋予易分类样本损失一个更小的权重，使得网络更关注于困难的、错分的样本。 调整因子γ用于调节简单样本权重降低的速率，当γ为0时即为交叉熵损失函数，当γ增加时，调整因子的影响也会随之增大。实验发现γ为2是最优。平衡因子α用来平衡正负样本本身的比例不均，文中α取0.25。
+
+对于经典的CTC算法，假设某个特征序列（f1, f2, ......ft), 经过CTC解码之后结果等于label的概率为y’, 则CTC解码结果不为label的概率即为（1-y’)；不难发现, CTCLoss值和y’有如下关系：
+
+
+
+
+
+结合Focal Loss的思想，赋予困难样本较大的权重，简单样本较小的权重，可以使网络更加聚焦于对困难样本的挖掘，进一步提升识别的准确率，由此我们提出了Focal-CTC Loss； 其定义如下所示：
+
+
+
+
+
+实验中，γ取值为2, α= 1, 具体实现见: [rec_ctc_loss.py](../../ppocr/losses/rec_ctc_loss.py)
+
+## 2. A-CTC Loss
+A-CTC Loss是CTC Loss + ACE Loss的简称。 其中ACE Loss出自论文< Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition>. ACE Loss相比于CTCLoss，主要有如下两点优势:
++ ACE Loss能够解决2-D文本的识别问题; CTCLoss只能够处理1-D文本
++ ACE Loss 在时间复杂度和空间复杂度上优于CTC loss
+
+前人总结的OCR识别算法的优劣如下图所示：
+
+
+
+
+
+虽然ACELoss确实如上图所说，可以处理2D预测，在内存占用及推理速度方面具备优势，但在实践过程中，我们发现单独使用ACE Loss, 识别效果并不如CTCLoss. 因此，我们尝试将CTCLoss和ACELoss进行结合，同时以CTCLoss为主，将ACELoss 定位为一个辅助监督loss。 这一尝试收到了效果，在我们内部的实验数据集上，相比单独使用CTCLoss，识别准确率可以提升1%左右。
+A_CTC Loss定义如下:
+
+
+
+
+
+实验中，λ = 0.1. ACE loss实现代码见: [ace_loss.py](../../ppocr/losses/ace_loss.py)
+
+## 3. C-CTC Loss
+C-CTC Loss是CTC Loss + Center Loss的简称。 其中Center Loss出自论文 < A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>. 最早用于人脸识别任务，用于增大类间距离，减小类内距离, 是Metric Learning领域一种较早的、也比较常用的一种算法。
+在中文OCR识别任务中，通过对badcase分析， 我们发现中文识别的一大难点是相似字符多，容易误识。 由此我们想到是否可以借鉴Metric Learing的想法， 增大相似字符的类间距，从而提高识别准确率。然而，MetricLearning主要用于图像识别领域，训练数据的标签为一个固定的值；而对于OCR识别来说，其本质上是一个序列识别任务，特征和label之间并不具有显式的对齐关系，因此两者如何结合依然是一个值得探索的方向。
+通过尝试Arcmargin, Cosmargin等方法， 我们最终发现Centerloss 有助于进一步提升识别的准确率。C_CTC Loss定义如下：
+
+
+
+
+
+实验中，我们设置λ=0.25. center_loss实现代码见: [center_loss.py](../../ppocr/losses/center_loss.py)
+
+值得一提的是， 在C-CTC Loss中，选择随机初始化Center并不能够带来明显的提升. 我们的Center初始化方法如下：
++ 基于原始的CTCLoss， 训练得到一个网络N
++ 挑选出训练集中，识别完全正确的部分, 组成集合G
++ 将G中的每个样本送入网络，进行前向计算， 提取最后一个FC层的输入（即feature）及其经过argmax计算的结果（即index）之间的对应关系
++ 将相同index的feature进行聚合，计算平均值，得到各自字符的初始center.
+
+以配置文件`configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml`为例， center提取命令如下所示:
+```
+python tools/export_center.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml -o Global.pretrained_model="./output/rec_mobile_pp-OCRv2/best_accuracy"
+```
+运行完后，会在PaddleOCR主目录下生成`train_center.pkl`.
+
+## 4. 实验
+对于上述的三种方案，我们基于百度内部数据集进行了训练、评测，实验情况如下表所示：
+|algorithm| Focal_CTC | A_CTC | C-CTC |
+|:------| :------| ------: | :------: |
+|gain| +0.3% | +0.7% | +1.7% |
+
+基于上述实验结论，我们在PP-OCRv2中，采用了C-CTC的策略。 值得一提的是，由于PP-OCRv2 处理的是6625个中文字符的识别任务，字符集比较大，形似字较多，所以在该任务上C-CTC 方案带来的提升较大。 但如果换做其他OCR识别任务，结论可能会有所不同。大家可以尝试Focal-CTC，A-CTC, C-CTC以及组合方案EnhancedCTC，相信会带来不同程度的提升效果。
+统一的融合方案见如下文件： [rec_enhanced_ctc_loss.py](../../ppocr/losses/rec_enhanced_ctc_loss.py)
diff --git a/doc/doc_ch/environment.md b/doc/doc_ch/environment.md
index a550081003..3a266c4bb8 100644
--- a/doc/doc_ch/environment.md
+++ b/doc/doc_ch/environment.md
@@ -1,6 +1,13 @@
# 运行环境准备
+
Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使用docker搭建PyThon环境。
+推荐环境：
+- PaddlePaddle >= 2.0.0 (2.1.2)
+- python3.7
+- CUDA10.1 / CUDA10.2
+- CUDNN 7.6
+
如果对于Python环境熟悉的用户可以直接跳到第2步安装PaddlePaddle。
* [1. Python环境搭建](#1)
@@ -123,13 +130,13 @@ Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
- eval "$__conda_setup"
+ eval "$__conda_setup"
else
- if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
- . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
- else
- export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
- fi
+ if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
+ . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
+ else
+ export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
+ fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
@@ -294,11 +301,12 @@ cd /home/Projects
# 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令
# 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下
-如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
-sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
+#如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
+sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
-如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
-sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
+#如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
+# 如果是CUDA11+CUDNN8，推荐使用镜像registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda11.2-cudnn8
+sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
@@ -321,8 +329,3 @@ python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
更多的版本需求，请参照[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
-
-
-
-
-
diff --git a/doc/doc_ch/equation_a_ctc.png b/doc/doc_ch/equation_a_ctc.png
new file mode 100644
index 0000000000..ae097610d3
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/equation_a_ctc.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/equation_c_ctc.png b/doc/doc_ch/equation_c_ctc.png
new file mode 100644
index 0000000000..67207a9937
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/equation_c_ctc.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/equation_ctcloss.png b/doc/doc_ch/equation_ctcloss.png
new file mode 100644
index 0000000000..33ad92c9e4
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/equation_ctcloss.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/equation_focal_ctc.png b/doc/doc_ch/equation_focal_ctc.png
new file mode 100644
index 0000000000..6ba1e8715d
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/equation_focal_ctc.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/focal_loss_formula.png b/doc/doc_ch/focal_loss_formula.png
new file mode 100644
index 0000000000..971cebcd08
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/focal_loss_formula.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/focal_loss_image.png b/doc/doc_ch/focal_loss_image.png
new file mode 100644
index 0000000000..430550a732
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/focal_loss_image.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/inference.md b/doc/doc_ch/inference.md
index b9be1e4cb2..4e0f1d131e 100755
--- a/doc/doc_ch/inference.md
+++ b/doc/doc_ch/inference.md
@@ -273,7 +273,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o G
CRNN 文本识别模型推理，可以执行如下命令：
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
```
@@ -288,7 +288,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073)
- 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。
-- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_type，指定为英文"en"。
+- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"。
```
self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
@@ -303,15 +303,15 @@ dict_character = list(self.character_str)
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" \
--rec_model_dir="./inference/srn/" \
--rec_image_shape="1, 64, 256" \
- --rec_char_type="en" \
+ --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt" \
--rec_algorithm="SRN"
```
### 4. 自定义文本识别字典的推理
-如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径，并且设置 `rec_char_type=ch`
+如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="ch" --rec_char_dict_path="your text dict path"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="your text dict path"
```
@@ -320,7 +320,7 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png
需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
```
@@ -388,7 +388,7 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --de
下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：
```
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
```
执行命令后，识别结果图像如下：
diff --git a/doc/doc_ch/inference_ppocr.md b/doc/doc_ch/inference_ppocr.md
index 493a4c9868..3e46f17d3a 100644
--- a/doc/doc_ch/inference_ppocr.md
+++ b/doc/doc_ch/inference_ppocr.md
@@ -1,16 +1,13 @@
-# PP-OCR模型库快速推理
+# 基于Python引擎的PP-OCR模型库推理
本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。
- [1. 文本检测模型推理](#文本检测模型推理)
-
- [2. 文本识别模型推理](#文本识别模型推理)
- [2.1 超轻量中文识别模型推理](#超轻量中文识别模型推理)
- [2.2 多语言模型的推理](#多语言模型的推理)
-
- [3. 方向分类模型推理](#方向分类模型推理)
-
- [4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理](#文本检测、方向分类和文字识别串联推理)
@@ -21,12 +18,15 @@
```
# 下载超轻量中文检测模型：
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tartar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tarpython3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
+tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv2_det_infer/"
+
```
可视化文本检测结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面，结果文件的名称前缀为'det_res'。结果示例如下：
-
+
通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，
`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，
@@ -39,13 +39,13 @@ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_i
如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置det_limit_side_len 为想要的值，比如1216：
```
-python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
```
如果想使用CPU进行预测，执行命令如下
```
-python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --use_gpu=False
```
@@ -62,12 +62,12 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_di
```
# 下载超轻量中文识别模型：
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
-tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer"
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
+tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/"
```
-
+
执行命令后，上面图像的预测结果（识别的文本和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
@@ -79,14 +79,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:('实力活力', 0.98458153)
### 2.2 多语言模型的推理
-如果您需要预测的是其他语言模型，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径, 同时为了得到正确的可视化结果，
-需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
-
+如果您需要预测的是其他语言模型，可以在[此链接](./models_list.md#%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B)中找到对应语言的inference模型，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径, 同时为了得到正确的可视化结果，需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别：
```
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
```
-
+
执行命令后，上图的预测结果为：
@@ -107,7 +106,7 @@ tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
python3 tools/infer/predict_cls.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --cls_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"
```
-
+
执行命令后，上面图像的预测结果（分类的方向和得分）会打印到屏幕上，示例如下：
@@ -123,14 +122,13 @@ Predicts of ./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg:['0', 0.9999982]
```shell
# 使用方向分类器
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=true
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=true
# 不使用方向分类器
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false
# 使用多进程
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
```
执行命令后，识别结果图像如下：
-
-
+
diff --git a/doc/doc_ch/models.md b/doc/doc_ch/models.md
new file mode 100644
index 0000000000..bd798e05b3
--- /dev/null
+++ b/doc/doc_ch/models.md
@@ -0,0 +1,47 @@
+
+# PP-OCR模型库
+PP-OCR模型一节主要补充一些OCR模型的基本概念以及如何快速运用PP-OCR模型库中的模型。
+
+本节包含两个部分，首先在[PP-OCR模型下载](./models_list.md)中解释PP-OCR模型的类型概念，并提供所有模型的下载链接。然后在[基于Python引擎的PP-OCR模型库推理](./inference_ppocr.md)中介绍PP-OCR模型库的使用方法，可以通过Python推理引擎快速利用丰富的模型库模型获得测试结果。
+
+------
+
+下面我们首先了解一些OCR相关的基本概念：
+
+- [1. OCR 简要介绍](#1-ocr-----)
+ * [1.1 OCR 检测模型基本概念](#11-ocr---------)
+ * [1.2 OCR 识别模型基本概念](#12-ocr---------)
+ * [1.3 PP-OCR模型](#13-pp-ocr--)
+
+
+## 1. OCR 简要介绍
+本节简要介绍OCR检测模型、识别模型的基本概念，并介绍PaddleOCR的PP-OCR模型。
+
+OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）目前是文字识别的统称，已不限于文档或书本文字识别，更包括识别自然场景下的文字，又可以称为STR（Scene Text Recognition）。
+
+OCR文字识别一般包括两个部分，文本检测和文本识别；文本检测首先利用检测算法检测到图像中的文本行；然后检测到的文本行用识别算法去识别到具体文字。
+
+
+### 1.1 OCR 检测模型基本概念
+
+文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。当前多是采用深度学习方法来做。
+
+基于深度学习的文本检测算法可以大致分为以下几类：
+1. 基于目标检测的方法；一般是预测得到文本框后，通过NMS筛选得到最终文本框，多是四点文本框，对弯曲文本场景效果不理想。典型算法为EAST、Text Box等方法。
+2. 基于分割的方法；将文本行当成分割目标，然后通过分割结果构建外接文本框，可以处理弯曲文本，对于文本交叉场景问题效果不理想。典型算法为DB、PSENet等方法。
+3. 混合目标检测和分割的方法；
+
+
+### 1.2 OCR 识别模型基本概念
+
+OCR识别算法的输入数据一般是文本行，背景信息不多，文字占据主要部分，识别算法目前可以分为两类算法：
+1. 基于CTC的方法；即识别算法的文字预测模块是基于CTC的，常用的算法组合为CNN+RNN+CTC。目前也有一些算法尝试在网络中加入transformer模块等等。
+2. 基于Attention的方法；即识别算法的文字预测模块是基于Attention的，常用算法组合是CNN+RNN+Attention。
+
+
+### 1.3 PP-OCR模型
+
+PaddleOCR 中集成了很多OCR算法，文本检测算法有DB、EAST、SAST等等，文本识别算法有CRNN、RARE、StarNet、Rosetta、SRN等算法。
+
+其中PaddleOCR针对中英文自然场景通用OCR，推出了PP-OCR系列模型，PP-OCR模型由DB+CRNN算法组成，利用海量中文数据训练加上模型调优方法，在中文场景上具备较高的文本检测识别能力。并且PaddleOCR推出了高精度超轻量PP-OCRv2模型，检测模型仅3M，识别模型仅8.5M，利用[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)的模型量化方法，可以在保持精度不降低的情况下，将检测模型压缩到0.8M，识别压缩到3M，更加适用于移动端部署场景。
+
diff --git a/doc/doc_ch/models_list.md b/doc/doc_ch/models_list.md
index 5e78795bcd..8f1a53bcca 100644
--- a/doc/doc_ch/models_list.md
+++ b/doc/doc_ch/models_list.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-## OCR模型列表（V2.1，2021年9月6日更新）
+# OCR模型列表（V2.1，2021年9月6日更新）
> **说明**
> 1. 2.1版模型相比2.0版模型，2.1的模型在模型精度上做了提升
@@ -6,13 +6,13 @@
> 3. 本文档提供的是PPOCR自研模型列表，更多基于公开数据集的算法介绍与预训练模型可以参考：[算法概览文档](./algorithm_overview.md)。
-- [一、文本检测模型](#文本检测模型)
-- [二、文本识别模型](#文本识别模型)
- - [1. 中文识别模型](#中文识别模型)
- - [2. 英文识别模型](#英文识别模型)
- - [3. 多语言识别模型](#多语言识别模型)
-- [三、文本方向分类模型](#文本方向分类模型)
-- [四、Paddle-Lite 模型](#Paddle-Lite模型)
+- [1. 文本检测模型](#文本检测模型)
+- [2. 文本识别模型](#文本识别模型)
+ - [2.1 中文识别模型](#中文识别模型)
+ - [2.2 英文识别模型](#英文识别模型)
+ - [2.3 多语言识别模型](#多语言识别模型)
+- [3. 文本方向分类模型](#文本方向分类模型)
+- [4. Paddle-Lite 模型](#Paddle-Lite模型)
PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训练模型`、`slim模型`，模型区别说明如下：
@@ -29,27 +29,28 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
-### 一、文本检测模型
+## 1. 文本检测模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
-|ch_PP-OCRv2_det_slim|slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
-|ch_PP-OCRv2_det|原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
+|ch_PP-OCRv2_det_slim|【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
+|ch_PP-OCRv2_det|【最新】原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)| 2.6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar)|
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det|原始超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)|3M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|
|ch_ppocr_server_v2.0_det|通用模型，支持中英文、多语种文本检测，比超轻量模型更大，但效果更好|[ch_det_res18_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml)|47M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar)|
-### 二、文本识别模型
+## 2. 文本识别模型
-#### 1. 中文识别模型
+
+### 2.1 中文识别模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
-|ch_PP-OCRv2_rec_slim|slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) |
-|ch_PP-OCRv2_rec|原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
+|ch_PP-OCRv2_rec_slim|【最新】slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) |
+|ch_PP-OCRv2_rec|【最新】原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)| 6M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)|5.2M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec|通用模型，支持中英文、数字识别|[rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml)|94.8M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |
@@ -57,7 +58,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
**说明：** `训练模型`是基于预训练模型在真实数据与竖排合成文本数据上finetune得到的模型，在真实应用场景中有着更好的表现，`预训练模型`则是直接基于全量真实数据与合成数据训练得到，更适合用于在自己的数据集上finetune。
-#### 2. 英文识别模型
+### 2.2 英文识别模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
@@ -65,7 +66,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
|en_number_mobile_v2.0_rec|原始超轻量模型，支持英文、数字识别|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)|2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
-#### 3. 多语言识别模型（更多语言持续更新中...）
+### 2.3 多语言识别模型（更多语言持续更新中...）
|模型名称|字典文件|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- |--- | --- |
@@ -86,7 +87,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
-### 三、文本方向分类模型
+## 3. 文本方向分类模型
|模型名称|模型简介|配置文件|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | --- |
@@ -95,7 +96,7 @@ PaddleOCR提供的可下载模型包括`推理模型`、`训练模型`、`预训
-### 四、Paddle-Lite 模型
+## 4. Paddle-Lite 模型
|模型版本|模型简介|模型大小|检测模型|文本方向分类模型|识别模型|Paddle-Lite版本|
|---|---|---|---|---|---|---|
diff --git a/doc/doc_ch/pgnet.md b/doc/doc_ch/pgnet.md
index e79c2388ea..9aa7f255e5 100644
--- a/doc/doc_ch/pgnet.md
+++ b/doc/doc_ch/pgnet.md
@@ -28,9 +28,9 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang
### 性能指标
-测试集: Total Text
+#### 测试集: Total Text
-测试环境: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB
+#### 测试环境: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB
|PGNetA|det_precision|det_recall|det_f_score|e2e_precision|e2e_recall|e2e_f_score|FPS|下载|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
@@ -43,7 +43,7 @@ PGNet算法细节详见[论文](https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2885.Wang
## 二、环境配置
-请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
+请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《PaddleOCR全景图与项目克隆》](./paddleOCR_overview.md)克隆项目
## 三、快速使用
@@ -92,7 +92,7 @@ python3 tools/infer/predict_e2e.py --e2e_algorithm="PGNet" --image_dir="./doc/im
|- train.txt # total_text数据集的训练标注
```
-total_text.txt标注文件格式如下，文件名和标注信息中间用"\t"分隔：
+train.txt标注文件格式如下，文件名和标注信息中间用"\t"分隔：
```
" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息"
rgb/img11.jpg [{"transcription": "ASRAMA", "points": [[214.0, 325.0], [235.0, 308.0], [259.0, 296.0], [286.0, 291.0], [313.0, 295.0], [338.0, 305.0], [362.0, 320.0], [349.0, 347.0], [330.0, 337.0], [310.0, 329.0], [290.0, 324.0], [269.0, 328.0], [249.0, 336.0], [231.0, 346.0]]}, {...}]
diff --git a/doc/doc_ch/quickstart.md b/doc/doc_ch/quickstart.md
index 1896d7a137..d9ff5a628f 100644
--- a/doc/doc_ch/quickstart.md
+++ b/doc/doc_ch/quickstart.md
@@ -47,10 +47,10 @@ cd /path/to/ppocr_img
#### 2.1.1 中英文模型
-* 检测+方向分类器+识别全流程：设置方向分类器参数`--use_angle_cls true`后可对竖排文本进行识别。
+* 检测+方向分类器+识别全流程：`--use_angle_cls true`设置使用方向分类器识别180度旋转文字，`--use_gpu false`设置不使用GPU
```bash
- paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true
+ paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
diff --git a/doc/doc_ch/rec_algo_compare.png b/doc/doc_ch/rec_algo_compare.png
new file mode 100644
index 0000000000..2dde496c75
Binary files /dev/null and b/doc/doc_ch/rec_algo_compare.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/recognition.md b/doc/doc_ch/recognition.md
index 52f978a734..bb7d01712a 100644
--- a/doc/doc_ch/recognition.md
+++ b/doc/doc_ch/recognition.md
@@ -159,7 +159,6 @@ PaddleOCR内置了一部分字典，可以按需使用。
- 自定义字典
如需自定义dic文件，请在 `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` 中添加 `character_dict_path` 字段, 指向您的字典路径。
-并将 `character_type` 设置为 `ch`。
### 1.4 添加空格类别
@@ -246,8 +245,6 @@ Global:
...
# 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
- # 修改字符类型
- character_type: ch
...
# 识别空格
use_space_char: True
@@ -311,18 +308,18 @@ PaddleOCR目前已支持80种（除中文外）语种识别，`configs/rec/multi
按语系划分，目前PaddleOCR支持的语种有：
-| 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language | character_type |
-| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | :-----: |
-| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 | chinese_cht|
-| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） | EN |
-| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 | french |
-| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 | german |
-| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 | japan |
-| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 | korean |
-| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 | latin |
-| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 | ar |
-| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 | cyrillic |
-| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 | devanagari |
+| 配置文件 | 算法名称 | backbone | trans | seq | pred | language |
+| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: |
+| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 中文繁体 |
+| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 英语（区分大小写） |
+| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 法语 |
+| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 德语 |
+| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 日语 |
+| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 韩语 |
+| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 拉丁字母 |
+| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 阿拉伯字母 |
+| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 斯拉夫字母 |
+| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | 梵文字母 |
更多支持语种请参考: [多语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/multi_languages.md#%E8%AF%AD%E7%A7%8D%E7%BC%A9%E5%86%99)
diff --git a/doc/doc_ch/reference.md b/doc/doc_ch/reference.md
index f1337dedc9..3347447741 100644
--- a/doc/doc_ch/reference.md
+++ b/doc/doc_ch/reference.md
@@ -112,4 +112,14 @@
year={2016}
}
+13.NRTR
+@misc{sheng2019nrtr,
+ title={NRTR: A No-Recurrence Sequence-to-Sequence Model For Scene Text Recognition},
+ author={Fenfen Sheng and Zhineng Chen and Bo Xu},
+ year={2019},
+ eprint={1806.00926},
+ archivePrefix={arXiv},
+ primaryClass={cs.CV}
+}
+
```
diff --git a/doc/doc_ch/thirdparty.md b/doc/doc_ch/thirdparty.md
new file mode 100644
index 0000000000..d01f4b09c0
--- /dev/null
+++ b/doc/doc_ch/thirdparty.md
@@ -0,0 +1,93 @@
+# 社区贡献说明
+
+感谢大家长久以来对PaddleOCR的支持和关注，与广大开发者共同构建一个专业、和谐、相互帮助的开源社区是PaddleOCR的目标。本文档展示了已有的社区贡献、对于各类贡献说明、新的机会与流程，希望贡献流程更加高效、路径更加清晰。
+
+PaddleOCR希望可以通过AI的力量助力任何一位有梦想的开发者实现自己的想法，享受创造价值带来的愉悦。
+
+
+
+
-
+
#### 1.1.2 Opening the terminal and creating the conda environment
@@ -69,7 +78,7 @@
# View the current location of python
where python
```
-
+
The above anaconda environment and python environment are installed
@@ -133,13 +142,13 @@ The above anaconda environment and python environment are installed
# !!! Contents within this block are managed by 'conda init' !!!
__conda_setup="$('/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
- eval "$__conda_setup"
+ eval "$__conda_setup"
else
- if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
- . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
- else
- export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
- fi
+ if [ -f "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
+ . "/Users/xxx/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
+ else
+ export PATH="/Users/xxx/opt/anaconda3/bin:$PATH"
+ fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
@@ -197,11 +206,10 @@ Linux users can choose to run either Anaconda or Docker. If you are familiar wit
- **Download Anaconda**.
- Download at: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
-
+
-
- Select the appropriate version for your operating system
- Type `uname -m` in the terminal to check the command set used by your system
@@ -216,12 +224,12 @@ Linux users can choose to run either Anaconda or Docker. If you are familiar wit
sudo yum install wget # CentOS
```
```bash
- # Then use wget to download from Tsinghua source
+ # Then use wget to download from Tsinghua source
# If you want to download Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh, the download command is as follows
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
# If you want to download another version, you need to change the file name after the last 1 / to the version you want to download
```
-
+
- To install Anaconda.
- Type `sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh` at the command line
@@ -309,7 +317,18 @@ cd /home/Projects
# Create a docker container named ppocr and map the current directory to the /paddle directory of the container
# If using CPU, use docker instead of nvidia-docker to create docker
-sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
+sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
+
+# If using GPU, use nvidia-docker to create docker
+# docker image registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda11.2-cudnn8 is recommended for CUDA11.2 + CUDNN8.
+sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
+
+```
+You can also visit [DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/) to get the image that fits your machine.
+
+```
+# ctrl+P+Q to exit docker, to re-enter docker using the following command:
+sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
```
@@ -329,4 +348,3 @@ python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
For more software version requirements, please refer to the instructions in [Installation Document](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) for operation.
-
diff --git a/doc/doc_en/inference_en.md b/doc/doc_en/inference_en.md
index b445232fee..019ac4d0ac 100755
--- a/doc/doc_en/inference_en.md
+++ b/doc/doc_en/inference_en.md
@@ -21,7 +21,7 @@ Next, we first introduce how to convert a trained model into an inference model,
- [2.2 DB Text Detection Model Inference](#DB_DETECTION)
- [2.3 East Text Detection Model Inference](#EAST_DETECTION)
- [2.4 Sast Text Detection Model Inference](#SAST_DETECTION)
-
+
- [3. Text Recognition Model Inference](#RECOGNITION_MODEL_INFERENCE)
- [3.1 Lightweight Chinese Text Recognition Model Reference](#LIGHTWEIGHT_RECOGNITION)
- [3.2 CTC-Based Text Recognition Model Inference](#CTC-BASED_RECOGNITION)
@@ -281,7 +281,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/det/rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml -o G
For CRNN text recognition model inference, execute the following commands:
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
```
@@ -314,7 +314,7 @@ with the training, such as: --rec_image_shape="1, 64, 256"
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" \
--rec_model_dir="./inference/srn/" \
--rec_image_shape="1, 64, 256" \
- --rec_char_type="en" \
+ --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt" \
--rec_algorithm="SRN"
```
@@ -323,7 +323,7 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png
If the text dictionary is modified during training, when using the inference model to predict, you need to specify the dictionary path used by `--rec_char_dict_path`, and set `rec_char_type=ch`
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="ch" --rec_char_dict_path="your text dict path"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="your text dict path"
```
@@ -333,7 +333,7 @@ If you need to predict other language models, when using inference model predict
You need to specify the visual font path through `--vis_font_path`. There are small language fonts provided by default under the `doc/fonts` path, such as Korean recognition:
```
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
```
@@ -399,7 +399,7 @@ If you want to try other detection algorithms or recognition algorithms, please
The following command uses the combination of the EAST text detection and STAR-Net text recognition:
```
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
```
After executing the command, the recognition result image is as follows:
diff --git a/doc/doc_en/inference_ppocr_en.md b/doc/doc_en/inference_ppocr_en.md
index fa3b1c8871..62a672885c 100755
--- a/doc/doc_en/inference_ppocr_en.md
+++ b/doc/doc_en/inference_ppocr_en.md
@@ -1,17 +1,14 @@
-# Python Inference for PP-OCR Model Library
+# Python Inference for PP-OCR Model Zoo
This article introduces the use of the Python inference engine for the PP-OCR model library. The content is in order of text detection, text recognition, direction classifier and the prediction method of the three in series on the CPU and GPU.
- [Text Detection Model Inference](#DETECTION_MODEL_INFERENCE)
-
- [Text Recognition Model Inference](#RECOGNITION_MODEL_INFERENCE)
- [1. Lightweight Chinese Recognition Model Inference](#LIGHTWEIGHT_RECOGNITION)
- [2. Multilingaul Model Inference](#MULTILINGUAL_MODEL_INFERENCE)
-
- [Angle Classification Model Inference](#ANGLE_CLASS_MODEL_INFERENCE)
-
- [Text Detection Angle Classification and Recognition Inference Concatenation](#CONCATENATION)
@@ -22,10 +19,10 @@ The default configuration is based on the inference setting of the DB text detec
```
# download DB text detection inference model
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
-tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
-# predict
-python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/"
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
+tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
+# run inference
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv2_det_infer.tar/"
```
The visual text detection results are saved to the ./inference_results folder by default, and the name of the result file is prefixed with'det_res'. Examples of results are as follows:
@@ -42,12 +39,12 @@ Set as `limit_type='min', det_limit_side_len=960`, it means that the shortest si
If the resolution of the input picture is relatively large and you want to use a larger resolution prediction, you can set det_limit_side_len to the desired value, such as 1216:
```
-python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --det_limit_type=max --det_limit_side_len=1216
```
If you want to use the CPU for prediction, execute the command as follows
```
-python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --use_gpu=False
+python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/1.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --use_gpu=False
```
@@ -62,9 +59,10 @@ For lightweight Chinese recognition model inference, you can execute the followi
```
# download CRNN text recognition inference model
-wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
-tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
-python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_10.png" --rec_model_dir="ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer"
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
+tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
+# run inference
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/ch/word_4.jpg" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv2_rec_infer/"
```
@@ -78,10 +76,12 @@ Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_10.png:('PAIN', 0.9897658)
### 2. Multilingaul Model Inference
-If you need to predict other language models, when using inference model prediction, you need to specify the dictionary path used by `--rec_char_dict_path`. At the same time, in order to get the correct visualization results,
+If you need to predict [other language models](./models_list_en.md#Multilingual), when using inference model prediction, you need to specify the dictionary path used by `--rec_char_dict_path`. At the same time, in order to get the correct visualization results,
You need to specify the visual font path through `--vis_font_path`. There are small language fonts provided by default under the `doc/fonts` path, such as Korean recognition:
```
+wget wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar
+
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_type="korean" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf"
```
@@ -120,13 +120,13 @@ When performing prediction, you need to specify the path of a single image or a
```shell
# use direction classifier
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=true
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=true
# not use use direction classifier
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/"
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false
# use multi-process
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/det_db/" --rec_model_dir="./inference/rec_crnn/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6
```
diff --git a/doc/doc_en/models_list_en.md b/doc/doc_en/models_list_en.md
index 3b9b551870..e3cf251c34 100644
--- a/doc/doc_en/models_list_en.md
+++ b/doc/doc_en/models_list_en.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-## OCR model list（V2.1, updated on 2021.9.6）
+# OCR Model List（V2.1, updated on 2021.9.6）
> **Note**
> 1. Compared with the model v2.0, the 2.1 version of the detection model has a improvement in accuracy, and the 2.1 version of the recognition model is optimized in accuracy and CPU speed.
> 2. Compared with [models 1.1](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_en/models_list_en.md), which are trained with static graph programming paradigm, models 2.0 are the dynamic graph trained version and achieve close performance.
@@ -6,9 +6,9 @@
- [1. Text Detection Model](#Detection)
- [2. Text Recognition Model](#Recognition)
- - [Chinese Recognition Model](#Chinese)
- - [English Recognition Model](#English)
- - [Multilingual Recognition Model](#Multilingual)
+ - [2.1 Chinese Recognition Model](#Chinese)
+ - [2.2 English Recognition Model](#English)
+ - [2.3 Multilingual Recognition Model](#Multilingual)
- [3. Text Angle Classification Model](#Angle)
- [4. Paddle-Lite Model](#Paddle-Lite)
@@ -25,26 +25,26 @@ Relationship of the above models is as follows.
-### 1. Text Detection Model
+## 1. Text Detection Model
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
-|ch_PP-OCRv2_det_slim|slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)| 3M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
-|ch_PP-OCRv2_det|Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCR_det_cml.yml)|3M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
+|ch_PP-OCRv2_det_slim|[New] slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)| 3M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)|
+|ch_PP-OCRv2_det|[New] Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](../../configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)|3M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar)|
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|Slim pruned lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)|2.6M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar)|
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det|Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_det_mv3_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_mv3_db_v2.0.yml)|3M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|
|ch_ppocr_server_v2.0_det|General model, which is larger than the lightweight model, but achieved better performance|[ch_det_res18_db_v2.0.yml](../../configs/det/ch_ppocr_v2.0/ch_det_res18_db_v2.0.yml)|47M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar)|
-### 2. Text Recognition Model
+## 2. Text Recognition Model
-#### Chinese Recognition Model
+### 2.1 Chinese Recognition Model
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
-|ch_PP-OCRv2_rec_slim|Slim qunatization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) |
-|ch_PP-OCRv2_rec|Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
+|ch_PP-OCRv2_rec_slim|[New] Slim qunatization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)| 9M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) |
+|ch_PP-OCRv2_rec|[New] Original lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)|8.5M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar) |
|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|Slim pruned and quantized lightweight model, supporting Chinese, English and number recognition|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)| 6M | [inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec|Original lightweight model, supporting Chinese, English and number recognition|[rec_chinese_lite_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml)|5.2M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_train.tar) / [pre-trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec|General model, supporting Chinese, English and number recognition|[rec_chinese_common_train_v2.0.yml](../../configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_common_train_v2.0.yml)|94.8M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_train.tar) / [pre-trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |
@@ -53,7 +53,7 @@ Relationship of the above models is as follows.
**Note:** The `trained model` is finetuned on the `pre-trained model` with real data and synthsized vertical text data, which achieved better performance in real scene. The `pre-trained model` is directly trained on the full amount of real data and synthsized data, which is more suitable for finetune on your own dataset.
-#### English Recognition Model
+### 2.2 English Recognition Model
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
@@ -61,7 +61,7 @@ Relationship of the above models is as follows.
|en_number_mobile_v2.0_rec|Original lightweight model, supporting English and number recognition|[rec_en_number_lite_train.yml](../../configs/rec/multi_language/rec_en_number_lite_train.yml)|2.6M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_train.tar) |
-#### Multilingual Recognition Model（Updating...）
+### 2.3 Multilingual Recognition Model（Updating...）
|model name| dict file | description|config|model size|download|
| --- | --- | --- |--- | --- | --- |
@@ -82,7 +82,7 @@ For more supported languages, please refer to : [Multi-language model](./multi_l
-### 3. Text Angle Classification Model
+## 3. Text Angle Classification Model
|model name|description|config|model size|download|
| --- | --- | --- | --- | --- |
@@ -90,7 +90,7 @@ For more supported languages, please refer to : [Multi-language model](./multi_l
|ch_ppocr_mobile_v2.0_cls|Original model for text angle classification|[cls_mv3.yml](../../configs/cls/cls_mv3.yml)|1.38M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |
-### 4. Paddle-Lite Model
+## 4. Paddle-Lite Model
|Version|Introduction|Model size|Detection model|Text Direction model|Recognition model|Paddle-Lite branch|
|---|---|---|---|---|---|---|
|PP-OCRv2|extra-lightweight chinese OCR optimized model|11M|[download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb)|[download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_opt.nb)|[download link](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer_opt.nb)|v2.9|
diff --git a/doc/doc_en/pgnet_en.md b/doc/doc_en/pgnet_en.md
index 9c46802b5b..d2c6b30248 100644
--- a/doc/doc_en/pgnet_en.md
+++ b/doc/doc_en/pgnet_en.md
@@ -24,9 +24,9 @@ The results of detection and recognition are as follows:
### Performance
-####Test set: Total Text
+#### Test set: Total Text
-####Test environment: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB
+#### Test environment: NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB
|PGNetA|det_precision|det_recall|det_f_score|e2e_precision|e2e_recall|e2e_f_score|FPS|download|
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|Paper|85.30|86.80|86.1|-|-|61.7|38.20 (size=640)|-|
@@ -36,7 +36,7 @@ The results of detection and recognition are as follows:
## 2. Environment Configuration
-Please refer to [Quick Installation](./installation_en.md) Configure the PaddleOCR running environment.
+Please refer to [Operation Environment Preparation](./environment_en.md) to configure PaddleOCR operating environment first, refer to [PaddleOCR Overview and Project Clone](./paddleOCR_overview_en.md) to clone the project
## 3. Quick Use
diff --git a/doc/doc_en/quickstart_en.md b/doc/doc_en/quickstart_en.md
index 0055d8f7a8..9ed83aceb9 100644
--- a/doc/doc_en/quickstart_en.md
+++ b/doc/doc_en/quickstart_en.md
@@ -53,10 +53,10 @@ If you do not use the provided test image, you can replace the following `--imag
#### 2.1.1 Chinese and English Model
-* Detection, direction classification and recognition: set the direction classifier parameter`--use_angle_cls true` to recognize vertical text.
+* Detection, direction classification and recognition: set the parameter`--use_gpu false` to disable the gpu device
```bash
- paddleocr --image_dir ./imgs_en/img_12.jpg --use_angle_cls true --lang en
+ paddleocr --image_dir ./imgs_en/img_12.jpg --use_angle_cls true --lang en --use_gpu false
```
Output will be a list, each item contains bounding box, text and recognition confidence
diff --git a/doc/doc_en/recognition_en.md b/doc/doc_en/recognition_en.md
index 84f5541562..51857ba16b 100644
--- a/doc/doc_en/recognition_en.md
+++ b/doc/doc_en/recognition_en.md
@@ -161,7 +161,7 @@ The current multi-language model is still in the demo stage and will continue to
If you like, you can submit the dictionary file to [dict](../../ppocr/utils/dict) and we will thank you in the Repo.
-To customize the dict file, please modify the `character_dict_path` field in `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` and set `character_type` to `ch`.
+To customize the dict file, please modify the `character_dict_path` field in `configs/rec/rec_icdar15_train.yml` .
- Custom dictionary
@@ -172,8 +172,6 @@ If you need to customize dic file, please add character_dict_path field in confi
If you want to support the recognition of the `space` category, please set the `use_space_char` field in the yml file to `True`.
-**Note: use_space_char only takes effect when character_type=ch**
-
## 2.Training
@@ -250,7 +248,6 @@ Global:
# Add a custom dictionary, such as modify the dictionary, please point the path to the new dictionary
character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
# Modify character type
- character_type: ch
...
# Whether to recognize spaces
use_space_char: True
@@ -312,18 +309,18 @@ Eval:
Currently, the multi-language algorithms supported by PaddleOCR are:
-| Configuration file | Algorithm name | backbone | trans | seq | pred | language | character_type |
-| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: | :-----: |
-| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | chinese traditional | chinese_cht|
-| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | English(Case sensitive) | EN |
-| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | French | french |
-| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | German | german |
-| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Japanese | japan |
-| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Korean | korean |
-| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Latin | latin |
-| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | arabic | ar |
-| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | cyrillic | cyrillic |
-| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | devanagari | devanagari |
+| Configuration file | Algorithm name | backbone | trans | seq | pred | language |
+| :--------: | :-------: | :-------: | :-------: | :-----: | :-----: | :-----: |
+| rec_chinese_cht_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | chinese traditional |
+| rec_en_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | English(Case sensitive) |
+| rec_french_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | French |
+| rec_ger_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | German |
+| rec_japan_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Japanese |
+| rec_korean_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Korean |
+| rec_latin_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | Latin |
+| rec_arabic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | arabic |
+| rec_cyrillic_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | cyrillic |
+| rec_devanagari_lite_train.yml | CRNN | Mobilenet_v3 small 0.5 | None | BiLSTM | ctc | devanagari |
For more supported languages, please refer to : [Multi-language model](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_en/multi_languages_en.md#4-support-languages-and-abbreviations)
@@ -471,6 +468,3 @@ inference/det_db/
```
python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="ch" --rec_char_dict_path="your text dict path"
```
-
-
-
diff --git a/doc/doc_en/training_en.md b/doc/doc_en/training_en.md
index 106e41c018..d013f5ac70 100644
--- a/doc/doc_en/training_en.md
+++ b/doc/doc_en/training_en.md
@@ -25,11 +25,10 @@ The PaddleOCR model uses configuration files to manage network training and eval
For the complete configuration file description, please refer to [Configuration File](./config_en.md)
-# 1. Basic concepts
## 2. Basic Concepts
-The following parameters need to be paid attention to when tuning the model:
+In the process of model training, some hyperparameters need to be manually adjusted to help the model obtain the optimal index at the least loss. Different data volumes may require different hyper-parameters. When you want to finetune your own data or tune the model effect, there are several parameter adjustment strategies for reference:
### 2.1 Learning Rate
@@ -53,7 +52,7 @@ and the learning rate is the same in each stage.
warmup_epoch means that in the first 5 epochs, the learning rate will gradually increase from 0 to base_lr. For all strategies, please refer to the code [learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py).
-## 1.2 Regularization
+### 2.2 Regularization
Regularization can effectively avoid algorithm overfitting. PaddleOCR provides L1 and L2 regularization methods.
L1 and L2 regularization are the most commonly used regularization methods.
@@ -125,7 +124,7 @@ There are several experiences for reference when constructing the data set:
-# 3. FAQ
+## 4. FAQ
**Q**: How to choose a suitable network input shape when training CRNN recognition?
@@ -147,3 +146,10 @@ There are several experiences for reference when constructing the data set:
A: It is normal for the acc to be 0 at the beginning of the recognition model training, and the indicator will come up after a longer training period.
+***
+
+Click the following links for detailed training tutorial:
+
+- [text detection model training](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/detection.md)
+- [text recognition model training](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/recognition.md)
+- [text direction classification model training](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/angle_class.md)
diff --git a/doc/doc_en/whl_en.md b/doc/doc_en/whl_en.md
index c2577e1e15..62aa452dcd 100644
--- a/doc/doc_en/whl_en.md
+++ b/doc/doc_en/whl_en.md
@@ -366,4 +366,6 @@ im_show.save('result.jpg')
| rec | Enable recognition when `ppocr.ocr` func exec | TRUE |
| cls | Enable classification when `ppocr.ocr` func exec((Use use_angle_cls in command line mode to control whether to start classification in the forward direction) | FALSE |
| show_log | Whether to print log in det and rec | FALSE |
-| type | Perform ocr or table structuring, the value is selected in ['ocr','structure'] | ocr |
\ No newline at end of file
+| type | Perform ocr or table structuring, the value is selected in ['ocr','structure'] | ocr |
+| ocr_version | OCR Model version number, the current model support list is as follows: PP-OCRv2 support Chinese detection and recognition model, PP-OCR support Chinese detection, recognition and direction classifier, multilingual recognition model | PP-OCRv2 |
+| structure_version | table structure Model version number, the current model support list is as follows: STRUCTURE support english table structure model | STRUCTURE |
diff --git a/doc/joinus.PNG b/doc/joinus.PNG
index f7bac06594..cd9de9c14b 100644
Binary files a/doc/joinus.PNG and b/doc/joinus.PNG differ
diff --git a/doc/pr.png b/doc/pr.png
new file mode 100644
index 0000000000..3d0d15f78d
Binary files /dev/null and b/doc/pr.png differ
diff --git a/paddleocr.py b/paddleocr.py
index a98efd3408..733c83d1b4 100644
--- a/paddleocr.py
+++ b/paddleocr.py
@@ -16,6 +16,9 @@
import sys
__dir__ = os.path.dirname(__file__)
+
+import paddle
+
sys.path.append(os.path.join(__dir__, ''))
import cv2
@@ -29,7 +32,7 @@
logger = get_logger()
from ppocr.utils.utility import check_and_read_gif, get_image_file_list
from ppocr.utils.network import maybe_download, download_with_progressbar, is_link, confirm_model_dir_url
-from tools.infer.utility import draw_ocr, str2bool
+from tools.infer.utility import draw_ocr, str2bool, check_gpu
from ppstructure.utility import init_args, draw_structure_result
from ppstructure.predict_system import OCRSystem, save_structure_res
@@ -39,130 +42,137 @@
]
SUPPORT_DET_MODEL = ['DB']
-VERSION = '2.2.1'
+VERSION = '2.3.0.2'
SUPPORT_REC_MODEL = ['CRNN']
BASE_DIR = os.path.expanduser("~/.paddleocr/")
-DEFAULT_MODEL_VERSION = '2.0'
+DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION = 'PP-OCR'
+DEFAULT_STRUCTURE_MODEL_VERSION = 'STRUCTURE'
MODEL_URLS = {
- '2.1': {
- 'det': {
- 'ch': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar',
- },
- },
- 'rec': {
- 'ch': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
- }
- }
- },
- '2.0': {
- 'det': {
- 'ch': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar',
- },
- 'en': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar',
+ 'OCR': {
+ 'PP-OCRv2': {
+ 'det': {
+ 'ch': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar',
+ },
},
- 'structure': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer.tar'
+ 'rec': {
+ 'ch': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
+ }
}
},
- 'rec': {
- 'ch': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
- },
- 'en': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/en_dict.txt'
- },
- 'french': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/french_dict.txt'
- },
- 'german': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/german_dict.txt'
- },
- 'korean': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/korean_dict.txt'
- },
- 'japan': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/japan_dict.txt'
- },
- 'chinese_cht': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/chinese_cht_dict.txt'
- },
- 'ta': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/ta_dict.txt'
+ DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION: {
+ 'det': {
+ 'ch': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar',
+ },
+ 'en': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar',
+ },
+ 'structure': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer.tar'
+ }
},
- 'te': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/te_dict.txt'
+ 'rec': {
+ 'ch': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt'
+ },
+ 'en': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/en_number_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/en_dict.txt'
+ },
+ 'french': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/french_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/french_dict.txt'
+ },
+ 'german': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/german_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/german_dict.txt'
+ },
+ 'korean': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/korean_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/korean_dict.txt'
+ },
+ 'japan': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/japan_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/japan_dict.txt'
+ },
+ 'chinese_cht': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/chinese_cht_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/chinese_cht_dict.txt'
+ },
+ 'ta': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ta_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/ta_dict.txt'
+ },
+ 'te': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/te_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/te_dict.txt'
+ },
+ 'ka': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/ka_dict.txt'
+ },
+ 'latin': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/latin_dict.txt'
+ },
+ 'arabic': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt'
+ },
+ 'cyrillic': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt'
+ },
+ 'devanagari': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': './ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt'
+ },
+ 'structure': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer.tar',
+ 'dict_path': 'ppocr/utils/dict/table_dict.txt'
+ }
},
- 'ka': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/ka_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/ka_dict.txt'
+ 'cls': {
+ 'ch': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar',
+ }
},
- 'latin': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/latin_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/latin_dict.txt'
- },
- 'arabic': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/arabic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/arabic_dict.txt'
- },
- 'cyrillic': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/cyrillic_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/cyrillic_dict.txt'
- },
- 'devanagari': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/multilingual/devanagari_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar',
- 'dict_path': './ppocr/utils/dict/devanagari_dict.txt'
- },
- 'structure': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer.tar',
- 'dict_path': 'ppocr/utils/dict/table_dict.txt'
- }
- },
- 'cls': {
- 'ch': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar',
- }
- },
- 'table': {
- 'en': {
- 'url':
- 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar',
- 'dict_path': 'ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt'
+ }
+ },
+ 'STRUCTURE': {
+ DEFAULT_STRUCTURE_MODEL_VERSION: {
+ 'table': {
+ 'en': {
+ 'url':
+ 'https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar',
+ 'dict_path': 'ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt'
+ }
}
}
}
@@ -177,7 +187,20 @@ def parse_args(mMain=True):
parser.add_argument("--det", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--rec", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--type", type=str, default='ocr')
- parser.add_argument("--version", type=str, default='2.1')
+ parser.add_argument(
+ "--ocr_version",
+ type=str,
+ default='PP-OCRv2',
+ help='OCR Model version, the current model support list is as follows: '
+ '1. PP-OCRv2 Support Chinese detection and recognition model. '
+ '2. PP-OCR support Chinese detection, recognition and direction classifier and multilingual recognition model.'
+ )
+ parser.add_argument(
+ "--structure_version",
+ type=str,
+ default='STRUCTURE',
+ help='Model version, the current model support list is as follows:'
+ ' 1. STRUCTURE Support en table structure model.')
for action in parser._actions:
if action.dest in ['rec_char_dict_path', 'table_char_dict_path']:
@@ -215,9 +238,9 @@ def parse_lang(lang):
lang = "cyrillic"
elif lang in devanagari_lang:
lang = "devanagari"
- assert lang in MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION][
+ assert lang in MODEL_URLS['OCR'][DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION][
'rec'], 'param lang must in {}, but got {}'.format(
- MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION]['rec'].keys(), lang)
+ MODEL_URLS['OCR'][DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION]['rec'].keys(), lang)
if lang == "ch":
det_lang = "ch"
elif lang == 'structure':
@@ -227,33 +250,41 @@ def parse_lang(lang):
return lang, det_lang
-def get_model_config(version, model_type, lang):
- if version not in MODEL_URLS:
- logger.warning('version {} not in {}, use version {} instead'.format(
- version, MODEL_URLS.keys(), DEFAULT_MODEL_VERSION))
+def get_model_config(type, version, model_type, lang):
+ if type == 'OCR':
+ DEFAULT_MODEL_VERSION = DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION
+ elif type == 'STRUCTURE':
+ DEFAULT_MODEL_VERSION = DEFAULT_STRUCTURE_MODEL_VERSION
+ else:
+ raise NotImplementedError
+ model_urls = MODEL_URLS[type]
+ if version not in model_urls:
+ logger.warning('version {} not in {}, auto switch to version {}'.format(
+ version, model_urls.keys(), DEFAULT_MODEL_VERSION))
version = DEFAULT_MODEL_VERSION
- if model_type not in MODEL_URLS[version]:
- if model_type in MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION]:
+ if model_type not in model_urls[version]:
+ if model_type in model_urls[DEFAULT_MODEL_VERSION]:
logger.warning(
- 'version {} not support {} models, use version {} instead'.
+ 'version {} not support {} models, auto switch to version {}'.
format(version, model_type, DEFAULT_MODEL_VERSION))
version = DEFAULT_MODEL_VERSION
else:
logger.error('{} models is not support, we only support {}'.format(
- model_type, MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION].keys()))
+ model_type, model_urls[DEFAULT_MODEL_VERSION].keys()))
sys.exit(-1)
- if lang not in MODEL_URLS[version][model_type]:
- if lang in MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION][model_type]:
- logger.warning('lang {} is not support in {}, use {} instead'.
- format(lang, version, DEFAULT_MODEL_VERSION))
+ if lang not in model_urls[version][model_type]:
+ if lang in model_urls[DEFAULT_MODEL_VERSION][model_type]:
+ logger.warning(
+ 'lang {} is not support in {}, auto switch to version {}'.
+ format(lang, version, DEFAULT_MODEL_VERSION))
version = DEFAULT_MODEL_VERSION
else:
logger.error(
'lang {} is not support, we only support {} for {} models'.
- format(lang, MODEL_URLS[DEFAULT_MODEL_VERSION][model_type].keys(
+ format(lang, model_urls[DEFAULT_MODEL_VERSION][model_type].keys(
), model_type))
sys.exit(-1)
- return MODEL_URLS[version][model_type][lang]
+ return model_urls[version][model_type][lang]
class PaddleOCR(predict_system.TextSystem):
@@ -265,23 +296,28 @@ def __init__(self, **kwargs):
"""
params = parse_args(mMain=False)
params.__dict__.update(**kwargs)
+ params.use_gpu = check_gpu(params.use_gpu)
+
if not params.show_log:
logger.setLevel(logging.INFO)
self.use_angle_cls = params.use_angle_cls
lang, det_lang = parse_lang(params.lang)
# init model dir
- det_model_config = get_model_config(params.version, 'det', det_lang)
+ det_model_config = get_model_config('OCR', params.ocr_version, 'det',
+ det_lang)
params.det_model_dir, det_url = confirm_model_dir_url(
params.det_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'det', det_lang),
det_model_config['url'])
- rec_model_config = get_model_config(params.version, 'rec', lang)
+ rec_model_config = get_model_config('OCR', params.ocr_version, 'rec',
+ lang)
params.rec_model_dir, rec_url = confirm_model_dir_url(
params.rec_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'rec', lang),
rec_model_config['url'])
- cls_model_config = get_model_config(params.version, 'cls', 'ch')
+ cls_model_config = get_model_config('OCR', params.ocr_version, 'cls',
+ 'ch')
params.cls_model_dir, cls_url = confirm_model_dir_url(
params.cls_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'cls'),
@@ -362,22 +398,27 @@ class PPStructure(OCRSystem):
def __init__(self, **kwargs):
params = parse_args(mMain=False)
params.__dict__.update(**kwargs)
+ params.use_gpu = check_gpu(params.use_gpu)
+
if not params.show_log:
logger.setLevel(logging.INFO)
lang, det_lang = parse_lang(params.lang)
# init model dir
- det_model_config = get_model_config(params.version, 'det', det_lang)
+ det_model_config = get_model_config('OCR', params.ocr_version, 'det',
+ det_lang)
params.det_model_dir, det_url = confirm_model_dir_url(
params.det_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'det', det_lang),
det_model_config['url'])
- rec_model_config = get_model_config(params.version, 'rec', lang)
+ rec_model_config = get_model_config('OCR', params.ocr_version, 'rec',
+ lang)
params.rec_model_dir, rec_url = confirm_model_dir_url(
params.rec_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'rec', lang),
rec_model_config['url'])
- table_model_config = get_model_config(params.version, 'table', 'en')
+ table_model_config = get_model_config(
+ 'STRUCTURE', params.structure_version, 'table', 'en')
params.table_model_dir, table_url = confirm_model_dir_url(
params.table_model_dir,
os.path.join(BASE_DIR, VERSION, 'ocr', 'table'),
diff --git a/ppocr/data/imaug/east_process.py b/ppocr/data/imaug/east_process.py
index b1d7a5e519..df08adfa15 100644
--- a/ppocr/data/imaug/east_process.py
+++ b/ppocr/data/imaug/east_process.py
@@ -11,7 +11,10 @@
#WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#See the License for the specific language governing permissions and
#limitations under the License.
-
+"""
+This code is refered from:
+https://github.com/songdejia/EAST/blob/master/data_utils.py
+"""
import math
import cv2
import numpy as np
@@ -24,10 +27,10 @@
class EASTProcessTrain(object):
def __init__(self,
- image_shape = [512, 512],
- background_ratio = 0.125,
- min_crop_side_ratio = 0.1,
- min_text_size = 10,
+ image_shape=[512, 512],
+ background_ratio=0.125,
+ min_crop_side_ratio=0.1,
+ min_text_size=10,
**kwargs):
self.input_size = image_shape[1]
self.random_scale = np.array([0.5, 1, 2.0, 3.0])
@@ -282,12 +285,7 @@ def generate_quad(self, im_size, polys, tags):
1.0 / max(min(poly_h, poly_w), 1.0)
return score_map, geo_map, training_mask
- def crop_area(self,
- im,
- polys,
- tags,
- crop_background=False,
- max_tries=50):
+ def crop_area(self, im, polys, tags, crop_background=False, max_tries=50):
"""
make random crop from the input image
:param im:
@@ -435,5 +433,4 @@ def __call__(self, data):
data['score_map'] = score_map
data['geo_map'] = geo_map
data['training_mask'] = training_mask
- # print(im.shape, score_map.shape, geo_map.shape, training_mask.shape)
- return data
\ No newline at end of file
+ return data
diff --git a/ppocr/data/imaug/iaa_augment.py b/ppocr/data/imaug/iaa_augment.py
index 9ce6bd4209..0aac7877c2 100644
--- a/ppocr/data/imaug/iaa_augment.py
+++ b/ppocr/data/imaug/iaa_augment.py
@@ -11,6 +11,10 @@
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
+"""
+This code is refer from:
+https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch/blob/master/data_loader/modules/iaa_augment.py
+"""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
diff --git a/ppocr/data/imaug/label_ops.py b/ppocr/data/imaug/label_ops.py
index 36e5e27a05..344f596d9d 100644
--- a/ppocr/data/imaug/label_ops.py
+++ b/ppocr/data/imaug/label_ops.py
@@ -22,6 +22,8 @@
from shapely.geometry import LineString, Point, Polygon
import json
+from ppocr.utils.logging import get_logger
+
class ClsLabelEncode(object):
def __init__(self, label_list, **kwargs):
@@ -93,31 +95,23 @@ class BaseRecLabelEncode(object):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='ch',
use_space_char=False):
- support_character_type = [
- 'ch', 'en', 'EN_symbol', 'french', 'german', 'japan', 'korean',
- 'EN', 'it', 'xi', 'pu', 'ru', 'ar', 'ta', 'ug', 'fa', 'ur', 'rs',
- 'oc', 'rsc', 'bg', 'uk', 'be', 'te', 'ka', 'chinese_cht', 'hi',
- 'mr', 'ne', 'latin', 'arabic', 'cyrillic', 'devanagari'
- ]
- assert character_type in support_character_type, "Only {} are supported now but get {}".format(
- support_character_type, character_type)
self.max_text_len = max_text_length
self.beg_str = "sos"
self.end_str = "eos"
- if character_type == "en":
+ self.lower = False
+
+ if character_dict_path is None:
+ logger = get_logger()
+ logger.warning(
+ "The character_dict_path is None, model can only recognize number and lower letters"
+ )
self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
dict_character = list(self.character_str)
- elif character_type == "EN_symbol":
- # same with ASTER setting (use 94 char).
- self.character_str = string.printable[:-6]
- dict_character = list(self.character_str)
- elif character_type in support_character_type:
+ self.lower = True
+ else:
self.character_str = ""
- assert character_dict_path is not None, "character_dict_path should not be None when character_type is {}".format(
- character_type)
with open(character_dict_path, "rb") as fin:
lines = fin.readlines()
for line in lines:
@@ -126,7 +120,6 @@ def __init__(self,
if use_space_char:
self.character_str += " "
dict_character = list(self.character_str)
- self.character_type = character_type
dict_character = self.add_special_char(dict_character)
self.dict = {}
for i, char in enumerate(dict_character):
@@ -148,7 +141,7 @@ def encode(self, text):
"""
if len(text) == 0 or len(text) > self.max_text_len:
return None
- if self.character_type == "en":
+ if self.lower:
text = text.lower()
text_list = []
for char in text:
@@ -168,13 +161,11 @@ class NRTRLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='EN_symbol',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(NRTRLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(NRTRLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def __call__(self, data):
text = data['label']
@@ -201,12 +192,10 @@ class CTCLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='ch',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(CTCLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(CTCLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def __call__(self, data):
text = data['label']
@@ -232,12 +221,10 @@ class E2ELabelEncodeTest(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='EN',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(E2ELabelEncodeTest,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(E2ELabelEncodeTest, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def __call__(self, data):
import json
@@ -468,12 +455,10 @@ class AttnLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='ch',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(AttnLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(AttnLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def add_special_char(self, dict_character):
self.beg_str = "sos"
@@ -516,12 +501,10 @@ class SEEDLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='ch',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(SEEDLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(SEEDLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def add_special_char(self, dict_character):
self.end_str = "eos"
@@ -548,12 +531,10 @@ class SRNLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length=25,
character_dict_path=None,
- character_type='en',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(SRNLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(SRNLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def add_special_char(self, dict_character):
dict_character = dict_character + [self.beg_str, self.end_str]
@@ -761,12 +742,10 @@ class SARLabelEncode(BaseRecLabelEncode):
def __init__(self,
max_text_length,
character_dict_path=None,
- character_type='ch',
use_space_char=False,
**kwargs):
- super(SARLabelEncode,
- self).__init__(max_text_length, character_dict_path,
- character_type, use_space_char)
+ super(SARLabelEncode, self).__init__(
+ max_text_length, character_dict_path, use_space_char)
def add_special_char(self, dict_character):
beg_end_str = "离线量化（无需训练） | + + +- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下， + +| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | +| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 | +| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | + + +## 2. 测试流程 + +Mac端无GPU，环境准备只需要Python环境即可，安装PaddlePaddle等依赖参考下述文档。 + +### 2.1 安装依赖 +- 安装PaddlePaddle >= 2.0 +- 安装PaddleOCR依赖 + ``` + pip install -r ../requirements.txt + ``` +- 安装autolog（规范化日志输出工具） + ``` + git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog + cd AutoLog + pip install -r requirements.txt + python setup.py bdist_wheel + pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl + cd ../ + ``` +- 安装PaddleSlim (可选) + ``` + # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim + pip install paddleslim + ``` + + +### 2.2 功能测试 + +先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 + +`test_train_inference_python.sh`包含5种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是： + +- 模式1：lite_train_lite_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度； +```shell +# 同linux端运行不同的是，Mac端测试使用新的配置文件mac_ppocr_det_mobile_params.txt， +# 配置文件中默认去掉了GPU和mkldnn相关的测试链条 +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'lite_train_lite_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'lite_train_lite_infer' +``` + +- 模式2：lite_train_whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'lite_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'lite_train_whole_infer' +``` + +- 模式3：whole_infer，不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度; +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'whole_infer' +# 用法1: +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'whole_infer' +# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'whole_infer' '1' +``` + +- 模式4：whole_train_whole_infer，CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度；（Mac端不建议运行此模式） +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'whole_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_mac_cpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'whole_train_whole_infer' +``` + +- 模式5：klquant_whole_infer，测试离线量化； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_mac_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +``` + +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如`lite_train_lite_infer`模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_-1_autocast_null/ # CPU上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_-1_autocast_null/ # CPU上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_1_batchsize_1.log # CPU上关闭Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=False Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=Faslse Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + +### 2.3 精度测试 + +使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括： +- 提取日志中的预测坐标； +- 从本地文件中提取保存好的坐标结果； +- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。 + +#### 使用方式 +运行命令： +```shell +python test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 +``` + +参数介绍： +- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下 +- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入 +- atol: 设置的绝对误差 +- rtol: 设置的相对误差 + +#### 运行结果 + +正常运行效果如下： +``` +Assert allclose passed! The results of python_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_1_batchsize_1.log and ./test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt are consistent! +``` + +出现不一致结果时的运行输出： +``` +...... +Traceback (most recent call last): + File "test_tipc/compare_results.py", line 140, in
+
+接下来的配置环境需要在手机上此终端运行相关命令。
+
+## 2.手机端配置termux
+
+首先将手机联网，最好可以连接外网，部分的配置需要外网。打开Termux终端，执行以下命令安装基础件`proot`，并使用`termux-chroot`命令可以模拟 root 环境与标准的 Linux 目录结构。
+
+```
+pkg i -y proot
+termux-chroot
+```
+
+Termux 默认只能访问自身内部的数据，如果要访问手机中其它的数据，输入下面的命令后，手机弹出对请求权限的窗口，允许即可（方便对部分运行出的结果在手机端可视化）。
+
+```
+termux-setup-storage
+```
+
+### 2.1 配置SSH
+
+作为 Linux 终端或者服务器，必须有SSH。不管你是 SSH 连接到 Termux还是使用Termux去连其它主机，都需要先安装openssh。如果安装失败，请重复执行命令。
+
+```
+pkg i -y openssh
+```
+
+启动 SSH 服务端，默认端口号为8022
+
+```
+sshd
+```
+
+
+### 2.2 电脑通过SSH方式连接手机
+
+1.保证手机和电脑处于同一局域网下
+手机端分别输入以下命令获得ip地址和当前用户：
+
+```
+# 获取ip地址
+ifconfig
+
+# 获取当前用户
+whoami
+```
+
+如获取到的ip地址和当前用户分别是`172.24.162.117`和`u0_a374`。
+
+2.电脑端通过SSH连接手机
+
+```
+#默认端口号为8022
+ssh u0_a374@172.24.162.117 -p 8022
+```
+
+3.运行ls命令后，会有如下显示：
+
+```
+ls
+```
+
+
+
+
+### 2.3 通过scp传输数据
+
+1.在当前目录上新建test目录
+
+```
+mkdir test
+```
+
+2.测试scp功能
+
+将电脑中的某个文件拷贝到手机上：
+```
+scp -P 8022 test.txt u0_a374@172.24.162.117:/home/storage/test
+```
+
+3.手机端查看
+
+打开手机终端，在`/home/storage/test`下查看是否存在`test.txt`
+
+
+## 3. 更多教程
+
+本教程可以完成Termux基本配置，更多关于Termux的用法，请参考：[Termux高级终端安装使用配置教程](https://www.sqlsec.com/2018/05/termux.html)。
+
diff --git a/test_tipc/docs/test.png b/test_tipc/docs/test.png
new file mode 100644
index 0000000000..f99f23d705
Binary files /dev/null and b/test_tipc/docs/test.png differ
diff --git a/test_tipc/docs/test_inference_cpp.md b/test_tipc/docs/test_inference_cpp.md
new file mode 100644
index 0000000000..e662f4bacc
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/test_inference_cpp.md
@@ -0,0 +1,88 @@
+# C++预测功能测试
+
+C++预测功能测试的主程序为`test_inference_cpp.sh`，可以测试基于C++预测库的模型推理功能。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+基于训练是否使用量化，进行本测试的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的C++预测功能汇总如下：
+
+| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
+| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: |
+| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
+| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 |
+| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
+| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
+
+## 2. 测试流程
+运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。
+
+### 2.1 功能测试
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_inference_cpp.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。
+
+```shell
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt "cpp_infer"
+
+# 用法1:
+bash test_tipc/test_inference_cpp.sh test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt
+# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
+bash test_tipc/test_inference_cpp.sh test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt '1'
+```
+
+运行预测指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志，包括以下文件：
+
+```shell
+test_tipc/output/
+|- results_cpp.log # 运行指令状态的日志
+|- cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_1_precision_fp32_batchsize_1.log # CPU上不开启Mkldnn，线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志
+|- cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_1.log # CPU上不开启Mkldnn，线程数设置为6，测试batch_size=1条件下的预测运行日志
+|- cpp_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_1.log # GPU上不开启TensorRT，测试batch_size=1的fp32精度预测日志
+|- cpp_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log # GPU上开启TensorRT，测试batch_size=1的fp16精度预测日志
+......
+```
+其中results_cpp.log中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出：
+
+```
+Run successfully with command - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr det --use_gpu=False --enable_mkldnn=False --cpu_threads=6 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmar k=True > ./test_tipc/output/cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run successfully with command - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr det --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark =True > ./test_tipc/output/cpp_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !
+......
+```
+如果运行失败，会输出：
+```
+Run failed with command - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr det --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True > ./test_tipc/output/cpp_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run failed with command - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr det --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp16 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True > ./test_tipc/output/cpp_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log 2>&1 !
+......
+```
+可以很方便的根据results_cpp.log中的内容判定哪一个指令运行错误。
+
+
+### 2.2 精度测试
+
+使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括：
+- 提取日志中的预测坐标；
+- 从本地文件中提取保存好的坐标结果；
+- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。
+
+#### 使用方式
+运行命令：
+```shell
+python3.7 test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/cpp_*.txt --log_file=./test_tipc/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
+```
+
+参数介绍：
+- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下
+- log_file: 指向运行test_tipc/test_inference_cpp.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持cpp_infer_*.log格式传入
+- atol: 设置的绝对误差
+- rtol: 设置的相对误差
+
+#### 运行结果
+
+正常运行效果如下图：
+
+
+出现不一致结果时的运行输出：
+
+
+
+## 3. 更多教程
+
+本文档为功能测试用，更详细的c++预测使用教程请参考：[服务器端C++预测](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph/deploy/cpp_infer)
diff --git a/test_tipc/docs/test_lite_arm_cpp.md b/test_tipc/docs/test_lite_arm_cpp.md
new file mode 100644
index 0000000000..166b5981b6
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/test_lite_arm_cpp.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+# Lite\_arm\_cpp预测功能测试
+
+Lite\_arm\_cpp预测功能测试的主程序为`test_lite_arm_cpp.sh`，可以在ARM上基于Lite预测库测试模型的C++推理功能。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+目前Lite端的样本间支持以方式的组合：
+
+**字段说明：**
+- 模型类型：包括正常模型（FP32）和量化模型（INT8）
+- batch-size：包括1和4
+- threads：包括1和4
+- predictor数量：包括单predictor预测和多predictor预测
+- 预测库来源：包括下载方式和编译方式
+- 测试硬件：ARM\_CPU/ARM\_GPU_OPENCL
+
+| 模型类型 | batch-size | threads | predictor数量 | 预测库来源 | 测试硬件 |
+| :----: | :----: | :----: | :----: | :----: | :----: |
+| 正常模型/量化模型 | 1 | 1/4 | 单/多 | 下载方式/编译方式 | ARM\_CPU/ARM\_GPU_OPENCL |
+
+
+## 2. 测试流程
+运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。
+
+### 2.1 功能测试
+
+先运行`prepare_lite_cpp.sh`，运行后会在当前路径下生成`test_lite.tar`，其中包含了测试数据、测试模型和用于预测的可执行文件。将`test_lite.tar`上传到被测试的手机上，在手机的终端解压该文件，进入`test_lite`目录中，然后运行`test_lite_arm_cpp.sh`进行测试，最终在`test_lite/output`目录下生成`lite_*.log`后缀的日志文件。
+
+#### 2.1.1 基于ARM\_CPU测试
+
+```shell
+
+# 数据、模型、Paddle-Lite预测库准备
+#预测库为下载方式
+bash test_tipc/prepare_lite_cpp.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_cpu.txt download
+#预测库为编译方式
+bash test_tipc/prepare_lite_cpp.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_cpu.txt compile
+
+# 手机端测试:
+bash test_lite_arm_cpp.sh model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_cpu.txt
+
+```
+
+#### 2.1.2 基于ARM\_GPU\_OPENCL测试
+
+```shell
+
+# 数据、模型、Paddle-Lite预测库准备
+#预测库下载方式
+bash test_tipc/prepare_lite_cpp.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_gpu_opencl.txt download
+#预测库编译方式
+bash test_tipc/prepare_lite_cpp.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_gpu_opencl.txt compile
+
+# 手机端测试:
+bash test_lite_arm_cpp.sh model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_gpu_opencl.txt
+
+```
+
+
+**注意**：
+
+由于运行该项目需要bash等命令，传统的adb方式不能很好的安装。所以此处推荐通在手机上开启虚拟终端的方式连接电脑，连接方式可以参考[安卓手机termux连接电脑](./termux_for_android.md)。
+
+### 2.2 运行结果
+
+各测试的运行情况会打印在 `./output/` 中：
+运行成功时会输出：
+
+```
+Run successfully with command - ./ocr_db_crnn det ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb ARM_CPU FP32 1 1 ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/ ./config.txt True > ./output/lite_ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb_runtime_device_ARM_CPU_precision_FP32_batchsize_1_threads_1.log 2>&1!
+Run successfully with command xxx
+...
+```
+
+运行失败时会输出：
+
+```
+Run failed with command - ./ocr_db_crnn det ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb ARM_CPU FP32 1 1 ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/ ./config.txt True > ./output/lite_ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb_runtime_device_ARM_CPU_precision_FP32_batchsize_1_threads_1.log 2>&1!
+Run failed with command xxx
+...
+```
+
+在./output/文件夹下，会存在如下日志，每一个日志都是不同配置下的log结果：
+
+
+
+在每一个log中，都会调用autolog打印如下信息：
+
+
+
+
+
+## 3. 更多教程
+
+本文档为功能测试用，更详细的Lite端预测使用教程请参考：[Lite端部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/lite/readme.md)。
diff --git a/test_tipc/docs/test_paddle2onnx.md b/test_tipc/docs/test_paddle2onnx.md
new file mode 100644
index 0000000000..df2734771e
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/test_paddle2onnx.md
@@ -0,0 +1,47 @@
+# Paddle2onnx预测功能测试
+
+PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_paddle2onnx.sh`，可以测试Paddle2ONNX的模型转化功能，并验证正确性。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+基于训练是否使用量化，进行本测试的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的Paddle2ONNX预测功能汇总如下：
+
+| 模型类型 |device |
+| ---- | ---- |
+| 正常模型 | GPU |
+| 正常模型 | CPU |
+| 量化模型 | GPU |
+| 量化模型 | CPU |
+
+## 2. 测试流程
+### 2.1 功能测试
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_paddle2onnx.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`paddle2onnx_infer_*.log`后缀的日志文件。
+
+```shell
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile/model_linux_gpu_normal_normal_paddle2onnx_python_linux_cpu.txt "paddle2onnx_infer"
+
+# 用法:
+bash test_tipc/test_paddle2onnx.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile/model_linux_gpu_normal_normal_paddle2onnx_python_linux_cpu.txt
+```
+
+#### 运行结果
+
+各测试的运行情况会打印在 `test_tipc/output/results_paddle2onnx.log` 中：
+运行成功时会输出：
+
+```
+Run successfully with command - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True!
+Run successfully with command - python test_tipc/onnx_inference/predict_det.py --use_gpu=False --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --det_model_dir=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx 2>&1 !
+```
+
+运行失败时会输出：
+
+```
+Run failed with command - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True!
+...
+```
+
+
+## 3. 更多教程
+
+本文档为功能测试用，更详细的Paddle2onnx预测使用教程请参考：[Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)
diff --git a/test_tipc/docs/test_serving.md b/test_tipc/docs/test_serving.md
new file mode 100644
index 0000000000..1eded6f582
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/test_serving.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+# PaddleServing预测功能测试
+
+PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_serving.sh`，可以测试基于PaddleServing的部署功能。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+基于训练是否使用量化，进行本测试的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的Serving预测功能汇总如下：
+
+| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
+| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: |
+| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
+| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 |
+| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
+| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
+
+## 2. 测试流程
+运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。
+
+### 2.1 功能测试
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_serving.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`serving_infer_*.log`后缀的日志文件。
+
+```shell
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile/model_linux_gpu_normal_normal_serving_python_linux_gpu_cpu.txt "serving_infer"
+
+# 用法:
+bash test_tipc/test_serving.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile/model_linux_gpu_normal_normal_serving_python_linux_gpu_cpu.txt
+```
+
+#### 运行结果
+
+各测试的运行情况会打印在 `test_tipc/output/results_serving.log` 中：
+运行成功时会输出：
+
+```
+Run successfully with command - python3.7 pipeline_http_client.py --image_dir=../../doc/imgs > ../../tests/output/server_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run successfully with command - xxxxx
+...
+```
+
+运行失败时会输出：
+
+```
+Run failed with command - python3.7 pipeline_http_client.py --image_dir=../../doc/imgs > ../../tests/output/server_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run failed with command - python3.7 pipeline_http_client.py --image_dir=../../doc/imgs > ../../tests/output/server_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_6_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run failed with command - xxxxx
+...
+```
+
+详细的预测结果会存在 test_tipc/output/ 文件夹下，例如`server_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log`中会返回检测框的坐标:
+
+```
+{'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['dt_boxes'], 'value': ['[[[ 78. 642.]\n [409. 640.]\n [409. 657.]\n
+[ 78. 659.]]\n\n [[ 75. 614.]\n [211. 614.]\n [211. 635.]\n [ 75. 635.]]\n\n
+[[103. 554.]\n [135. 554.]\n [135. 575.]\n [103. 575.]]\n\n [[ 75. 531.]\n
+[347. 531.]\n [347. 549.]\n [ 75. 549.] ]\n\n [[ 76. 503.]\n [309. 498.]\n
+[309. 521.]\n [ 76. 526.]]\n\n [[163. 462.]\n [317. 462.]\n [317. 493.]\n
+[163. 493.]]\n\n [[324. 431.]\n [414. 431.]\n [414. 452.]\n [324. 452.]]\n\n
+[[ 76. 412.]\n [208. 408.]\n [209. 424.]\n [ 76. 428.]]\n\n [[307. 409.]\n
+[428. 409.]\n [428. 426.]\n [307 . 426.]]\n\n [[ 74. 385.]\n [217. 382.]\n
+[217. 400.]\n [ 74. 403.]]\n\n [[308. 381.]\n [427. 380.]\n [427. 400.]\n
+[308. 401.]]\n\n [[ 74. 363.]\n [195. 362.]\n [195. 378.]\n [ 74. 379.]]\n\n
+[[303. 359.]\n [423. 357.]\n [423. 375.]\n [303. 377.]]\n\n [[ 70. 336.]\n
+[239. 334.]\n [239. 354.]\ n [ 70. 356.]]\n\n [[ 70. 312.]\n [204. 310.]\n
+[204. 327.]\n [ 70. 330.]]\n\n [[303. 308.]\n [419. 306.]\n [419. 326.]\n
+[303. 328.]]\n\n [[113. 2 72.]\n [246. 270.]\n [247. 299.]\n [113. 301.]]\n\n
+ [[361. 269.]\n [384. 269.]\n [384. 296.]\n [361. 296.]]\n\n [[ 70. 250.]\n
+ [243. 246.]\n [243. 265.]\n [ 70. 269.]]\n\n [[ 65. 221.]\n [187. 220.]\n
+[187. 240.]\n [ 65. 241.]]\n\n [[337. 216.]\n [382. 216.]\n [382. 240.]\n
+[337. 240.]]\n\n [ [ 65. 196.]\n [247. 193.]\n [247. 213.]\n [ 65. 216.]]\n\n
+[[296. 197.]\n [423. 191.]\n [424. 209.]\n [296. 215.]]\n\n [[ 65. 167.]\n [244. 167.]\n
+[244. 186.]\n [ 65. 186.]]\n\n [[ 67. 139.]\n [290. 139.]\n [290. 159.]\n [ 67. 159.]]\n\n
+[[ 68. 113.]\n [410. 113.]\n [410. 128.]\n [ 68. 129.] ]\n\n [[277. 87.]\n [416. 87.]\n
+[416. 108.]\n [277. 108.]]\n\n [[ 79. 28.]\n [132. 28.]\n [132. 62.]\n [ 79. 62.]]\n\n
+[[163. 17.]\n [410. 14.]\n [410. 50.]\n [163. 53.]]]']}
+```
+
+
+## 3. 更多教程
+
+本文档为功能测试用，更详细的Serving预测使用教程请参考：[PPOCR 服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/pdserving/README_CN.md)
diff --git a/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md
new file mode 100644
index 0000000000..fa969cbe1b
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md
@@ -0,0 +1,156 @@
+# Linux端基础训练预测功能测试
+
+Linux端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
+
+- Mac端基础训练预测功能测试参考[链接](./mac_test_train_inference_python.md)
+- Windows端基础训练预测功能测试参考[链接](./win_test_train_inference_python.md)
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+- 训练相关：
+
+| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） |
+| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
+| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化
离线量化（无需训练） | +| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化
离线量化（无需训练） | +| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练：PACT量化
离线量化（无需训练） | +| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练：PACT量化
离线量化（无需训练） | +|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | - | +|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | - | +|PP-OCRv2| ch_PP-OCRv2 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | 正常训练
混合精度 | - | + + +- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下， + +| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | +| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | +| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32/fp16 | 支持 | +| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - | +| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | + + +## 2. 测试流程 + +运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。 + +### 2.1 安装依赖 +- 安装PaddlePaddle >= 2.0 +- 安装PaddleOCR依赖 + ``` + pip3 install -r ../requirements.txt + ``` +- 安装autolog（规范化日志输出工具） + ``` + git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog + cd AutoLog + pip3 install -r requirements.txt + python3 setup.py bdist_wheel + pip3 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl + cd ../ + ``` +- 安装PaddleSlim (可选) + ``` + # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim + pip3 install paddleslim + ``` + + +### 2.2 功能测试 +先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 + + +`test_train_inference_python.sh`包含5种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是： + +- 模式1：lite_train_lite_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer' +``` + +- 模式2：lite_train_whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ../test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_whole_infer' +``` + +- 模式3：whole_infer，不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度; +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'whole_infer' +# 用法1: +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ../test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'whole_infer' +# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'whole_infer' '1' +``` + +- 模式4：whole_train_whole_infer，CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'whole_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'whole_train_whole_infer' +``` + +- 模式5：klquant_whole_infer，测试离线量化； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +``` + +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如'lite_train_lite_infer'模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log # CPU上开启Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +|- python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log # GPU上开启TensorRT，测试batch_size=1的半精度预测日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + + +### 2.3 精度测试 + +使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括： +- 提取日志中的预测坐标； +- 从本地文件中提取保存好的坐标结果； +- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。 + +#### 使用方式 +运行命令： +```shell +python3.7 test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 +``` + +参数介绍： +- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下 +- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入 +- atol: 设置的绝对误差 +- rtol: 设置的相对误差 + +#### 运行结果 + +正常运行效果如下图： +
+
+出现不一致结果时的运行输出：
+
+
+
+## 3. 更多教程
+本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考：
+[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md)
+[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md)
diff --git a/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md
new file mode 100644
index 0000000000..95585af038
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+# Windows端基础训练预测功能测试
+
+Windows端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+- 训练相关：
+
+| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） |
+| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
+| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 混合精度 | - | - | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化
离线量化（无需训练） | + + +- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下： + +| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | +| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | +| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32/fp16 | 支持 | +| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - | +| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | + + +## 2. 测试流程 + +运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。 + +另外，由于Windows上和linux的路径管理方式不同，可以在win上安装gitbash终端，在gitbash中执行指令的方式和在linux端执行指令方式相同，更方便tipc测试。gitbash[下载链接](https://git-scm.com/download/win)。 + + +### 2.1 安装依赖 +- 安装PaddlePaddle >= 2.0 +- 安装PaddleOCR依赖 + ``` + pip install -r ../requirements.txt + ``` +- 安装autolog（规范化日志输出工具） + ``` + git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog + cd AutoLog + pip install -r requirements.txt + python setup.py bdist_wheel + pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl + cd ../ + ``` +- 安装PaddleSlim (可选) + ``` + # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim + pip install paddleslim + ``` + + +### 2.2 功能测试 +先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 + + +`test_train_inference_python.sh`包含5种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是： + +- 模式1：lite_train_lite_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'lite_train_lite_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'lite_train_lite_infer' +``` + +- 模式2：lite_train_whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'lite_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'lite_train_whole_infer' +``` + +- 模式3：whole_infer，不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度; +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'whole_infer' +# 用法1: +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'whole_infer' +# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'whole_infer' '1' +``` + +- 模式4：whole_train_whole_infer，CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'whole_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_windows_gpu_normal_normal_infer_python_windows_cpu_gpu.txt 'whole_train_whole_infer' +``` + +- 模式5：klquant_whole_infer，测试离线量化； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_windows_gpu_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL/model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_windows_gpu_cpu.txt 'klquant_whole_infer' +``` + + +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如'lite_train_lite_infer'模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log # CPU上开启Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +|- python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log # GPU上开启TensorRT，测试batch_size=1的半精度预测日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + + +### 2.3 精度测试 + +使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括： +- 提取日志中的预测坐标； +- 从本地文件中提取保存好的坐标结果； +- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。 + +#### 使用方式 +运行命令： +```shell +python test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 +``` + +参数介绍： +- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下 +- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入 +- atol: 设置的绝对误差 +- rtol: 设置的相对误差 + +#### 运行结果 + +正常运行效果如下： +``` +Assert allclose passed! The results of python_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_1_batchsize_1.log and ./test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt are consistent! +``` + +出现不一致结果时的运行输出： +``` +...... +Traceback (most recent call last): + File "test_tipc/compare_results.py", line 140, in
+ 
+
+
+## 2. 汇总信息
+
+打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。
+
+**字段说明：**
+- 基础训练预测：包括模型训练、Paddle Inference Python预测。
+- 更多训练方式：包括多机多卡、混合精度。
+- 模型压缩：包括裁剪、离线/在线量化、蒸馏。
+- 其他预测部署：包括Paddle Inference C++预测、Paddle Serving部署、Paddle-Lite部署等。
+
+更详细的mkldnn、Tensorrt等预测加速相关功能的支持情况可以查看各测试工具的[更多教程](#more)。
+
+| 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | 基础
+训练预测 | 更多
训练方式 | 模型压缩 | 其他预测部署 | +| :--- | :--- | :----: | :--------: | :---- | :---- | :---- | +| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det_FPGM | 检测 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | FPGM裁剪 | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det_PACT | 检测 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | PACT量化 | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det_KL | 检测 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | 离线量化| Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++ | +| DB |ch_PP-OCRv2_det | 检测 | +| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++ | +| CRNN |ch_PP-OCRv2_rec | 识别 | +| PP-OCR |ch_ppocr_mobile_v2.0 | 检测+识别 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++) | +| PP-OCR |ch_ppocr_server_v2.0 | 检测+识别 | 支持 | 多机多卡
混合精度 | - | Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++ | +|PP-OCRv2|ch_PP-OCRv2 | 检测+识别 | +| DB |det_mv3_db_v2.0 | 检测 | +| DB |det_r50_vd_db_v2.0 | 检测 | +| EAST |det_mv3_east_v2.0 | 检测 | +| EAST |det_r50_vd_east_v2.0 | 检测 | +| PSENet |det_mv3_pse_v2.0 | 检测 | +| PSENet |det_r50_vd_pse_v2.0 | 检测 | +| SAST |det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0 | 检测 | +| Rosetta|rec_mv3_none_none_ctc_v2.0 | 识别 | +| Rosetta|rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0 | 识别 | +| CRNN |rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0 | 识别 | +| CRNN |rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0| 识别 | +| StarNet|rec_mv3_tps_bilstm_ctc_v2.0 | 识别 | +| StarNet|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0 | 识别 | +| RARE |rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0 | 识别 | +| RARE |rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0 | 识别 | +| SRN |rec_r50fpn_vd_none_srn | 识别 | +| NRTR |rec_mtb_nrtr | 识别 | +| SAR |rec_r31_sar | 识别 | +| PGNet |rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0 | 端到端| + + + +## 3. 测试工具简介 +### 目录介绍 + +```shell +test_tipc/ +├── configs/ # 配置文件目录 + ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det # ch_ppocr_mobile_v2.0_det模型的测试配置文件目录 + ├── train_infer_python.txt # 测试Linux上python训练预测（基础训练预测）的配置文件 + ├── model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt # 测试Linux上c++预测的配置文件 + ├── model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_jetson.txt # 测试Jetson上python预测的配置文件 + ├── train_linux_gpu_fleet_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt # 测试Linux上多机多卡、混合精度训练和python预测的配置文件 + ├── ... + ├── ch_ppocr_server_v2.0_det # ch_ppocr_server_v2.0_det模型的测试配置文件目录 + ├── ... + ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec # ch_ppocr_mobile_v2.0_rec模型的测试配置文件目录 + ├── ... + ├── ch_ppocr_server_v2.0_det # ch_ppocr_server_v2.0_det模型的测试配置文件目录 + ├── ... + ├── ... +├── results/ # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对 + ├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果 + ├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果 + ├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp32精度的结果 + ├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp16精度的结果 + ├── ... +├── prepare.sh # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载 +├── test_train_inference_python.sh # 测试python训练预测的主程序 +├── test_inference_cpp.sh # 测试c++预测的主程序 +├── test_serving.sh # 测试serving部署预测的主程序 +├── test_lite_arm_cpu_cpp.sh # 测试lite在arm_cpu上部署的C++预测的主程序 +├── compare_results.py # 用于对比log中的预测结果与results中的预存结果精度误差是否在限定范围内 +└── readme.md # 使用文档 +``` + +### 测试流程概述 + +使用本工具，可以测试不同功能的支持情况，以及预测结果是否对齐，测试流程概括如下： +
+ 
+
+
+1. 运行prepare.sh准备测试所需数据和模型；
+2. 运行要测试的功能对应的测试脚本`test_*.sh`，产出log，由log可以看到不同配置是否运行成功；
+3. 用`compare_results.py`对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果，判断预测精度是否符合预期（在误差范围内）。
+
+测试单项功能仅需两行命令，**如需测试不同模型/功能，替换配置文件即可**，命令格式如下：
+```shell
+# 功能：准备数据
+# 格式：bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
+bash test_tipc/prepare.sh configs/[model_name]/[params_file_name] [Mode]
+
+# 功能：运行测试
+# 格式：bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh configs/[model_name]/[params_file_name] [Mode]
+```
+
+例如，测试基本训练预测功能的`lite_train_lite_infer`模式，运行：
+```shell
+# 准备数据
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
+# 运行测试
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ch_ppocr_mobile_v2.0_det/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
+```
+关于本示例命令的更多信息可查看[基础训练预测使用文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md#22-%E5%8A%9F%E8%83%BD%E6%B5%8B%E8%AF%95)。
+
+### 配置文件命名规范
+在`configs`目录下，**按模型名称划分为子目录**，子目录中存放所有该模型测试需要用到的配置文件，配置文件的命名遵循如下规范：
+
+1. 基础训练预测配置简单命名为：`train_infer_python.txt`，表示**Linux环境下单机、不使用混合精度训练+python预测**，其完整命名对应`train_linux_gpu_normal_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt`，由于本配置文件使用频率较高，这里进行了名称简化。
+
+2. 其他带训练配置命名格式为：`train_训练硬件环境(linux_gpu/linux_dcu/…)_是否多机(fleet/normal)_是否混合精度(amp/normal)_预测模式(infer/lite/serving/js)_语言(cpp/python/java)_预测硬件环境(linux_gpu/mac/jetson/opencl_arm_gpu/...).txt`。如，linux gpu下多机多卡+混合精度链条测试对应配置 `train_linux_gpu_fleet_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt`，linux dcu下基础训练预测对应配置 `train_linux_dcu_normal_normal_infer_python_linux_dcu.txt`。
+
+3. 仅预测的配置（如serving、lite等）命名格式：`model_训练硬件环境(linux_gpu/linux_dcu/…)_是否多机(fleet/normal)_是否混合精度(amp/normal)_(infer/lite/serving/js)_语言(cpp/python/java)_预测硬件环境(linux_gpu/mac/jetson/opencl_arm_gpu/...).txt`，即，与2相比，仅第一个字段从train换为model，测试时模型直接下载获取，这里的“训练硬件环境”表示所测试的模型是在哪种环境下训练得到的。
+
+**根据上述命名规范，可以直接从子目录名称和配置文件名找到需要测试的场景和功能对应的配置文件。**
+
+
+
+## 4. 开始测试
+各功能测试中涉及混合精度、裁剪、量化等训练相关，及mkldnn、Tensorrt等多种预测相关参数配置，请点击下方相应链接了解更多细节和使用教程：
+- [test_train_inference_python 使用](docs/test_train_inference_python.md) ：测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
+- [test_inference_cpp 使用](docs/test_inference_cpp.md)：测试基于C++的模型推理。
+- [test_serving 使用](docs/test_serving.md)：测试基于Paddle Serving的服务化部署功能。
+- [test_lite_arm_cpu_cpp 使用](docs/test_lite_arm_cpu_cpp.md)：测试基于Paddle-Lite的ARM CPU端c++预测部署功能。
+- [test_paddle2onnx 使用](docs/test_paddle2onnx.md)：测试Paddle2ONNX的模型转化功能，并验证正确性。
diff --git a/tests/results/det_results_gpu_trt_fp16_cpp.txt b/test_tipc/results/cpp_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
similarity index 100%
rename from tests/results/det_results_gpu_trt_fp16_cpp.txt
rename to test_tipc/results/cpp_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
diff --git a/tests/results/det_results_gpu_trt_fp32_cpp.txt b/test_tipc/results/cpp_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
similarity index 100%
rename from tests/results/det_results_gpu_trt_fp32_cpp.txt
rename to test_tipc/results/cpp_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
diff --git a/tests/results/det_results_gpu_trt_fp16.txt b/test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
similarity index 100%
rename from tests/results/det_results_gpu_trt_fp16.txt
rename to test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
diff --git a/tests/results/det_results_gpu_fp32.txt b/test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
similarity index 100%
rename from tests/results/det_results_gpu_fp32.txt
rename to test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
diff --git a/test_tipc/test_inference_cpp.sh b/test_tipc/test_inference_cpp.sh
new file mode 100644
index 0000000000..d26954353e
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_inference_cpp.sh
@@ -0,0 +1,208 @@
+#!/bin/bash
+source test_tipc/common_func.sh
+
+FILENAME=$1
+dataline=$(awk 'NR==1, NR==16{print}' $FILENAME)
+
+# parser params
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+# parser cpp inference model
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+use_opencv=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+cpp_infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+cpp_infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+# parser cpp inference
+inference_cmd=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+cpp_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
+cpp_use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+cpp_use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+cpp_use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+cpp_cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+cpp_cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+cpp_batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+cpp_batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+cpp_use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[10]}")
+cpp_use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+cpp_precision_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+cpp_precision_list=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+cpp_infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+cpp_image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+cpp_infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[13]}")
+cpp_infer_key1=$(func_parser_key "${lines[14]}")
+cpp_infer_value1=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+cpp_benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+cpp_benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[15]}")
+
+LOG_PATH="./test_tipc/output"
+mkdir -p ${LOG_PATH}
+status_log="${LOG_PATH}/results_cpp.log"
+
+
+function func_cpp_inference(){
+ IFS='|'
+ _script=$1
+ _model_dir=$2
+ _log_path=$3
+ _img_dir=$4
+ _flag_quant=$5
+ # inference
+ for use_gpu in ${cpp_use_gpu_list[*]}; do
+ if [ ${use_gpu} = "False" ] || [ ${use_gpu} = "cpu" ]; then
+ for use_mkldnn in ${cpp_use_mkldnn_list[*]}; do
+ if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
+ continue
+ fi
+ for threads in ${cpp_cpu_threads_list[*]}; do
+ for batch_size in ${cpp_batch_size_list[*]}; do
+ precision="fp32"
+ if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
+ precison="int8"
+ fi
+ _save_log_path="${_log_path}/cpp_infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
+ set_infer_data=$(func_set_params "${cpp_image_dir_key}" "${_img_dir}")
+ set_benchmark=$(func_set_params "${cpp_benchmark_key}" "${cpp_benchmark_value}")
+ set_batchsize=$(func_set_params "${cpp_batch_size_key}" "${batch_size}")
+ set_cpu_threads=$(func_set_params "${cpp_cpu_threads_key}" "${threads}")
+ set_model_dir=$(func_set_params "${cpp_infer_model_key}" "${_model_dir}")
+ set_infer_params1=$(func_set_params "${cpp_infer_key1}" "${cpp_infer_value1}")
+ command="${_script} ${cpp_use_gpu_key}=${use_gpu} ${cpp_use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $command
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
+ done
+ done
+ done
+ elif [ ${use_gpu} = "True" ] || [ ${use_gpu} = "gpu" ]; then
+ for use_trt in ${cpp_use_trt_list[*]}; do
+ for precision in ${cpp_precision_list[*]}; do
+ if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
+ continue
+ fi
+ for batch_size in ${cpp_batch_size_list[*]}; do
+ _save_log_path="${_log_path}/cpp_infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
+ set_infer_data=$(func_set_params "${cpp_image_dir_key}" "${_img_dir}")
+ set_benchmark=$(func_set_params "${cpp_benchmark_key}" "${cpp_benchmark_value}")
+ set_batchsize=$(func_set_params "${cpp_batch_size_key}" "${batch_size}")
+ set_tensorrt=$(func_set_params "${cpp_use_trt_key}" "${use_trt}")
+ set_precision=$(func_set_params "${cpp_precision_key}" "${precision}")
+ set_model_dir=$(func_set_params "${cpp_infer_model_key}" "${_model_dir}")
+ set_infer_params1=$(func_set_params "${cpp_infer_key1}" "${cpp_infer_value1}")
+ command="${_script} ${cpp_use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $command
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
+
+ done
+ done
+ done
+ else
+ echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
+ fi
+ done
+}
+
+
+cd deploy/cpp_infer
+if [ ${use_opencv} = "True" ]; then
+ if [ -d "opencv-3.4.7/opencv3/" ] && [ $(md5sum opencv-3.4.7.tar.gz | awk -F ' ' '{print $1}') = "faa2b5950f8bee3f03118e600c74746a" ];then
+ echo "################### build opencv skipped ###################"
+ else
+ echo "################### build opencv ###################"
+ rm -rf opencv-3.4.7.tar.gz opencv-3.4.7/
+ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/opencv-3.4.7.tar.gz
+ tar -xf opencv-3.4.7.tar.gz
+
+ cd opencv-3.4.7/
+ install_path=$(pwd)/opencv3
+
+ rm -rf build
+ mkdir build
+ cd build
+
+ cmake .. \
+ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
+ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
+ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
+ -DWITH_IPP=OFF \
+ -DBUILD_IPP_IW=OFF \
+ -DWITH_LAPACK=OFF \
+ -DWITH_EIGEN=OFF \
+ -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
+ -DWITH_ZLIB=ON \
+ -DBUILD_ZLIB=ON \
+ -DWITH_JPEG=ON \
+ -DBUILD_JPEG=ON \
+ -DWITH_PNG=ON \
+ -DBUILD_PNG=ON \
+ -DWITH_TIFF=ON \
+ -DBUILD_TIFF=ON
+
+ make -j
+ make install
+ cd ../
+ echo "################### build opencv finished ###################"
+ fi
+fi
+
+
+echo "################### build PaddleOCR demo ####################"
+if [ ${use_opencv} = "True" ]; then
+ OPENCV_DIR=$(pwd)/opencv-3.4.7/opencv3/
+else
+ OPENCV_DIR=''
+fi
+LIB_DIR=$(pwd)/Paddle/build/paddle_inference_install_dir/
+CUDA_LIB_DIR=$(dirname `find /usr -name libcudart.so`)
+CUDNN_LIB_DIR=$(dirname `find /usr -name libcudnn.so`)
+
+BUILD_DIR=build
+rm -rf ${BUILD_DIR}
+mkdir ${BUILD_DIR}
+cd ${BUILD_DIR}
+cmake .. \
+ -DPADDLE_LIB=${LIB_DIR} \
+ -DWITH_MKL=ON \
+ -DWITH_GPU=OFF \
+ -DWITH_STATIC_LIB=OFF \
+ -DWITH_TENSORRT=OFF \
+ -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR} \
+ -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB_DIR} \
+ -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
+ -DTENSORRT_DIR=${TENSORRT_DIR} \
+
+make -j
+cd ../../../
+echo "################### build PaddleOCR demo finished ###################"
+
+
+# set cuda device
+GPUID=$2
+if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
+ env=" "
+else
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
+fi
+set CUDA_VISIBLE_DEVICES
+eval $env
+
+
+echo "################### run test ###################"
+export Count=0
+IFS="|"
+infer_quant_flag=(${cpp_infer_is_quant})
+for infer_model in ${cpp_infer_model_dir_list[*]}; do
+ #run inference
+ is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
+ func_cpp_inference "${inference_cmd}" "${infer_model}" "${LOG_PATH}" "${cpp_infer_img_dir}" ${is_quant}
+ Count=$(($Count + 1))
+done
diff --git a/test_tipc/test_inference_jeston.sh b/test_tipc/test_inference_jeston.sh
new file mode 100644
index 0000000000..2fd76e1e9e
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_inference_jeston.sh
@@ -0,0 +1,87 @@
+#!/bin/bash
+source test_tipc/common_func.sh
+source test_tipc/test_train_inference_python.sh
+
+FILENAME=$1
+# MODE be one of ['whole_infer']
+MODE=$2
+
+dataline=$(awk 'NR==1, NR==17{print}' $FILENAME)
+
+# parser params
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+
+infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+infer_export_list=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+# parser inference
+inference_py=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[10]}")
+batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+precision_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+precision_list=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[14]}")
+infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+save_log_key=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[16]}")
+benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[16]}")
+infer_key1=$(func_parser_key "${lines[17]}")
+infer_value1=$(func_parser_value "${lines[17]}")
+
+
+LOG_PATH="./test_tipc/output"
+mkdir -p ${LOG_PATH}
+status_log="${LOG_PATH}/results_python.log"
+
+
+if [ ${MODE} = "whole_infer" ]; then
+ GPUID=$3
+ if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
+ env=" "
+ else
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
+ fi
+ # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
+ eval $env
+ export Count=0
+ IFS="|"
+ infer_run_exports=(${infer_export_list})
+ infer_quant_flag=(${infer_is_quant})
+ for infer_model in ${infer_model_dir_list[*]}; do
+ # run export
+ if [ ${infer_run_exports[Count]} != "null" ];then
+ save_infer_dir=$(dirname $infer_model)
+ set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${infer_model}")
+ set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_dir}")
+ export_cmd="${python} ${infer_run_exports[Count]} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
+ echo ${infer_run_exports[Count]}
+ echo $export_cmd
+ eval $export_cmd
+ status_export=$?
+ status_check $status_export "${export_cmd}" "${status_log}"
+ else
+ save_infer_dir=${infer_model}
+ fi
+ #run inference
+ is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
+ if [ ${MODE} = "klquant_infer" ]; then
+ is_quant="True"
+ fi
+ func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_dir}" "${LOG_PATH}" "${infer_img_dir}" ${is_quant}
+ Count=$(($Count + 1))
+ done
+fi
+
diff --git a/test_tipc/test_lite_arm_cpp.sh b/test_tipc/test_lite_arm_cpp.sh
new file mode 100644
index 0000000000..c071a236bb
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_lite_arm_cpp.sh
@@ -0,0 +1,159 @@
+#!/bin/bash
+source ./common_func.sh
+export LD_LIBRARY_PATH=${PWD}:$LD_LIBRARY_PATH
+
+FILENAME=$1
+dataline=$(cat $FILENAME)
+# parser params
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+# parser lite inference
+inference_cmd=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+runtime_device=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+det_model_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+rec_model_list=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+cls_model_list=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+det_batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+rec_batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+infer_img_dir_list=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+config_dir=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+rec_dict_dir=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+
+if [[ $inference_cmd =~ "det" ]]; then
+ lite_model_list=${det_lite_model_list}
+elif [[ $inference_cmd =~ "rec" ]]; then
+ lite_model_list=(${rec_lite_model_list[*]} ${cls_lite_model_list[*]})
+elif [[ $inference_cmd =~ "system" ]]; then
+ lite_model_list=(${det_lite_model_list[*]} ${rec_lite_model_list[*]} ${cls_lite_model_list[*]})
+else
+ echo "inference_cmd is wrong, please check."
+ exit 1
+fi
+
+LOG_PATH="./output"
+mkdir -p ${LOG_PATH}
+status_log="${LOG_PATH}/results.log"
+
+
+function func_test_det(){
+ IFS='|'
+ _script=$1
+ _det_model=$2
+ _log_path=$3
+ _img_dir=$4
+ _config=$5
+ if [[ $_det_model =~ "slim" ]]; then
+ precision="INT8"
+ else
+ precision="FP32"
+ fi
+
+ # lite inference
+ for num_threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
+ for det_batchsize in ${det_batch_size_list[*]}; do
+ _save_log_path="${_log_path}/lite_${_det_model}_runtime_device_${runtime_device}_precision_${precision}_det_batchsize_${det_batchsize}_threads_${num_threads}.log"
+ command="${_script} ${_det_model} ${runtime_device} ${precision} ${num_threads} ${det_batchsize} ${_img_dir} ${_config} ${benchmark_value} > ${_save_log_path} 2>&1"
+ eval ${command}
+ status_check $? "${command}" "${status_log}"
+ done
+ done
+}
+
+function func_test_rec(){
+ IFS='|'
+ _script=$1
+ _rec_model=$2
+ _cls_model=$3
+ _log_path=$4
+ _img_dir=$5
+ _config=$6
+ _rec_dict_dir=$7
+
+ if [[ $_det_model =~ "slim" ]]; then
+ _precision="INT8"
+ else
+ _precision="FP32"
+ fi
+
+ # lite inference
+ for num_threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
+ for rec_batchsize in ${rec_batch_size_list[*]}; do
+ _save_log_path="${_log_path}/lite_${_rec_model}_${cls_model}_runtime_device_${runtime_device}_precision_${_precision}_rec_batchsize_${rec_batchsize}_threads_${num_threads}.log"
+ command="${_script} ${_rec_model} ${_cls_model} ${runtime_device} ${_precision} ${num_threads} ${rec_batchsize} ${_img_dir} ${_config} ${_rec_dict_dir} ${benchmark_value} > ${_save_log_path} 2>&1"
+ eval ${command}
+ status_check $? "${command}" "${status_log}"
+ done
+ done
+}
+
+function func_test_system(){
+ IFS='|'
+ _script=$1
+ _det_model=$2
+ _rec_model=$3
+ _cls_model=$4
+ _log_path=$5
+ _img_dir=$6
+ _config=$7
+ _rec_dict_dir=$8
+ if [[ $_det_model =~ "slim" ]]; then
+ _precision="INT8"
+ else
+ _precision="FP32"
+ fi
+
+ # lite inference
+ for num_threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
+ for det_batchsize in ${det_batch_size_list[*]}; do
+ for rec_batchsize in ${rec_batch_size_list[*]}; do
+ _save_log_path="${_log_path}/lite_${_det_model}_${_rec_model}_${_cls_model}_runtime_device_${runtime_device}_precision_${_precision}_det_batchsize_${det_batchsize}_rec_batchsize_${rec_batchsize}_threads_${num_threads}.log"
+ command="${_script} ${_det_model} ${_rec_model} ${_cls_model} ${runtime_device} ${_precision} ${num_threads} ${det_batchsize} ${_img_dir} ${_config} ${_rec_dict_dir} ${benchmark_value} > ${_save_log_path} 2>&1"
+ eval ${command}
+ status_check $? "${command}" "${status_log}"
+ done
+ done
+ done
+}
+
+
+echo "################### run test ###################"
+
+if [[ $inference_cmd =~ "det" ]]; then
+ IFS="|"
+ det_model_list=(${det_model_list[*]})
+
+ for i in {0..1}; do
+ #run lite inference
+ for img_dir in ${infer_img_dir_list[*]}; do
+ func_test_det "${inference_cmd}" "${det_model_list[i]}_opt.nb" "${LOG_PATH}" "${img_dir}" "${config_dir}"
+ done
+ done
+
+elif [[ $inference_cmd =~ "rec" ]]; then
+ IFS="|"
+ rec_model_list=(${rec_model_list[*]})
+ cls_model_list=(${cls_model_list[*]})
+
+ for i in {0..1}; do
+ #run lite inference
+ for img_dir in ${infer_img_dir_list[*]}; do
+ func_test_rec "${inference_cmd}" "${rec_model}_opt.nb" "${cls_model_list[i]}_opt.nb" "${LOG_PATH}" "${img_dir}" "${rec_dict_dir}" "${config_dir}"
+ done
+ done
+
+elif [[ $inference_cmd =~ "system" ]]; then
+ IFS="|"
+ det_model_list=(${det_model_list[*]})
+ rec_model_list=(${rec_model_list[*]})
+ cls_model_list=(${cls_model_list[*]})
+
+ for i in {0..1}; do
+ #run lite inference
+ for img_dir in ${infer_img_dir_list[*]}; do
+ func_test_system "${inference_cmd}" "${det_model_list[i]}_opt.nb" "${rec_model_list[i]}_opt.nb" "${cls_model_list[i]}_opt.nb" "${LOG_PATH}" "${img_dir}" "${config_dir}" "${rec_dict_dir}"
+ done
+ done
+fi
diff --git a/test_tipc/test_paddle2onnx.sh b/test_tipc/test_paddle2onnx.sh
new file mode 100644
index 0000000000..300c61770d
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_paddle2onnx.sh
@@ -0,0 +1,78 @@
+#!/bin/bash
+source test_tipc/common_func.sh
+
+FILENAME=$1
+
+dataline=$(cat ${FILENAME})
+lines=(${dataline})
+# common params
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+
+
+# parser params
+dataline=$(awk 'NR==1, NR==12{print}' $FILENAME)
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+# parser paddle2onnx
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+padlle2onnx_cmd=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+infer_model_dir_key=$(func_parser_key "${lines[4]}")
+infer_model_dir_value=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+model_filename_key=$(func_parser_key "${lines[5]}")
+model_filename_value=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+params_filename_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
+params_filename_value=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+save_file_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+save_file_value=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+opset_version_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+opset_version_value=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+enable_onnx_checker_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+enable_onnx_checker_value=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+# parser onnx inference
+inference_py=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+use_gpu_value=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+det_model_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+image_dir_value=$(func_parser_value "${lines[13]}")
+
+
+LOG_PATH="./test_tipc/output"
+mkdir -p ./test_tipc/output
+status_log="${LOG_PATH}/results_paddle2onnx.log"
+
+
+function func_paddle2onnx(){
+ IFS='|'
+ _script=$1
+
+ # paddle2onnx
+ _save_log_path="${LOG_PATH}/paddle2onnx_infer_cpu.log"
+ set_dirname=$(func_set_params "${infer_model_dir_key}" "${infer_model_dir_value}")
+ set_model_filename=$(func_set_params "${model_filename_key}" "${model_filename_value}")
+ set_params_filename=$(func_set_params "${params_filename_key}" "${params_filename_value}")
+ set_save_model=$(func_set_params "${save_file_key}" "${save_file_value}")
+ set_opset_version=$(func_set_params "${opset_version_key}" "${opset_version_value}")
+ set_enable_onnx_checker=$(func_set_params "${enable_onnx_checker_key}" "${enable_onnx_checker_value}")
+ trans_model_cmd="${padlle2onnx_cmd} ${set_dirname} ${set_model_filename} ${set_params_filename} ${set_save_model} ${set_opset_version} ${set_enable_onnx_checker}"
+ eval $trans_model_cmd
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ status_check $last_status "${trans_model_cmd}" "${status_log}"
+ # python inference
+ set_gpu=$(func_set_params "${use_gpu_key}" "${use_gpu_value}")
+ set_model_dir=$(func_set_params "${det_model_key}" "${save_file_value}")
+ set_img_dir=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${image_dir_value}")
+ infer_model_cmd="${python} ${inference_py} ${set_gpu} ${set_img_dir} ${set_model_dir} --use_onnx=True > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $infer_model_cmd
+ status_check $last_status "${infer_model_cmd}" "${status_log}"
+}
+
+
+echo "################### run test ###################"
+
+export Count=0
+IFS="|"
+func_paddle2onnx
\ No newline at end of file
diff --git a/test_tipc/test_serving.sh b/test_tipc/test_serving.sh
new file mode 100644
index 0000000000..c36935a60f
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_serving.sh
@@ -0,0 +1,168 @@
+#!/bin/bash
+source test_tipc/common_func.sh
+
+FILENAME=$1
+dataline=$(awk 'NR==1, NR==18{print}' $FILENAME)
+
+# parser params
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+# parser serving
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+trans_model_py=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+infer_model_dir_key=$(func_parser_key "${lines[4]}")
+infer_model_dir_value=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+model_filename_key=$(func_parser_key "${lines[5]}")
+model_filename_value=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+params_filename_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
+params_filename_value=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+serving_server_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+serving_server_value=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+serving_client_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+serving_client_value=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+serving_dir_value=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+web_service_py=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+web_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+web_use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+web_use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+web_use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+web_cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+web_cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[13]}")
+web_use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[14]}")
+web_use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+web_precision_key=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+web_precision_list=$(func_parser_value "${lines[15]}")
+pipeline_py=$(func_parser_value "${lines[16]}")
+image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[17]}")
+image_dir_value=$(func_parser_value "${lines[17]}")
+
+LOG_PATH="../../test_tipc/output"
+mkdir -p ./test_tipc/output
+status_log="${LOG_PATH}/results_serving.log"
+
+function func_serving(){
+ IFS='|'
+ _python=$1
+ _script=$2
+ _model_dir=$3
+ # pdserving
+ set_dirname=$(func_set_params "${infer_model_dir_key}" "${infer_model_dir_value}")
+ set_model_filename=$(func_set_params "${model_filename_key}" "${model_filename_value}")
+ set_params_filename=$(func_set_params "${params_filename_key}" "${params_filename_value}")
+ set_serving_server=$(func_set_params "${serving_server_key}" "${serving_server_value}")
+ set_serving_client=$(func_set_params "${serving_client_key}" "${serving_client_value}")
+ set_image_dir=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${image_dir_value}")
+ trans_model_cmd="${python} ${trans_model_py} ${set_dirname} ${set_model_filename} ${set_params_filename} ${set_serving_server} ${set_serving_client}"
+ eval $trans_model_cmd
+ cd ${serving_dir_value}
+ echo $PWD
+ unset https_proxy
+ unset http_proxy
+ for python in ${python[*]}; do
+ if [ ${python} = "cpp"]; then
+ for use_gpu in ${web_use_gpu_list[*]}; do
+ if [ ${use_gpu} = "null" ]; then
+ web_service_cpp_cmd="${python} -m paddle_serving_server.serve --model ppocr_det_mobile_2.0_serving/ ppocr_rec_mobile_2.0_serving/ --port 9293"
+ eval $web_service_cmd
+ sleep 2s
+ _save_log_path="${LOG_PATH}/server_infer_cpp_cpu_pipeline_usemkldnn_False_threads_4_batchsize_1.log"
+ pipeline_cmd="${python} ocr_cpp_client.py ppocr_det_mobile_2.0_client/ ppocr_rec_mobile_2.0_client/"
+ eval $pipeline_cmd
+ status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
+ sleep 2s
+ ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
+ else
+ web_service_cpp_cmd="${python} -m paddle_serving_server.serve --model ppocr_det_mobile_2.0_serving/ ppocr_rec_mobile_2.0_serving/ --port 9293 --gpu_id=0"
+ eval $web_service_cmd
+ sleep 2s
+ _save_log_path="${LOG_PATH}/server_infer_cpp_cpu_pipeline_usemkldnn_False_threads_4_batchsize_1.log"
+ pipeline_cmd="${python} ocr_cpp_client.py ppocr_det_mobile_2.0_client/ ppocr_rec_mobile_2.0_client/"
+ eval $pipeline_cmd
+ status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
+ sleep 2s
+ ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
+ fi
+ done
+ else
+ # python serving
+ for use_gpu in ${web_use_gpu_list[*]}; do
+ echo ${ues_gpu}
+ if [ ${use_gpu} = "null" ]; then
+ for use_mkldnn in ${web_use_mkldnn_list[*]}; do
+ if [ ${use_mkldnn} = "False" ]; then
+ continue
+ fi
+ for threads in ${web_cpu_threads_list[*]}; do
+ set_cpu_threads=$(func_set_params "${web_cpu_threads_key}" "${threads}")
+ web_service_cmd="${python} ${web_service_py} ${web_use_gpu_key}=${use_gpu} ${web_use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} &"
+ eval $web_service_cmd
+ sleep 2s
+ for pipeline in ${pipeline_py[*]}; do
+ _save_log_path="${LOG_PATH}/server_infer_cpu_${pipeline%_client*}_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_1.log"
+ pipeline_cmd="${python} ${pipeline} ${set_image_dir} > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $pipeline_cmd
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
+ sleep 2s
+ done
+ ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
+ done
+ done
+ elif [ ${use_gpu} = "0" ]; then
+ for use_trt in ${web_use_trt_list[*]}; do
+ for precision in ${web_precision_list[*]}; do
+ if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [[ ${_flag_quant} = "True" ]]; then
+ continue
+ fi
+ set_tensorrt=$(func_set_params "${web_use_trt_key}" "${use_trt}")
+ set_precision=$(func_set_params "${web_precision_key}" "${precision}")
+ web_service_cmd="${python} ${web_service_py} ${web_use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} & "
+ eval $web_service_cmd
+
+ sleep 2s
+ for pipeline in ${pipeline_py[*]}; do
+ _save_log_path="${LOG_PATH}/server_infer_gpu_${pipeline%_client*}_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_1.log"
+ pipeline_cmd="${python} ${pipeline} ${set_image_dir}> ${_save_log_path} 2>&1"
+ eval $pipeline_cmd
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
+ sleep 2s
+ done
+ ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
+ done
+ done
+ else
+ echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
+ fi
+ done
+ fi
+ done
+}
+
+
+# set cuda device
+GPUID=$2
+if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
+ env=" "
+else
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
+fi
+set CUDA_VISIBLE_DEVICES
+eval $env
+
+
+echo "################### run test ###################"
+
+export Count=0
+IFS="|"
+func_serving "${web_service_cmd}"
diff --git a/test_tipc/test_train_inference_python.sh b/test_tipc/test_train_inference_python.sh
new file mode 100644
index 0000000000..7d03525652
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/test_train_inference_python.sh
@@ -0,0 +1,375 @@
+#!/bin/bash
+source test_tipc/common_func.sh
+
+FILENAME=$1
+# MODE be one of ['lite_train_lite_infer' 'lite_train_whole_infer' 'whole_train_whole_infer', 'whole_infer', 'klquant_whole_infer']
+MODE=$2
+
+dataline=$(awk 'NR==1, NR==51{print}' $FILENAME)
+
+# parser params
+IFS=$'\n'
+lines=(${dataline})
+
+# The training params
+model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+gpu_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+train_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[4]}")
+train_use_gpu_value=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+autocast_list=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+autocast_key=$(func_parser_key "${lines[5]}")
+epoch_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
+epoch_num=$(func_parser_params "${lines[6]}" "${MODE}")
+save_model_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+train_batch_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+train_batch_value=$(func_parser_params "${lines[8]}" "${MODE}")
+pretrain_model_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+pretrain_model_value=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+train_model_name=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+train_infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+train_param_key1=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+train_param_value1=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+
+trainer_list=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+trainer_norm=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+norm_trainer=$(func_parser_value "${lines[15]}")
+pact_key=$(func_parser_key "${lines[16]}")
+pact_trainer=$(func_parser_value "${lines[16]}")
+fpgm_key=$(func_parser_key "${lines[17]}")
+fpgm_trainer=$(func_parser_value "${lines[17]}")
+distill_key=$(func_parser_key "${lines[18]}")
+distill_trainer=$(func_parser_value "${lines[18]}")
+trainer_key1=$(func_parser_key "${lines[19]}")
+trainer_value1=$(func_parser_value "${lines[19]}")
+trainer_key2=$(func_parser_key "${lines[20]}")
+trainer_value2=$(func_parser_value "${lines[20]}")
+
+eval_py=$(func_parser_value "${lines[23]}")
+eval_key1=$(func_parser_key "${lines[24]}")
+eval_value1=$(func_parser_value "${lines[24]}")
+
+save_infer_key=$(func_parser_key "${lines[27]}")
+export_weight=$(func_parser_key "${lines[28]}")
+norm_export=$(func_parser_value "${lines[29]}")
+pact_export=$(func_parser_value "${lines[30]}")
+fpgm_export=$(func_parser_value "${lines[31]}")
+distill_export=$(func_parser_value "${lines[32]}")
+export_key1=$(func_parser_key "${lines[33]}")
+export_value1=$(func_parser_value "${lines[33]}")
+export_key2=$(func_parser_key "${lines[34]}")
+export_value2=$(func_parser_value "${lines[34]}")
+inference_dir=$(func_parser_value "${lines[35]}")
+
+# parser inference model
+infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[36]}")
+infer_export_list=$(func_parser_value "${lines[37]}")
+infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[38]}")
+# parser inference
+inference_py=$(func_parser_value "${lines[39]}")
+use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[40]}")
+use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[40]}")
+use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[41]}")
+use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[41]}")
+cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[42]}")
+cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[42]}")
+batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[43]}")
+batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[43]}")
+use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[44]}")
+use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[44]}")
+precision_key=$(func_parser_key "${lines[45]}")
+precision_list=$(func_parser_value "${lines[45]}")
+infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[46]}")
+image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[47]}")
+infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[47]}")
+save_log_key=$(func_parser_key "${lines[48]}")
+benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[49]}")
+benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[49]}")
+infer_key1=$(func_parser_key "${lines[50]}")
+infer_value1=$(func_parser_value "${lines[50]}")
+
+# parser klquant_infer
+if [ ${MODE} = "klquant_whole_infer" ]; then
+ dataline=$(awk 'NR==1 NR==17{print}' $FILENAME)
+ lines=(${dataline})
+ model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+ python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+ # parser inference model
+ infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+ infer_export_list=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+ infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+ # parser inference
+ inference_py=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+ use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+ use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+ use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+ use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+ cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+ cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+ batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[10]}")
+ batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+ use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+ use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[11]}")
+ precision_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+ precision_list=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+ infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+ image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[14]}")
+ infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+ save_log_key=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+ benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[16]}")
+ benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[16]}")
+ infer_key1=$(func_parser_key "${lines[17]}")
+ infer_value1=$(func_parser_value "${lines[17]}")
+fi
+
+LOG_PATH="./test_tipc/output"
+mkdir -p ${LOG_PATH}
+status_log="${LOG_PATH}/results_python.log"
+
+
+function func_inference(){
+ IFS='|'
+ _python=$1
+ _script=$2
+ _model_dir=$3
+ _log_path=$4
+ _img_dir=$5
+ _flag_quant=$6
+ # inference
+ for use_gpu in ${use_gpu_list[*]}; do
+ if [ ${use_gpu} = "False" ] || [ ${use_gpu} = "cpu" ]; then
+ for use_mkldnn in ${use_mkldnn_list[*]}; do
+ if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
+ continue
+ fi
+ for threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
+ for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
+ for precision in ${precision_list[*]}; do
+ if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${precision} = "fp16" ]; then
+ continue
+ fi # skip when enable fp16 but disable mkldnn
+ if [ ${_flag_quant} = "True" ] && [ ${precision} != "int8" ]; then
+ continue
+ fi # skip when quant model inference but precision is not int8
+ set_precision=$(func_set_params "${precision_key}" "${precision}")
+
+ _save_log_path="${_log_path}/python_infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
+ set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
+ set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
+ set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
+ set_cpu_threads=$(func_set_params "${cpu_threads_key}" "${threads}")
+ set_model_dir=$(func_set_params "${infer_model_key}" "${_model_dir}")
+ set_infer_params1=$(func_set_params "${infer_key1}" "${infer_value1}")
+ command="${_python} ${_script} ${use_gpu_key}=${use_gpu} ${use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_precision} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $command
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
+ done
+ done
+ done
+ done
+ elif [ ${use_gpu} = "True" ] || [ ${use_gpu} = "gpu" ]; then
+ for use_trt in ${use_trt_list[*]}; do
+ for precision in ${precision_list[*]}; do
+ if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
+ continue
+ fi
+ if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
+ continue
+ fi
+ for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
+ _save_log_path="${_log_path}/python_infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
+ set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
+ set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
+ set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
+ set_tensorrt=$(func_set_params "${use_trt_key}" "${use_trt}")
+ set_precision=$(func_set_params "${precision_key}" "${precision}")
+ set_model_dir=$(func_set_params "${infer_model_key}" "${_model_dir}")
+ set_infer_params1=$(func_set_params "${infer_key1}" "${infer_value1}")
+ command="${_python} ${_script} ${use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
+ eval $command
+ last_status=${PIPESTATUS[0]}
+ eval "cat ${_save_log_path}"
+ status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
+
+ done
+ done
+ done
+ else
+ echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
+ fi
+ done
+}
+
+if [ ${MODE} = "whole_infer" ] || [ ${MODE} = "klquant_whole_infer" ]; then
+ GPUID=$3
+ if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
+ env=" "
+ else
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
+ fi
+ # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
+ eval $env
+ export Count=0
+ IFS="|"
+ infer_run_exports=(${infer_export_list})
+ infer_quant_flag=(${infer_is_quant})
+ for infer_model in ${infer_model_dir_list[*]}; do
+ # run export
+ if [ ${infer_run_exports[Count]} != "null" ];then
+ save_infer_dir=$(dirname $infer_model)
+ set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${infer_model}")
+ set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_dir}")
+ export_cmd="${python} ${infer_run_exports[Count]} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
+ echo ${infer_run_exports[Count]}
+ echo $export_cmd
+ eval $export_cmd
+ status_export=$?
+ status_check $status_export "${export_cmd}" "${status_log}"
+ else
+ save_infer_dir=${infer_model}
+ fi
+ #run inference
+ is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
+ if [ ${MODE} = "klquant_infer" ]; then
+ is_quant="True"
+ fi
+ func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_dir}" "${LOG_PATH}" "${infer_img_dir}" ${is_quant}
+ Count=$(($Count + 1))
+ done
+else
+ IFS="|"
+ export Count=0
+ USE_GPU_KEY=(${train_use_gpu_value})
+ for gpu in ${gpu_list[*]}; do
+ train_use_gpu=${USE_GPU_KEY[Count]}
+ Count=$(($Count + 1))
+ ips=""
+ if [ ${gpu} = "-1" ];then
+ env=""
+ elif [ ${#gpu} -le 1 ];then
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpu}"
+ eval ${env}
+ elif [ ${#gpu} -le 15 ];then
+ IFS=","
+ array=(${gpu})
+ env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${array[0]}"
+ IFS="|"
+ else
+ IFS=";"
+ array=(${gpu})
+ ips=${array[0]}
+ gpu=${array[1]}
+ IFS="|"
+ env=" "
+ fi
+ for autocast in ${autocast_list[*]}; do
+ if [ ${autocast} = "amp" ]; then
+ set_amp_config="Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True"
+ else
+ set_amp_config=" "
+ fi
+ for trainer in ${trainer_list[*]}; do
+ flag_quant=False
+ if [ ${trainer} = ${pact_key} ]; then
+ run_train=${pact_trainer}
+ run_export=${pact_export}
+ flag_quant=True
+ elif [ ${trainer} = "${fpgm_key}" ]; then
+ run_train=${fpgm_trainer}
+ run_export=${fpgm_export}
+ elif [ ${trainer} = "${distill_key}" ]; then
+ run_train=${distill_trainer}
+ run_export=${distill_export}
+ elif [ ${trainer} = ${trainer_key1} ]; then
+ run_train=${trainer_value1}
+ run_export=${export_value1}
+ elif [[ ${trainer} = ${trainer_key2} ]]; then
+ run_train=${trainer_value2}
+ run_export=${export_value2}
+ else
+ run_train=${norm_trainer}
+ run_export=${norm_export}
+ fi
+
+ if [ ${run_train} = "null" ]; then
+ continue
+ fi
+ set_autocast=$(func_set_params "${autocast_key}" "${autocast}")
+ set_epoch=$(func_set_params "${epoch_key}" "${epoch_num}")
+ set_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${pretrain_model_value}")
+ set_batchsize=$(func_set_params "${train_batch_key}" "${train_batch_value}")
+ set_train_params1=$(func_set_params "${train_param_key1}" "${train_param_value1}")
+ set_use_gpu=$(func_set_params "${train_use_gpu_key}" "${train_use_gpu}")
+ if [ ${#ips} -le 26 ];then
+ save_log="${LOG_PATH}/${trainer}_gpus_${gpu}_autocast_${autocast}"
+ nodes=1
+ else
+ IFS=","
+ ips_array=(${ips})
+ IFS="|"
+ nodes=${#ips_array[@]}
+ save_log="${LOG_PATH}/${trainer}_gpus_${gpu}_autocast_${autocast}_nodes_${nodes}"
+ fi
+
+ # load pretrain from norm training if current trainer is pact or fpgm trainer
+ if ([ ${trainer} = ${pact_key} ] || [ ${trainer} = ${fpgm_key} ]) && [ ${nodes} -le 1 ]; then
+ set_pretrain="${load_norm_train_model}"
+ fi
+
+ set_save_model=$(func_set_params "${save_model_key}" "${save_log}")
+ if [ ${#gpu} -le 2 ];then # train with cpu or single gpu
+ cmd="${python} ${run_train} ${set_use_gpu} ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} ${set_amp_config} "
+ elif [ ${#ips} -le 26 ];then # train with multi-gpu
+ cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_use_gpu} ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} ${set_amp_config}"
+ else # train with multi-machine
+ cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --ips=${ips} --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_use_gpu} ${set_save_model} ${set_pretrain} ${set_epoch} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} ${set_amp_config}"
+ fi
+ # run train
+ eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
+ eval $cmd
+ status_check $? "${cmd}" "${status_log}"
+
+ set_eval_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${save_log}/${train_model_name}")
+ # save norm trained models to set pretrain for pact training and fpgm training
+ if [ ${trainer} = ${trainer_norm} ] && [ ${nodes} -le 1 ]; then
+ load_norm_train_model=${set_eval_pretrain}
+ fi
+ # run eval
+ if [ ${eval_py} != "null" ]; then
+ set_eval_params1=$(func_set_params "${eval_key1}" "${eval_value1}")
+ eval_cmd="${python} ${eval_py} ${set_eval_pretrain} ${set_use_gpu} ${set_eval_params1}"
+ eval $eval_cmd
+ status_check $? "${eval_cmd}" "${status_log}"
+ fi
+ # run export model
+ if [ ${run_export} != "null" ]; then
+ # run export model
+ save_infer_path="${save_log}"
+ set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${save_log}/${train_model_name}")
+ set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_path}")
+ export_cmd="${python} ${run_export} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
+ eval $export_cmd
+ status_check $? "${export_cmd}" "${status_log}"
+
+ #run inference
+ eval $env
+ save_infer_path="${save_log}"
+ if [[ ${inference_dir} != "null" ]] && [[ ${inference_dir} != '##' ]]; then
+ infer_model_dir="${save_infer_path}/${inference_dir}"
+ else
+ infer_model_dir=${save_infer_path}
+ fi
+ func_inference "${python}" "${inference_py}" "${infer_model_dir}" "${LOG_PATH}" "${train_infer_img_dir}" "${flag_quant}"
+
+ eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
+ fi
+ done # done with: for trainer in ${trainer_list[*]}; do
+ done # done with: for autocast in ${autocast_list[*]}; do
+ done # done with: for gpu in ${gpu_list[*]}; do
+fi # end if [ ${MODE} = "infer" ]; then
+
diff --git a/tests/ocr_ppocr_mobile_params.txt b/tests/ocr_ppocr_mobile_params.txt
deleted file mode 100644
index bb6e0960a7..0000000000
--- a/tests/ocr_ppocr_mobile_params.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-===========================train_params===========================
-model_name:ocr_system_mobile
-python:python3.7
-gpu_list:null
-Global.use_gpu:null
-Global.auto_cast:null
-Global.epoch_num:null
-Global.save_model_dir:./output/
-Train.loader.batch_size_per_card:null
-Global.pretrained_model:null
-train_model_name:null
-train_infer_img_dir:null
-null:null
-##
-trainer:
-norm_train:null
-pact_train:null
-fpgm_train:null
-distill_train:null
-null:null
-null:null
-##
-===========================eval_params===========================
-eval:null
-null:null
-##
-===========================infer_params===========================
-Global.save_inference_dir:./output/
-Global.pretrained_model:
-norm_export:null
-quant_export:null
-fpgm_export:null
-distill_export:null
-export1:null
-export2:null
-##
-infer_model:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/
-infer_export:null
-infer_quant:False
-inference:tools/infer/predict_system.py
---use_gpu:True
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16|int8
---det_model_dir:
---image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/
---save_log_path:null
---benchmark:True
---rec_model_dir:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/
-===========================cpp_infer_params===========================
-use_opencv:True
-infer_model:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/
-infer_quant:False
-inference:./deploy/cpp_infer/build/ppocr system
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16
---det_model_dir:
---image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/
---rec_model_dir:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/
---benchmark:True
-
diff --git a/tests/ocr_ppocr_server_params.txt b/tests/ocr_ppocr_server_params.txt
deleted file mode 100644
index 9c49f7ddf4..0000000000
--- a/tests/ocr_ppocr_server_params.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-===========================train_params===========================
-model_name:ocr_system_server
-python:python3.7
-gpu_list:null
-Global.use_gpu:null
-Global.auto_cast:null
-Global.epoch_num:null
-Global.save_model_dir:./output/
-Train.loader.batch_size_per_card:null
-Global.pretrained_model:null
-train_model_name:null
-train_infer_img_dir:null
-null:null
-##
-trainer:
-norm_train:null
-pact_train:null
-fpgm_train:null
-distill_train:null
-null:null
-null:null
-##
-===========================eval_params===========================
-eval:null
-null:null
-##
-===========================infer_params===========================
-Global.save_inference_dir:./output/
-Global.pretrained_model:
-norm_export:null
-quant_export:null
-fpgm_export:null
-distill_export:null
-export1:null
-export2:null
-##
-infer_model:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/
-infer_export:null
-infer_quant:False
-inference:tools/infer/predict_system.py
---use_gpu:True
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16|int8
---det_model_dir:
---image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/
---save_log_path:null
---benchmark:True
---rec_model_dir:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
-===========================cpp_infer_params===========================
-use_opencv:True
-infer_model:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/
-infer_quant:False
-inference:./deploy/cpp_infer/build/ppocr system
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16
---det_model_dir:
---image_dir:./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/
---rec_model_dir:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
---benchmark:True
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/ocr_rec_params.txt b/tests/ocr_rec_params.txt
deleted file mode 100644
index f9c4078972..0000000000
--- a/tests/ocr_rec_params.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-===========================train_params===========================
-model_name:ocr_rec
-python:python3.7
-gpu_list:0|0,1
-Global.use_gpu:True|True
-Global.auto_cast:null
-Global.epoch_num:lite_train_infer=2|whole_train_infer=300
-Global.save_model_dir:./output/
-Train.loader.batch_size_per_card:lite_train_infer=128|whole_train_infer=128
-Global.pretrained_model:null
-train_model_name:latest
-train_infer_img_dir:./inference/rec_inference
-null:null
-##
-trainer:norm_train|pact_train
-norm_train:tools/train.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o
-pact_train:deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o
-fpgm_train:null
-distill_train:null
-null:null
-null:null
-##
-===========================eval_params===========================
-eval:tools/eval.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o
-null:null
-##
-===========================infer_params===========================
-Global.save_inference_dir:./output/
-Global.pretrained_model:
-norm_export:tools/export_model.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o
-quant_export:deploy/slim/quantization/export_model.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o
-fpgm_export:null
-distill_export:null
-export1:null
-export2:null
-##
-infer_model:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/
-infer_export:null
-infer_quant:False
-inference:tools/infer/predict_rec.py
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1|6
---use_tensorrt:True|False
---precision:fp32|fp16|int8
---rec_model_dir:
---image_dir:./inference/rec_inference
---save_log_path:./test/output/
---benchmark:True
-null:null
-===========================cpp_infer_params===========================
-use_opencv:True
-infer_model:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/
-infer_quant:False
-inference:./deploy/cpp_infer/build/ppocr rec
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16
---rec_model_dir:
---image_dir:./inference/rec_inference/
-null:null
---benchmark:True
-===========================serving_params===========================
-trans_model:-m paddle_serving_client.convert
---dirname:./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/
---model_filename:inference.pdmodel
---params_filename:inference.pdiparams
---serving_server:./deploy/pdserving/ppocr_rec_mobile_2.0_serving/
---serving_client:./deploy/pdserving/ppocr_rec_mobile_2.0_client/
-serving_dir:./deploy/pdserving
-web_service:web_service_rec.py --config=config.yml --opt op.rec.concurrency=1
-op.rec.local_service_conf.devices:null|0
-op.rec.local_service_conf.use_mkldnn:True|False
-op.rec.local_service_conf.thread_num:1|6
-op.rec.local_service_conf.use_trt:False|True
-op.rec.local_service_conf.precision:fp32|fp16|int8
-pipline:pipeline_http_client.py --image_dir=../../doc/imgs_words_en
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/ocr_rec_server_params.txt b/tests/ocr_rec_server_params.txt
deleted file mode 100644
index 7d151fcf0b..0000000000
--- a/tests/ocr_rec_server_params.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-===========================train_params===========================
-model_name:ocr_server_rec
-python:python3.7
-gpu_list:0|0,1
-Global.use_gpu:True|True
-Global.auto_cast:null
-Global.epoch_num:lite_train_infer=2|whole_train_infer=300
-Global.save_model_dir:./output/
-Train.loader.batch_size_per_card:lite_train_infer=128|whole_train_infer=128
-Global.pretrained_model:null
-train_model_name:latest
-train_infer_img_dir:./inference/rec_inference
-null:null
-##
-trainer:norm_train|pact_train
-norm_train:tools/train.py -c tests/configs/rec_icdar15_r34_train.yml -o
-pact_train:deploy/slim/quantization/quant.py -c tests/configs/rec_icdar15_r34_train.yml -o
-fpgm_train:null
-distill_train:null
-null:null
-null:null
-##
-===========================eval_params===========================
-eval:tools/eval.py -c tests/configs/rec_icdar15_r34_train.yml -o
-null:null
-##
-===========================infer_params===========================
-Global.save_inference_dir:./output/
-Global.pretrained_model:
-norm_export:tools/export_model.py -c tests/configs/rec_icdar15_r34_train.yml -o
-quant_export:deploy/slim/quantization/export_model.py -c tests/configs/rec_icdar15_r34_train.yml -o
-fpgm_export:null
-distill_export:null
-export1:null
-export2:null
-##
-infer_model:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
-infer_export:null
-infer_quant:False
-inference:tools/infer/predict_rec.py
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1|6
---use_tensorrt:True|False
---precision:fp32|fp16|int8
---rec_model_dir:
---image_dir:./inference/rec_inference
---save_log_path:./test/output/
---benchmark:True
-null:null
-===========================cpp_infer_params===========================
-use_opencv:True
-infer_model:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
-infer_quant:False
-inference:./deploy/cpp_infer/build/ppocr rec
---use_gpu:True|False
---enable_mkldnn:True|False
---cpu_threads:1|6
---rec_batch_num:1
---use_tensorrt:False|True
---precision:fp32|fp16
---rec_model_dir:
---image_dir:./inference/rec_inference/
-null:null
---benchmark:True
-===========================serving_params===========================
-trans_model:-m paddle_serving_client.convert
---dirname:./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/
---model_filename:inference.pdmodel
---params_filename:inference.pdiparams
---serving_server:./deploy/pdserving/ppocr_rec_server_2.0_serving/
---serving_client:./deploy/pdserving/ppocr_rec_server_2.0_client/
-serving_dir:./deploy/pdserving
-web_service:web_service_rec.py --config=config.yml --opt op.rec.concurrency=1
-op.rec.local_service_conf.devices:null|0
-op.rec.local_service_conf.use_mkldnn:True|False
-op.rec.local_service_conf.thread_num:1|6
-op.rec.local_service_conf.use_trt:False|True
-op.rec.local_service_conf.precision:fp32|fp16|int8
-pipline:pipeline_http_client.py --image_dir=../../doc/imgs_words_en
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/prepare.sh b/tests/prepare.sh
deleted file mode 100644
index ef021fa385..0000000000
--- a/tests/prepare.sh
+++ /dev/null
@@ -1,204 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-FILENAME=$1
-
-# MODE be one of ['lite_train_infer' 'whole_infer' 'whole_train_infer', 'infer', 'cpp_infer', 'serving_infer']
-MODE=$2
-
-dataline=$(cat ${FILENAME})
-
-# parser params
-IFS=$'\n'
-lines=(${dataline})
-function func_parser_key(){
- strs=$1
- IFS=":"
- array=(${strs})
- tmp=${array[0]}
- echo ${tmp}
-}
-function func_parser_value(){
- strs=$1
- IFS=":"
- array=(${strs})
- tmp=${array[1]}
- echo ${tmp}
-}
-IFS=$'\n'
-# The training params
-model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
-
-trainer_list=$(func_parser_value "${lines[14]}")
-
-# MODE be one of ['lite_train_infer' 'whole_infer' 'whole_train_infer']
-MODE=$2
-
-if [ ${MODE} = "lite_train_infer" ];then
- # pretrain lite train data
- wget -nc -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
- wget -nc -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/det_mv3_db_v2.0_train.tar
- cd ./pretrain_models/ && tar xf det_mv3_db_v2.0_train.tar && cd ../
- rm -rf ./train_data/icdar2015
- rm -rf ./train_data/ic15_data
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015_lite.tar
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ic15_data.tar # todo change to bcebos
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/rec_inference.tar
- wget -nc -P ./deploy/slim/prune https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/sen.pickle
-
- cd ./train_data/ && tar xf icdar2015_lite.tar && tar xf ic15_data.tar
- ln -s ./icdar2015_lite ./icdar2015
- cd ../
- cd ./inference && tar xf rec_inference.tar && cd ../
-elif [ ${MODE} = "whole_train_infer" ];then
- wget -nc -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
- rm -rf ./train_data/icdar2015
- rm -rf ./train_data/ic15_data
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015.tar
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ic15_data.tar
- cd ./train_data/ && tar xf icdar2015.tar && tar xf ic15_data.tar && cd ../
-elif [ ${MODE} = "whole_infer" ];then
- wget -nc -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
- rm -rf ./train_data/icdar2015
- rm -rf ./train_data/ic15_data
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015_infer.tar
- wget -nc -P ./train_data/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ic15_data.tar
- cd ./train_data/ && tar xf icdar2015_infer.tar && tar xf ic15_data.tar
- ln -s ./icdar2015_infer ./icdar2015
- cd ../
-elif [ ${MODE} = "infer" ];then
- if [ ${model_name} = "ocr_det" ]; then
- eval_model_name="ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train"
- rm -rf ./train_data/icdar2015
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar
- cd ./inference && tar xf ${eval_model_name}.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_server_det" ]; then
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_system_mobile" ]; then
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_system_server" ]; then
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_rec" ]; then
- rm -rf ./train_data/ic15_data
- eval_model_name="ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer"
- wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/rec_inference.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ${eval_model_name}.tar && tar xf rec_inference.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_server_rec" ]; then
- rm -rf ./train_data/ic15_data
- eval_model_name="ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer"
- wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/rec_inference.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ${eval_model_name}.tar && tar xf rec_inference.tar && cd ../
- fi
-elif [ ${MODE} = "cpp_infer" ];then
- if [ ${model_name} = "ocr_det" ]; then
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_rec" ]; then
- wget -nc -P ./inference/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/rec_inference.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf rec_inference.tar && cd ../
- elif [ ${model_name} = "ocr_system" ]; then
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/ch_det_data_50.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_det_data_50.tar && cd ../
- fi
-fi
-
-if [ ${MODE} = "serving_infer" ];then
- # prepare serving env
- python_name=$(func_parser_value "${lines[2]}")
- wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/chain/paddle_serving_server_gpu-0.0.0.post101-py3-none-any.whl
- ${python_name} -m pip install install paddle_serving_server_gpu-0.0.0.post101-py3-none-any.whl
- ${python_name} -m pip install paddle_serving_client==0.6.1
- ${python_name} -m pip install paddle-serving-app==0.6.3
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar
- wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar
- cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar cd ../
-fi
-
-if [ ${MODE} = "cpp_infer" ];then
- cd deploy/cpp_infer
- use_opencv=$(func_parser_value "${lines[52]}")
- if [ ${use_opencv} = "True" ]; then
- if [ -d "opencv-3.4.7/opencv3/" ] && [ $(md5sum opencv-3.4.7.tar.gz | awk -F ' ' '{print $1}') = "faa2b5950f8bee3f03118e600c74746a" ];then
- echo "################### build opencv skipped ###################"
- else
- echo "################### build opencv ###################"
- rm -rf opencv-3.4.7.tar.gz opencv-3.4.7/
- wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/opencv-3.4.7.tar.gz
- tar -xf opencv-3.4.7.tar.gz
-
- cd opencv-3.4.7/
- install_path=$(pwd)/opencv3
-
- rm -rf build
- mkdir build
- cd build
-
- cmake .. \
- -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
- -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
- -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
- -DWITH_IPP=OFF \
- -DBUILD_IPP_IW=OFF \
- -DWITH_LAPACK=OFF \
- -DWITH_EIGEN=OFF \
- -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
- -DWITH_ZLIB=ON \
- -DBUILD_ZLIB=ON \
- -DWITH_JPEG=ON \
- -DBUILD_JPEG=ON \
- -DWITH_PNG=ON \
- -DBUILD_PNG=ON \
- -DWITH_TIFF=ON \
- -DBUILD_TIFF=ON
-
- make -j
- make install
- cd ../
- echo "################### build opencv finished ###################"
- fi
- fi
-
-
- echo "################### build PaddleOCR demo ####################"
- if [ ${use_opencv} = "True" ]; then
- OPENCV_DIR=$(pwd)/opencv-3.4.7/opencv3/
- else
- OPENCV_DIR=''
- fi
- LIB_DIR=$(pwd)/Paddle/build/paddle_inference_install_dir/
- CUDA_LIB_DIR=$(dirname `find /usr -name libcudart.so`)
- CUDNN_LIB_DIR=$(dirname `find /usr -name libcudnn.so`)
-
- BUILD_DIR=build
- rm -rf ${BUILD_DIR}
- mkdir ${BUILD_DIR}
- cd ${BUILD_DIR}
- cmake .. \
- -DPADDLE_LIB=${LIB_DIR} \
- -DWITH_MKL=ON \
- -DWITH_GPU=OFF \
- -DWITH_STATIC_LIB=OFF \
- -DWITH_TENSORRT=OFF \
- -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR} \
- -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB_DIR} \
- -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
- -DTENSORRT_DIR=${TENSORRT_DIR} \
-
- make -j
- echo "################### build PaddleOCR demo finished ###################"
-fi
diff --git a/tests/readme.md b/tests/readme.md
deleted file mode 100644
index 127eef9fe3..0000000000
--- a/tests/readme.md
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-
-# 从训练到推理部署工具链测试方法介绍
-
-test.sh和params.txt文件配合使用，完成OCR轻量检测和识别模型从训练到预测的流程测试。
-
-# 安装依赖
-- 安装PaddlePaddle >= 2.0
-- 安装PaddleOCR依赖
- ```
- pip3 install -r ../requirements.txt
- ```
-- 安装autolog
- ```
- git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
- cd AutoLog
- pip3 install -r requirements.txt
- python3 setup.py bdist_wheel
- pip3 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
- cd ../
- ```
-
-# 目录介绍
-
-```bash
-tests/
-├── ocr_det_params.txt # 测试OCR检测模型的参数配置文件
-├── ocr_rec_params.txt # 测试OCR识别模型的参数配置文件
-├── ocr_ppocr_mobile_params.txt # 测试OCR检测+识别模型串联的参数配置文件
-└── prepare.sh # 完成test.sh运行所需要的数据和模型下载
-└── test.sh # 测试主程序
-```
-
-# 使用方法
-
-test.sh包含四种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是：
-
-- 模式1：lite_train_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'lite_train_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'lite_train_infer'
-```
-
-- 模式2：whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-```
-
-- 模式3：infer 不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度;
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
-# 用法1:
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
-# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer' '1'
-```
-
-- 模式4：whole_train_infer , CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-```
-
-- 模式5：cpp_infer , CE： 验证inference model的c++预测是否走通；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-```
-
-# 日志输出
-最终在```tests/output```目录下生成.log后缀的日志文件
-
diff --git a/tests/test.sh b/tests/test.sh
deleted file mode 100644
index 5649e344b7..0000000000
--- a/tests/test.sh
+++ /dev/null
@@ -1,594 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-FILENAME=$1
-# MODE be one of ['lite_train_infer' 'whole_infer' 'whole_train_infer', 'infer', 'cpp_infer']
-MODE=$2
-
-dataline=$(cat ${FILENAME})
-
-# parser params
-IFS=$'\n'
-lines=(${dataline})
-
-function func_parser_key(){
- strs=$1
- IFS=":"
- array=(${strs})
- tmp=${array[0]}
- echo ${tmp}
-}
-function func_parser_value(){
- strs=$1
- IFS=":"
- array=(${strs})
- tmp=${array[1]}
- echo ${tmp}
-}
-function func_set_params(){
- key=$1
- value=$2
- if [ ${key} = "null" ];then
- echo " "
- elif [[ ${value} = "null" ]] || [[ ${value} = " " ]] || [ ${#value} -le 0 ];then
- echo " "
- else
- echo "${key}=${value}"
- fi
-}
-function func_parser_params(){
- strs=$1
- IFS=":"
- array=(${strs})
- key=${array[0]}
- tmp=${array[1]}
- IFS="|"
- res=""
- for _params in ${tmp[*]}; do
- IFS="="
- array=(${_params})
- mode=${array[0]}
- value=${array[1]}
- if [[ ${mode} = ${MODE} ]]; then
- IFS="|"
- #echo $(func_set_params "${mode}" "${value}")
- echo $value
- break
- fi
- IFS="|"
- done
- echo ${res}
-}
-function status_check(){
- last_status=$1 # the exit code
- run_command=$2
- run_log=$3
- if [ $last_status -eq 0 ]; then
- echo -e "\033[33m Run successfully with command - ${run_command}! \033[0m" | tee -a ${run_log}
- else
- echo -e "\033[33m Run failed with command - ${run_command}! \033[0m" | tee -a ${run_log}
- fi
-}
-
-IFS=$'\n'
-# The training params
-model_name=$(func_parser_value "${lines[1]}")
-python=$(func_parser_value "${lines[2]}")
-gpu_list=$(func_parser_value "${lines[3]}")
-train_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[4]}")
-train_use_gpu_value=$(func_parser_value "${lines[4]}")
-autocast_list=$(func_parser_value "${lines[5]}")
-autocast_key=$(func_parser_key "${lines[5]}")
-epoch_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
-epoch_num=$(func_parser_params "${lines[6]}")
-save_model_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
-train_batch_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
-train_batch_value=$(func_parser_params "${lines[8]}")
-pretrain_model_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
-pretrain_model_value=$(func_parser_value "${lines[9]}")
-train_model_name=$(func_parser_value "${lines[10]}")
-train_infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[11]}")
-train_param_key1=$(func_parser_key "${lines[12]}")
-train_param_value1=$(func_parser_value "${lines[12]}")
-
-trainer_list=$(func_parser_value "${lines[14]}")
-trainer_norm=$(func_parser_key "${lines[15]}")
-norm_trainer=$(func_parser_value "${lines[15]}")
-pact_key=$(func_parser_key "${lines[16]}")
-pact_trainer=$(func_parser_value "${lines[16]}")
-fpgm_key=$(func_parser_key "${lines[17]}")
-fpgm_trainer=$(func_parser_value "${lines[17]}")
-distill_key=$(func_parser_key "${lines[18]}")
-distill_trainer=$(func_parser_value "${lines[18]}")
-trainer_key1=$(func_parser_key "${lines[19]}")
-trainer_value1=$(func_parser_value "${lines[19]}")
-trainer_key2=$(func_parser_key "${lines[20]}")
-trainer_value2=$(func_parser_value "${lines[20]}")
-
-eval_py=$(func_parser_value "${lines[23]}")
-eval_key1=$(func_parser_key "${lines[24]}")
-eval_value1=$(func_parser_value "${lines[24]}")
-
-save_infer_key=$(func_parser_key "${lines[27]}")
-export_weight=$(func_parser_key "${lines[28]}")
-norm_export=$(func_parser_value "${lines[29]}")
-pact_export=$(func_parser_value "${lines[30]}")
-fpgm_export=$(func_parser_value "${lines[31]}")
-distill_export=$(func_parser_value "${lines[32]}")
-export_key1=$(func_parser_key "${lines[33]}")
-export_value1=$(func_parser_value "${lines[33]}")
-export_key2=$(func_parser_key "${lines[34]}")
-export_value2=$(func_parser_value "${lines[34]}")
-
-# parser inference model
-infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[36]}")
-infer_export_list=$(func_parser_value "${lines[37]}")
-infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[38]}")
-# parser inference
-inference_py=$(func_parser_value "${lines[39]}")
-use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[40]}")
-use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[40]}")
-use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[41]}")
-use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[41]}")
-cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[42]}")
-cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[42]}")
-batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[43]}")
-batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[43]}")
-use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[44]}")
-use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[44]}")
-precision_key=$(func_parser_key "${lines[45]}")
-precision_list=$(func_parser_value "${lines[45]}")
-infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[46]}")
-image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[47]}")
-infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[47]}")
-save_log_key=$(func_parser_key "${lines[48]}")
-benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[49]}")
-benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[49]}")
-infer_key1=$(func_parser_key "${lines[50]}")
-infer_value1=$(func_parser_value "${lines[50]}")
-# parser serving
-trans_model_py=$(func_parser_value "${lines[67]}")
-infer_model_dir_key=$(func_parser_key "${lines[68]}")
-infer_model_dir_value=$(func_parser_value "${lines[68]}")
-model_filename_key=$(func_parser_key "${lines[69]}")
-model_filename_value=$(func_parser_value "${lines[69]}")
-params_filename_key=$(func_parser_key "${lines[70]}")
-params_filename_value=$(func_parser_value "${lines[70]}")
-serving_server_key=$(func_parser_key "${lines[71]}")
-serving_server_value=$(func_parser_value "${lines[71]}")
-serving_client_key=$(func_parser_key "${lines[72]}")
-serving_client_value=$(func_parser_value "${lines[72]}")
-serving_dir_value=$(func_parser_value "${lines[73]}")
-web_service_py=$(func_parser_value "${lines[74]}")
-web_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[75]}")
-web_use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[75]}")
-web_use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[76]}")
-web_use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[76]}")
-web_cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[77]}")
-web_cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[77]}")
-web_use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[78]}")
-web_use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[78]}")
-web_precision_key=$(func_parser_key "${lines[79]}")
-web_precision_list=$(func_parser_value "${lines[79]}")
-pipeline_py=$(func_parser_value "${lines[80]}")
-
-
-if [ ${MODE} = "cpp_infer" ]; then
- # parser cpp inference model
- cpp_infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[53]}")
- cpp_infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[54]}")
- # parser cpp inference
- inference_cmd=$(func_parser_value "${lines[55]}")
- cpp_use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[56]}")
- cpp_use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[56]}")
- cpp_use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[57]}")
- cpp_use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[57]}")
- cpp_cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[58]}")
- cpp_cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[58]}")
- cpp_batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[59]}")
- cpp_batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[59]}")
- cpp_use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[60]}")
- cpp_use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[60]}")
- cpp_precision_key=$(func_parser_key "${lines[61]}")
- cpp_precision_list=$(func_parser_value "${lines[61]}")
- cpp_infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[62]}")
- cpp_image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[63]}")
- cpp_infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[63]}")
- cpp_infer_key1=$(func_parser_key "${lines[64]}")
- cpp_infer_value1=$(func_parser_value "${lines[64]}")
- cpp_benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[65]}")
- cpp_benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[65]}")
-fi
-
-
-LOG_PATH="./tests/output"
-mkdir -p ${LOG_PATH}
-status_log="${LOG_PATH}/results.log"
-
-
-function func_inference(){
- IFS='|'
- _python=$1
- _script=$2
- _model_dir=$3
- _log_path=$4
- _img_dir=$5
- _flag_quant=$6
- # inference
- for use_gpu in ${use_gpu_list[*]}; do
- if [ ${use_gpu} = "False" ] || [ ${use_gpu} = "cpu" ]; then
- for use_mkldnn in ${use_mkldnn_list[*]}; do
- if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
- continue
- fi
- for threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
- for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
- _save_log_path="${_log_path}/infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_${batch_size}.log"
- set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
- set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
- set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
- set_cpu_threads=$(func_set_params "${cpu_threads_key}" "${threads}")
- set_model_dir=$(func_set_params "${infer_model_key}" "${_model_dir}")
- set_infer_params1=$(func_set_params "${infer_key1}" "${infer_value1}")
- command="${_python} ${_script} ${use_gpu_key}=${use_gpu} ${use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
- eval $command
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
- done
- done
- done
- elif [ ${use_gpu} = "True" ] || [ ${use_gpu} = "gpu" ]; then
- for use_trt in ${use_trt_list[*]}; do
- for precision in ${precision_list[*]}; do
- if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
- continue
- fi
- if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
- continue
- fi
- if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
- continue
- fi
- for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
- _save_log_path="${_log_path}/infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
- set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
- set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
- set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
- set_tensorrt=$(func_set_params "${use_trt_key}" "${use_trt}")
- set_precision=$(func_set_params "${precision_key}" "${precision}")
- set_model_dir=$(func_set_params "${infer_model_key}" "${_model_dir}")
- set_infer_params1=$(func_set_params "${infer_key1}" "${infer_value1}")
- command="${_python} ${_script} ${use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
- eval $command
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
-
- done
- done
- done
- else
- echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
- fi
- done
-}
-function func_serving(){
- IFS='|'
- _python=$1
- _script=$2
- _model_dir=$3
- # pdserving
- set_dirname=$(func_set_params "${infer_model_dir_key}" "${infer_model_dir_value}")
- set_model_filename=$(func_set_params "${model_filename_key}" "${model_filename_value}")
- set_params_filename=$(func_set_params "${params_filename_key}" "${params_filename_value}")
- set_serving_server=$(func_set_params "${serving_server_key}" "${serving_server_value}")
- set_serving_client=$(func_set_params "${serving_client_key}" "${serving_client_value}")
- trans_model_cmd="${python} ${trans_model_py} ${set_dirname} ${set_model_filename} ${set_params_filename} ${set_serving_server} ${set_serving_client}"
- eval $trans_model_cmd
- cd ${serving_dir_value}
- echo $PWD
- unset https_proxy
- unset http_proxy
- for use_gpu in ${web_use_gpu_list[*]}; do
- echo ${ues_gpu}
- if [ ${use_gpu} = "null" ]; then
- for use_mkldnn in ${web_use_mkldnn_list[*]}; do
- if [ ${use_mkldnn} = "False" ]; then
- continue
- fi
- for threads in ${web_cpu_threads_list[*]}; do
- _save_log_path="${_log_path}/server_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_1.log"
- set_cpu_threads=$(func_set_params "${web_cpu_threads_key}" "${threads}")
- web_service_cmd="${python} ${web_service_py} ${web_use_gpu_key}=${use_gpu} ${web_use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} &>${_save_log_path} &"
- eval $web_service_cmd
- sleep 2s
- pipeline_cmd="${python} ${pipeline_py}"
- eval $pipeline_cmd
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
- PID=$!
- kill $PID
- sleep 2s
- ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
- done
- done
- elif [ ${use_gpu} = "0" ]; then
- for use_trt in ${web_use_trt_list[*]}; do
- for precision in ${web_precision_list[*]}; do
- if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
- continue
- fi
- if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
- continue
- fi
- if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [[ ${_flag_quant} = "True" ]]; then
- continue
- fi
- _save_log_path="${_log_path}/infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_1.log"
- set_tensorrt=$(func_set_params "${web_use_trt_key}" "${use_trt}")
- set_precision=$(func_set_params "${web_precision_key}" "${precision}")
- web_service_cmd="${python} ${web_service_py} ${web_use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} &>${_save_log_path} & "
- eval $web_service_cmd
- sleep 2s
- pipeline_cmd="${python} ${pipeline_py}"
- eval $pipeline_cmd
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${pipeline_cmd}" "${status_log}"
- PID=$!
- kill $PID
- sleep 2s
- ps ux | grep -E 'web_service|pipeline' | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9
- done
- done
- else
- echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
- fi
- done
-}
-
-function func_cpp_inference(){
- IFS='|'
- _script=$1
- _model_dir=$2
- _log_path=$3
- _img_dir=$4
- _flag_quant=$5
- # inference
- for use_gpu in ${cpp_use_gpu_list[*]}; do
- if [ ${use_gpu} = "False" ] || [ ${use_gpu} = "cpu" ]; then
- for use_mkldnn in ${cpp_use_mkldnn_list[*]}; do
- if [ ${use_mkldnn} = "False" ] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
- continue
- fi
- for threads in ${cpp_cpu_threads_list[*]}; do
- for batch_size in ${cpp_batch_size_list[*]}; do
- _save_log_path="${_log_path}/cpp_infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_${batch_size}.log"
- set_infer_data=$(func_set_params "${cpp_image_dir_key}" "${_img_dir}")
- set_benchmark=$(func_set_params "${cpp_benchmark_key}" "${cpp_benchmark_value}")
- set_batchsize=$(func_set_params "${cpp_batch_size_key}" "${batch_size}")
- set_cpu_threads=$(func_set_params "${cpp_cpu_threads_key}" "${threads}")
- set_model_dir=$(func_set_params "${cpp_infer_model_key}" "${_model_dir}")
- set_infer_params1=$(func_set_params "${cpp_infer_key1}" "${cpp_infer_value1}")
- command="${_script} ${cpp_use_gpu_key}=${use_gpu} ${cpp_use_mkldnn_key}=${use_mkldnn} ${set_cpu_threads} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
- eval $command
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
- done
- done
- done
- elif [ ${use_gpu} = "True" ] || [ ${use_gpu} = "gpu" ]; then
- for use_trt in ${cpp_use_trt_list[*]}; do
- for precision in ${cpp_precision_list[*]}; do
- if [[ ${_flag_quant} = "False" ]] && [[ ${precision} =~ "int8" ]]; then
- continue
- fi
- if [[ ${precision} =~ "fp16" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${use_trt} = "False" ]; then
- continue
- fi
- if [[ ${use_trt} = "False" || ${precision} =~ "int8" ]] && [ ${_flag_quant} = "True" ]; then
- continue
- fi
- for batch_size in ${cpp_batch_size_list[*]}; do
- _save_log_path="${_log_path}/cpp_infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
- set_infer_data=$(func_set_params "${cpp_image_dir_key}" "${_img_dir}")
- set_benchmark=$(func_set_params "${cpp_benchmark_key}" "${cpp_benchmark_value}")
- set_batchsize=$(func_set_params "${cpp_batch_size_key}" "${batch_size}")
- set_tensorrt=$(func_set_params "${cpp_use_trt_key}" "${use_trt}")
- set_precision=$(func_set_params "${cpp_precision_key}" "${precision}")
- set_model_dir=$(func_set_params "${cpp_infer_model_key}" "${_model_dir}")
- set_infer_params1=$(func_set_params "${cpp_infer_key1}" "${cpp_infer_value1}")
- command="${_script} ${cpp_use_gpu_key}=${use_gpu} ${set_tensorrt} ${set_precision} ${set_model_dir} ${set_batchsize} ${set_infer_data} ${set_benchmark} ${set_infer_params1} > ${_save_log_path} 2>&1 "
- eval $command
- last_status=${PIPESTATUS[0]}
- eval "cat ${_save_log_path}"
- status_check $last_status "${command}" "${status_log}"
-
- done
- done
- done
- else
- echo "Does not support hardware other than CPU and GPU Currently!"
- fi
- done
-}
-
-if [ ${MODE} = "infer" ]; then
- GPUID=$3
- if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
- env=" "
- else
- env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
- fi
- # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
- eval $env
- export Count=0
- IFS="|"
- infer_run_exports=(${infer_export_list})
- infer_quant_flag=(${infer_is_quant})
- for infer_model in ${infer_model_dir_list[*]}; do
- # run export
- if [ ${infer_run_exports[Count]} != "null" ];then
- save_infer_dir=$(dirname $infer_model)
- set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${infer_model}")
- set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_dir}")
- export_cmd="${python} ${infer_run_exports[Count]} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
- echo ${infer_run_exports[Count]}
- echo $export_cmd
- eval $export_cmd
- status_export=$?
- status_check $status_export "${export_cmd}" "${status_log}"
- else
- save_infer_dir=${infer_model}
- fi
- #run inference
- is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
- func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_dir}" "${LOG_PATH}" "${infer_img_dir}" ${is_quant}
- Count=$(($Count + 1))
- done
-
-elif [ ${MODE} = "cpp_infer" ]; then
- GPUID=$3
- if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
- env=" "
- else
- env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
- fi
- # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
- eval $env
- export Count=0
- IFS="|"
- infer_quant_flag=(${cpp_infer_is_quant})
- for infer_model in ${cpp_infer_model_dir_list[*]}; do
- #run inference
- is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
- func_cpp_inference "${inference_cmd}" "${infer_model}" "${LOG_PATH}" "${cpp_infer_img_dir}" ${is_quant}
- Count=$(($Count + 1))
- done
-
-elif [ ${MODE} = "serving_infer" ]; then
- GPUID=$3
- if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
- env=" "
- else
- env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
- fi
- # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
- eval $env
- export Count=0
- IFS="|"
- #run serving
- func_serving "${web_service_cmd}"
-
-else
- IFS="|"
- export Count=0
- USE_GPU_KEY=(${train_use_gpu_value})
- for gpu in ${gpu_list[*]}; do
- use_gpu=${USE_GPU_KEY[Count]}
- Count=$(($Count + 1))
- if [ ${gpu} = "-1" ];then
- env=""
- elif [ ${#gpu} -le 1 ];then
- env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpu}"
- eval ${env}
- elif [ ${#gpu} -le 15 ];then
- IFS=","
- array=(${gpu})
- env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${array[0]}"
- IFS="|"
- else
- IFS=";"
- array=(${gpu})
- ips=${array[0]}
- gpu=${array[1]}
- IFS="|"
- env=" "
- fi
- for autocast in ${autocast_list[*]}; do
- for trainer in ${trainer_list[*]}; do
- flag_quant=False
- if [ ${trainer} = ${pact_key} ]; then
- run_train=${pact_trainer}
- run_export=${pact_export}
- flag_quant=True
- elif [ ${trainer} = "${fpgm_key}" ]; then
- run_train=${fpgm_trainer}
- run_export=${fpgm_export}
- elif [ ${trainer} = "${distill_key}" ]; then
- run_train=${distill_trainer}
- run_export=${distill_export}
- elif [ ${trainer} = ${trainer_key1} ]; then
- run_train=${trainer_value1}
- run_export=${export_value1}
- elif [[ ${trainer} = ${trainer_key2} ]]; then
- run_train=${trainer_value2}
- run_export=${export_value2}
- else
- run_train=${norm_trainer}
- run_export=${norm_export}
- fi
-
- if [ ${run_train} = "null" ]; then
- continue
- fi
-
- set_autocast=$(func_set_params "${autocast_key}" "${autocast}")
- set_epoch=$(func_set_params "${epoch_key}" "${epoch_num}")
- set_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${pretrain_model_value}")
- set_batchsize=$(func_set_params "${train_batch_key}" "${train_batch_value}")
- set_train_params1=$(func_set_params "${train_param_key1}" "${train_param_value1}")
- set_use_gpu=$(func_set_params "${train_use_gpu_key}" "${use_gpu}")
- save_log="${LOG_PATH}/${trainer}_gpus_${gpu}_autocast_${autocast}"
-
- # load pretrain from norm training if current trainer is pact or fpgm trainer
- if [ ${trainer} = ${pact_key} ] || [ ${trainer} = ${fpgm_key} ]; then
- set_pretrain="${load_norm_train_model}"
- fi
-
- set_save_model=$(func_set_params "${save_model_key}" "${save_log}")
- if [ ${#gpu} -le 2 ];then # train with cpu or single gpu
- cmd="${python} ${run_train} ${set_use_gpu} ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} "
- elif [ ${#gpu} -le 15 ];then # train with multi-gpu
- cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1}"
- else # train with multi-machine
- cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --ips=${ips} --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_save_model} ${set_pretrain} ${set_epoch} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1}"
- fi
- # run train
- eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
- eval $cmd
- status_check $? "${cmd}" "${status_log}"
-
- set_eval_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${save_log}/${train_model_name}")
- # save norm trained models to set pretrain for pact training and fpgm training
- if [ ${trainer} = ${trainer_norm} ]; then
- load_norm_train_model=${set_eval_pretrain}
- fi
- # run eval
- if [ ${eval_py} != "null" ]; then
- set_eval_params1=$(func_set_params "${eval_key1}" "${eval_value1}")
- eval_cmd="${python} ${eval_py} ${set_eval_pretrain} ${set_use_gpu} ${set_eval_params1}"
- eval $eval_cmd
- status_check $? "${eval_cmd}" "${status_log}"
- fi
- # run export model
- if [ ${run_export} != "null" ]; then
- # run export model
- save_infer_path="${save_log}"
- set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${save_log}/${train_model_name}")
- set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_path}")
- export_cmd="${python} ${run_export} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
- eval $export_cmd
- status_check $? "${export_cmd}" "${status_log}"
-
- #run inference
- eval $env
- save_infer_path="${save_log}"
- func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_path}" "${LOG_PATH}" "${train_infer_img_dir}" "${flag_quant}"
- eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
- fi
- done # done with: for trainer in ${trainer_list[*]}; do
- done # done with: for autocast in ${autocast_list[*]}; do
- done # done with: for gpu in ${gpu_list[*]}; do
-fi # end if [ ${MODE} = "infer" ]; then
diff --git a/tools/__init__.py b/tools/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000000..d56c9dbaa1
--- /dev/null
+++ b/tools/__init__.py
@@ -0,0 +1,14 @@
+# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+# Copyright 2018 The Google AI Language Team Authors and The HuggingFace Inc. team.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
diff --git a/tools/eval.py b/tools/eval.py
index 7290dbe9ad..13a4a0882f 100755
--- a/tools/eval.py
+++ b/tools/eval.py
@@ -27,7 +27,7 @@
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric
-from ppocr.utils.save_load import init_model, load_dygraph_params
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import print_dict
import tools.program as program
@@ -61,7 +61,7 @@ def main():
else:
model_type = None
- best_model_dict = load_dygraph_params(config, model, logger, None)
+ best_model_dict = load_model(config, model)
if len(best_model_dict):
logger.info('metric in ckpt ***************')
for k, v in best_model_dict.items():
diff --git a/tools/export_center.py b/tools/export_center.py
new file mode 100644
index 0000000000..30b9c33499
--- /dev/null
+++ b/tools/export_center.py
@@ -0,0 +1,77 @@
+# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import os
+import sys
+import pickle
+
+__dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+sys.path.append(__dir__)
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(__dir__, '..')))
+
+from ppocr.data import build_dataloader
+from ppocr.modeling.architectures import build_model
+from ppocr.postprocess import build_post_process
+from ppocr.utils.save_load import load_model
+from ppocr.utils.utility import print_dict
+import tools.program as program
+
+
+def main():
+ global_config = config['Global']
+ # build dataloader
+ config['Eval']['dataset']['name'] = config['Train']['dataset']['name']
+ config['Eval']['dataset']['data_dir'] = config['Train']['dataset'][
+ 'data_dir']
+ config['Eval']['dataset']['label_file_list'] = config['Train']['dataset'][
+ 'label_file_list']
+ eval_dataloader = build_dataloader(config, 'Eval', device, logger)
+
+ # build post process
+ post_process_class = build_post_process(config['PostProcess'],
+ global_config)
+
+ # build model
+ # for rec algorithm
+ if hasattr(post_process_class, 'character'):
+ char_num = len(getattr(post_process_class, 'character'))
+ config['Architecture']["Head"]['out_channels'] = char_num
+
+ #set return_features = True
+ config['Architecture']["Head"]["return_feats"] = True
+
+ model = build_model(config['Architecture'])
+
+ best_model_dict = load_model(config, model)
+ if len(best_model_dict):
+ logger.info('metric in ckpt ***************')
+ for k, v in best_model_dict.items():
+ logger.info('{}:{}'.format(k, v))
+
+ # get features from train data
+ char_center = program.get_center(model, eval_dataloader, post_process_class)
+
+ #serialize to disk
+ with open("train_center.pkl", 'wb') as f:
+ pickle.dump(char_center, f)
+ return
+
+
+if __name__ == '__main__':
+ config, device, logger, vdl_writer = program.preprocess()
+ main()
diff --git a/tools/export_model.py b/tools/export_model.py
index 64a0d40363..9ed8e1b6ac 100755
--- a/tools/export_model.py
+++ b/tools/export_model.py
@@ -26,7 +26,7 @@
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.logging import get_logger
from tools.program import load_config, merge_config, ArgsParser
@@ -107,7 +107,7 @@ def main():
else: # base rec model
config["Architecture"]["Head"]["out_channels"] = char_num
model = build_model(config["Architecture"])
- init_model(config, model)
+ load_model(config, model)
model.eval()
save_path = config["Global"]["save_inference_dir"]
diff --git a/tools/infer/predict_cls.py b/tools/infer/predict_cls.py
index 53e50bd6d1..a25cac2600 100755
--- a/tools/infer/predict_cls.py
+++ b/tools/infer/predict_cls.py
@@ -47,6 +47,7 @@ def __init__(self, args):
self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params)
self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, _ = \
utility.create_predictor(args, 'cls', logger)
+ self.use_onnx = args.use_onnx
def resize_norm_img(self, img):
imgC, imgH, imgW = self.cls_image_shape
@@ -100,10 +101,16 @@ def __call__(self, img_list):
norm_img_batch = np.concatenate(norm_img_batch)
norm_img_batch = norm_img_batch.copy()
- self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)
- self.predictor.run()
- prob_out = self.output_tensors[0].copy_to_cpu()
- self.predictor.try_shrink_memory()
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = norm_img_batch
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors, input_dict)
+ prob_out = outputs[0]
+ else:
+ self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)
+ self.predictor.run()
+ prob_out = self.output_tensors[0].copy_to_cpu()
+ self.predictor.try_shrink_memory()
cls_result = self.postprocess_op(prob_out)
elapse += time.time() - starttime
for rno in range(len(cls_result)):
@@ -131,14 +138,9 @@ def main(args):
img_list.append(img)
try:
img_list, cls_res, predict_time = text_classifier(img_list)
- except:
+ except Exception as E:
logger.info(traceback.format_exc())
- logger.info(
- "ERROR!!!! \n"
- "Please read the FAQ：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR#faq \n"
- "If your model has tps module: "
- "TPS does not support variable shape.\n"
- "Please set --rec_image_shape='3,32,100' and --rec_char_type='en' ")
+ logger.info(E)
exit()
for ino in range(len(img_list)):
logger.info("Predicts of {}:{}".format(valid_image_file_list[ino],
diff --git a/tools/infer/predict_det.py b/tools/infer/predict_det.py
index b24ad2bbb5..5dfe8d648f 100755
--- a/tools/infer/predict_det.py
+++ b/tools/infer/predict_det.py
@@ -38,6 +38,7 @@ class TextDetector(object):
def __init__(self, args):
self.args = args
self.det_algorithm = args.det_algorithm
+ self.use_onnx = args.use_onnx
pre_process_list = [{
'DetResizeForTest': {
'limit_side_len': args.det_limit_side_len,
@@ -100,7 +101,12 @@ def __init__(self, args):
else:
logger.info("unknown det_algorithm:{}".format(self.det_algorithm))
sys.exit(0)
-
+ if self.use_onnx:
+ pre_process_list[0] = {
+ 'DetResizeForTest': {
+ 'image_shape': [640, 640]
+ }
+ }
self.preprocess_op = create_operators(pre_process_list)
self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params)
self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, self.config = utility.create_predictor(
@@ -198,15 +204,19 @@ def __call__(self, img):
if self.args.benchmark:
self.autolog.times.stamp()
-
- self.input_tensor.copy_from_cpu(img)
- self.predictor.run()
- outputs = []
- for output_tensor in self.output_tensors:
- output = output_tensor.copy_to_cpu()
- outputs.append(output)
- if self.args.benchmark:
- self.autolog.times.stamp()
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = img
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors, input_dict)
+ else:
+ self.input_tensor.copy_from_cpu(img)
+ self.predictor.run()
+ outputs = []
+ for output_tensor in self.output_tensors:
+ output = output_tensor.copy_to_cpu()
+ outputs.append(output)
+ if self.args.benchmark:
+ self.autolog.times.stamp()
preds = {}
if self.det_algorithm == "EAST":
diff --git a/tools/infer/predict_e2e.py b/tools/infer/predict_e2e.py
index 8ff279d743..c00d101aa6 100755
--- a/tools/infer/predict_e2e.py
+++ b/tools/infer/predict_e2e.py
@@ -38,6 +38,7 @@ class TextE2E(object):
def __init__(self, args):
self.args = args
self.e2e_algorithm = args.e2e_algorithm
+ self.use_onnx = args.use_onnx
pre_process_list = [{
'E2EResizeForTest': {}
}, {
@@ -67,7 +68,6 @@ def __init__(self, args):
postprocess_params["character_dict_path"] = args.e2e_char_dict_path
postprocess_params["valid_set"] = args.e2e_pgnet_valid_set
postprocess_params["mode"] = args.e2e_pgnet_mode
- self.e2e_pgnet_polygon = args.e2e_pgnet_polygon
else:
logger.info("unknown e2e_algorithm:{}".format(self.e2e_algorithm))
sys.exit(0)
@@ -106,21 +106,31 @@ def __call__(self, img):
img = img.copy()
starttime = time.time()
- self.input_tensor.copy_from_cpu(img)
- self.predictor.run()
- outputs = []
- for output_tensor in self.output_tensors:
- output = output_tensor.copy_to_cpu()
- outputs.append(output)
-
- preds = {}
- if self.e2e_algorithm == 'PGNet':
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = img
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors, input_dict)
+ preds = {}
preds['f_border'] = outputs[0]
preds['f_char'] = outputs[1]
preds['f_direction'] = outputs[2]
preds['f_score'] = outputs[3]
else:
- raise NotImplementedError
+ self.input_tensor.copy_from_cpu(img)
+ self.predictor.run()
+ outputs = []
+ for output_tensor in self.output_tensors:
+ output = output_tensor.copy_to_cpu()
+ outputs.append(output)
+
+ preds = {}
+ if self.e2e_algorithm == 'PGNet':
+ preds['f_border'] = outputs[0]
+ preds['f_char'] = outputs[1]
+ preds['f_direction'] = outputs[2]
+ preds['f_score'] = outputs[3]
+ else:
+ raise NotImplementedError
post_result = self.postprocess_op(preds, shape_list)
points, strs = post_result['points'], post_result['texts']
dt_boxes = self.filter_tag_det_res_only_clip(points, ori_im.shape)
@@ -141,7 +151,6 @@ def __call__(self, img):
img, flag = check_and_read_gif(image_file)
if not flag:
img = cv2.imread(image_file)
- img = img[:, :, ::-1]
if img is None:
logger.info("error in loading image:{}".format(image_file))
continue
diff --git a/tools/infer/predict_rec.py b/tools/infer/predict_rec.py
index dad70281ef..7ec8eeadd3 100755
--- a/tools/infer/predict_rec.py
+++ b/tools/infer/predict_rec.py
@@ -38,40 +38,34 @@
class TextRecognizer(object):
def __init__(self, args):
self.rec_image_shape = [int(v) for v in args.rec_image_shape.split(",")]
- self.character_type = args.rec_char_type
self.rec_batch_num = args.rec_batch_num
self.rec_algorithm = args.rec_algorithm
postprocess_params = {
'name': 'CTCLabelDecode',
- "character_type": args.rec_char_type,
"character_dict_path": args.rec_char_dict_path,
"use_space_char": args.use_space_char
}
if self.rec_algorithm == "SRN":
postprocess_params = {
'name': 'SRNLabelDecode',
- "character_type": args.rec_char_type,
"character_dict_path": args.rec_char_dict_path,
"use_space_char": args.use_space_char
}
elif self.rec_algorithm == "RARE":
postprocess_params = {
'name': 'AttnLabelDecode',
- "character_type": args.rec_char_type,
"character_dict_path": args.rec_char_dict_path,
"use_space_char": args.use_space_char
}
elif self.rec_algorithm == 'NRTR':
postprocess_params = {
'name': 'NRTRLabelDecode',
- "character_type": args.rec_char_type,
"character_dict_path": args.rec_char_dict_path,
"use_space_char": args.use_space_char
}
elif self.rec_algorithm == "SAR":
postprocess_params = {
'name': 'SARLabelDecode',
- "character_type": args.rec_char_type,
"character_dict_path": args.rec_char_dict_path,
"use_space_char": args.use_space_char
}
@@ -79,6 +73,7 @@ def __init__(self, args):
self.predictor, self.input_tensor, self.output_tensors, self.config = \
utility.create_predictor(args, 'rec', logger)
self.benchmark = args.benchmark
+ self.use_onnx = args.use_onnx
if args.benchmark:
import auto_log
pid = os.getpid()
@@ -96,7 +91,7 @@ def __init__(self, args):
time_keys=[
'preprocess_time', 'inference_time', 'postprocess_time'
],
- warmup=2,
+ warmup=0,
logger=logger)
def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio):
@@ -112,8 +107,9 @@ def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio):
return norm_img.astype(np.float32) / 128. - 1.
assert imgC == img.shape[2]
- max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, imgW / imgH)
imgW = int((32 * max_wh_ratio))
+ if self.use_onnx:
+ imgW = 100
h, w = img.shape[:2]
ratio = w / float(h)
if math.ceil(imgH * ratio) > imgW:
@@ -303,51 +299,72 @@ def __call__(self, img_list):
gsrm_slf_attn_bias1_list,
gsrm_slf_attn_bias2_list,
]
- input_names = self.predictor.get_input_names()
- for i in range(len(input_names)):
- input_tensor = self.predictor.get_input_handle(input_names[
- i])
- input_tensor.copy_from_cpu(inputs[i])
- self.predictor.run()
- outputs = []
- for output_tensor in self.output_tensors:
- output = output_tensor.copy_to_cpu()
- outputs.append(output)
- if self.benchmark:
- self.autolog.times.stamp()
- preds = {"predict": outputs[2]}
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = norm_img_batch
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors,
+ input_dict)
+ preds = {"predict": outputs[2]}
+ else:
+ input_names = self.predictor.get_input_names()
+ for i in range(len(input_names)):
+ input_tensor = self.predictor.get_input_handle(
+ input_names[i])
+ input_tensor.copy_from_cpu(inputs[i])
+ self.predictor.run()
+ outputs = []
+ for output_tensor in self.output_tensors:
+ output = output_tensor.copy_to_cpu()
+ outputs.append(output)
+ if self.benchmark:
+ self.autolog.times.stamp()
+ preds = {"predict": outputs[2]}
elif self.rec_algorithm == "SAR":
valid_ratios = np.concatenate(valid_ratios)
inputs = [
norm_img_batch,
valid_ratios,
]
- input_names = self.predictor.get_input_names()
- for i in range(len(input_names)):
- input_tensor = self.predictor.get_input_handle(input_names[
- i])
- input_tensor.copy_from_cpu(inputs[i])
- self.predictor.run()
- outputs = []
- for output_tensor in self.output_tensors:
- output = output_tensor.copy_to_cpu()
- outputs.append(output)
- if self.benchmark:
- self.autolog.times.stamp()
- preds = outputs[0]
- else:
- self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)
- self.predictor.run()
- outputs = []
- for output_tensor in self.output_tensors:
- output = output_tensor.copy_to_cpu()
- outputs.append(output)
- if self.benchmark:
- self.autolog.times.stamp()
- if len(outputs) != 1:
- preds = outputs
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = norm_img_batch
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors,
+ input_dict)
+ preds = outputs[0]
else:
+ input_names = self.predictor.get_input_names()
+ for i in range(len(input_names)):
+ input_tensor = self.predictor.get_input_handle(
+ input_names[i])
+ input_tensor.copy_from_cpu(inputs[i])
+ self.predictor.run()
+ outputs = []
+ for output_tensor in self.output_tensors:
+ output = output_tensor.copy_to_cpu()
+ outputs.append(output)
+ if self.benchmark:
+ self.autolog.times.stamp()
preds = outputs[0]
+ else:
+ if self.use_onnx:
+ input_dict = {}
+ input_dict[self.input_tensor.name] = norm_img_batch
+ outputs = self.predictor.run(self.output_tensors,
+ input_dict)
+ preds = outputs[0]
+ else:
+ self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)
+ self.predictor.run()
+ outputs = []
+ for output_tensor in self.output_tensors:
+ output = output_tensor.copy_to_cpu()
+ outputs.append(output)
+ if self.benchmark:
+ self.autolog.times.stamp()
+ if len(outputs) != 1:
+ preds = outputs
+ else:
+ preds = outputs[0]
rec_result = self.postprocess_op(preds)
for rno in range(len(rec_result)):
rec_res[indices[beg_img_no + rno]] = rec_result[rno]
diff --git a/tools/infer/predict_system.py b/tools/infer/predict_system.py
index b5edd01589..8d674809a5 100755
--- a/tools/infer/predict_system.py
+++ b/tools/infer/predict_system.py
@@ -49,11 +49,19 @@ def __init__(self, args):
if self.use_angle_cls:
self.text_classifier = predict_cls.TextClassifier(args)
- def print_draw_crop_rec_res(self, img_crop_list, rec_res):
+ self.args = args
+ self.crop_image_res_index = 0
+
+ def draw_crop_rec_res(self, output_dir, img_crop_list, rec_res):
+ os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
bbox_num = len(img_crop_list)
for bno in range(bbox_num):
- cv2.imwrite("./output/img_crop_%d.jpg" % bno, img_crop_list[bno])
- logger.info(bno, rec_res[bno])
+ cv2.imwrite(
+ os.path.join(output_dir,
+ f"mg_crop_{bno+self.crop_image_res_index}.jpg"),
+ img_crop_list[bno])
+ logger.debug(f"{bno}, {rec_res[bno]}")
+ self.crop_image_res_index += bbox_num
def __call__(self, img, cls=True):
ori_im = img.copy()
@@ -80,7 +88,9 @@ def __call__(self, img, cls=True):
rec_res, elapse = self.text_recognizer(img_crop_list)
logger.debug("rec_res num : {}, elapse : {}".format(
len(rec_res), elapse))
- # self.print_draw_crop_rec_res(img_crop_list, rec_res)
+ if self.args.save_crop_res:
+ self.draw_crop_rec_res(self.args.crop_res_save_dir, img_crop_list,
+ rec_res)
filter_boxes, filter_rec_res = [], []
for box, rec_reuslt in zip(dt_boxes, rec_res):
text, score = rec_reuslt
@@ -135,17 +145,17 @@ def main(args):
if not flag:
img = cv2.imread(image_file)
if img is None:
- logger.info("error in loading image:{}".format(image_file))
+ logger.debug("error in loading image:{}".format(image_file))
continue
starttime = time.time()
dt_boxes, rec_res = text_sys(img)
elapse = time.time() - starttime
total_time += elapse
- logger.info(
+ logger.debug(
str(idx) + " Predict time of %s: %.3fs" % (image_file, elapse))
for text, score in rec_res:
- logger.info("{}, {:.3f}".format(text, score))
+ logger.debug("{}, {:.3f}".format(text, score))
if is_visualize:
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
@@ -160,19 +170,17 @@ def main(args):
scores,
drop_score=drop_score,
font_path=font_path)
- draw_img_save = "./inference_results/"
- if not os.path.exists(draw_img_save):
- os.makedirs(draw_img_save)
+ draw_img_save_dir = args.draw_img_save_dir
+ os.makedirs(draw_img_save_dir, exist_ok=True)
if flag:
image_file = image_file[:-3] + "png"
cv2.imwrite(
- os.path.join(draw_img_save, os.path.basename(image_file)),
+ os.path.join(draw_img_save_dir, os.path.basename(image_file)),
draw_img[:, :, ::-1])
- logger.info("The visualized image saved in {}".format(
- os.path.join(draw_img_save, os.path.basename(image_file))))
+ logger.debug("The visualized image saved in {}".format(
+ os.path.join(draw_img_save_dir, os.path.basename(image_file))))
logger.info("The predict total time is {}".format(time.time() - _st))
- logger.info("\nThe predict total time is {}".format(total_time))
if args.benchmark:
text_sys.text_detector.autolog.report()
text_sys.text_recognizer.autolog.report()
diff --git a/tools/infer/utility.py b/tools/infer/utility.py
old mode 100755
new mode 100644
index 538f55c42b..bd9e14a657
--- a/tools/infer/utility.py
+++ b/tools/infer/utility.py
@@ -17,7 +17,7 @@
import sys
import cv2
import numpy as np
-import json
+import paddle
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import math
from paddle import inference
@@ -74,7 +74,6 @@ def init_args():
parser.add_argument("--rec_algorithm", type=str, default='CRNN')
parser.add_argument("--rec_model_dir", type=str)
parser.add_argument("--rec_image_shape", type=str, default="3, 32, 320")
- parser.add_argument("--rec_char_type", type=str, default='ch')
parser.add_argument("--rec_batch_num", type=int, default=6)
parser.add_argument("--max_text_length", type=int, default=25)
parser.add_argument(
@@ -97,7 +96,6 @@ def init_args():
parser.add_argument(
"--e2e_char_dict_path", type=str, default="./ppocr/utils/ic15_dict.txt")
parser.add_argument("--e2e_pgnet_valid_set", type=str, default='totaltext')
- parser.add_argument("--e2e_pgnet_polygon", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--e2e_pgnet_mode", type=str, default='fast')
# params for text classifier
@@ -111,7 +109,13 @@ def init_args():
parser.add_argument("--enable_mkldnn", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--cpu_threads", type=int, default=10)
parser.add_argument("--use_pdserving", type=str2bool, default=False)
- parser.add_argument("--warmup", type=str2bool, default=True)
+ parser.add_argument("--warmup", type=str2bool, default=False)
+
+ #
+ parser.add_argument(
+ "--draw_img_save_dir", type=str, default="./inference_results")
+ parser.add_argument("--save_crop_res", type=str2bool, default=False)
+ parser.add_argument("--crop_res_save_dir", type=str, default="./output")
# multi-process
parser.add_argument("--use_mp", type=str2bool, default=False)
@@ -122,6 +126,7 @@ def init_args():
parser.add_argument("--save_log_path", type=str, default="./log_output/")
parser.add_argument("--show_log", type=str2bool, default=True)
+ parser.add_argument("--use_onnx", type=str2bool, default=False)
return parser
@@ -145,158 +150,167 @@ def create_predictor(args, mode, logger):
if model_dir is None:
logger.info("not find {} model file path {}".format(mode, model_dir))
sys.exit(0)
- model_file_path = model_dir + "/inference.pdmodel"
- params_file_path = model_dir + "/inference.pdiparams"
- if not os.path.exists(model_file_path):
- raise ValueError("not find model file path {}".format(model_file_path))
- if not os.path.exists(params_file_path):
- raise ValueError("not find params file path {}".format(
- params_file_path))
-
- config = inference.Config(model_file_path, params_file_path)
-
- if hasattr(args, 'precision'):
- if args.precision == "fp16" and args.use_tensorrt:
- precision = inference.PrecisionType.Half
- elif args.precision == "int8":
- precision = inference.PrecisionType.Int8
- else:
- precision = inference.PrecisionType.Float32
+ if args.use_onnx:
+ import onnxruntime as ort
+ model_file_path = model_dir
+ if not os.path.exists(model_file_path):
+ raise ValueError("not find model file path {}".format(
+ model_file_path))
+ sess = ort.InferenceSession(model_file_path)
+ return sess, sess.get_inputs()[0], None, None
+
else:
- precision = inference.PrecisionType.Float32
-
- if args.use_gpu:
- gpu_id = get_infer_gpuid()
- if gpu_id is None:
- raise ValueError(
- "Not found GPU in current device. Please check your device or set args.use_gpu as False"
- )
- config.enable_use_gpu(args.gpu_mem, 0)
- if args.use_tensorrt:
- config.enable_tensorrt_engine(
- precision_mode=precision,
- max_batch_size=args.max_batch_size,
- min_subgraph_size=args.min_subgraph_size)
- # skip the minmum trt subgraph
- if mode == "det":
- min_input_shape = {
- "x": [1, 3, 50, 50],
- "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 20, 20],
- "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 10, 10],
- "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 10, 10],
- "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
- "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
- "elementwise_add_7": [1, 56, 2, 2],
- "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 2, 2]
- }
- max_input_shape = {
- "x": [1, 3, 2000, 2000],
- "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 400, 400],
- "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 200, 200],
- "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 200, 200],
- "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
- "elementwise_add_7": [1, 56, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 400, 400]
- }
- opt_input_shape = {
- "x": [1, 3, 640, 640],
- "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 160, 160],
- "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 80, 80],
- "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 80, 80],
- "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
- "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
- "elementwise_add_7": [1, 56, 40, 40],
- "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 40, 40]
- }
- min_pact_shape = {
- "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
- "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 20, 20]
- }
- max_pact_shape = {
- "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
- "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 400, 400]
- }
- opt_pact_shape = {
- "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
- "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 160, 160]
- }
- min_input_shape.update(min_pact_shape)
- max_input_shape.update(max_pact_shape)
- opt_input_shape.update(opt_pact_shape)
- elif mode == "rec":
- min_input_shape = {"x": [1, 3, 32, 10]}
- max_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 32, 2000]}
- opt_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 32, 320]}
- elif mode == "cls":
- min_input_shape = {"x": [1, 3, 48, 10]}
- max_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 48, 2000]}
- opt_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 48, 320]}
+ model_file_path = model_dir + "/inference.pdmodel"
+ params_file_path = model_dir + "/inference.pdiparams"
+ if not os.path.exists(model_file_path):
+ raise ValueError("not find model file path {}".format(
+ model_file_path))
+ if not os.path.exists(params_file_path):
+ raise ValueError("not find params file path {}".format(
+ params_file_path))
+
+ config = inference.Config(model_file_path, params_file_path)
+
+ if hasattr(args, 'precision'):
+ if args.precision == "fp16" and args.use_tensorrt:
+ precision = inference.PrecisionType.Half
+ elif args.precision == "int8":
+ precision = inference.PrecisionType.Int8
+ else:
+ precision = inference.PrecisionType.Float32
else:
- min_input_shape = {"x": [1, 3, 10, 10]}
- max_input_shape = {"x": [1, 3, 1000, 1000]}
- opt_input_shape = {"x": [1, 3, 500, 500]}
- config.set_trt_dynamic_shape_info(min_input_shape, max_input_shape,
- opt_input_shape)
+ precision = inference.PrecisionType.Float32
+
+ if args.use_gpu:
+ gpu_id = get_infer_gpuid()
+ if gpu_id is None:
+ logger.warning(
+ "GPU is not found in current device by nvidia-smi. Please check your device or ignore it if run on jeston."
+ )
+ config.enable_use_gpu(args.gpu_mem, 0)
+ if args.use_tensorrt:
+ config.enable_tensorrt_engine(
+ workspace_size=1 << 30,
+ precision_mode=precision,
+ max_batch_size=args.max_batch_size,
+ min_subgraph_size=args.min_subgraph_size)
+ # skip the minmum trt subgraph
+ if mode == "det":
+ min_input_shape = {
+ "x": [1, 3, 50, 50],
+ "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 20, 20],
+ "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 10, 10],
+ "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 10, 10],
+ "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
+ "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
+ "elementwise_add_7": [1, 56, 2, 2],
+ "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 2, 2]
+ }
+ max_input_shape = {
+ "x": [1, 3, 1280, 1280],
+ "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 400, 400],
+ "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 200, 200],
+ "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 200, 200],
+ "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
+ "elementwise_add_7": [1, 56, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 400, 400]
+ }
+ opt_input_shape = {
+ "x": [1, 3, 640, 640],
+ "conv2d_92.tmp_0": [1, 120, 160, 160],
+ "conv2d_91.tmp_0": [1, 24, 80, 80],
+ "conv2d_59.tmp_0": [1, 96, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_1.tmp_0": [1, 256, 80, 80],
+ "nearest_interp_v2_2.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
+ "conv2d_124.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_3.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_4.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_5.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
+ "elementwise_add_7": [1, 56, 40, 40],
+ "nearest_interp_v2_0.tmp_0": [1, 256, 40, 40]
+ }
+ min_pact_shape = {
+ "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 20, 20],
+ "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 20, 20]
+ }
+ max_pact_shape = {
+ "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 400, 400],
+ "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 400, 400]
+ }
+ opt_pact_shape = {
+ "nearest_interp_v2_26.tmp_0": [1, 256, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_27.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_28.tmp_0": [1, 64, 160, 160],
+ "nearest_interp_v2_29.tmp_0": [1, 64, 160, 160]
+ }
+ min_input_shape.update(min_pact_shape)
+ max_input_shape.update(max_pact_shape)
+ opt_input_shape.update(opt_pact_shape)
+ elif mode == "rec":
+ min_input_shape = {"x": [1, 3, 32, 10]}
+ max_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 32, 1024]}
+ opt_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 32, 320]}
+ elif mode == "cls":
+ min_input_shape = {"x": [1, 3, 48, 10]}
+ max_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 48, 1024]}
+ opt_input_shape = {"x": [args.rec_batch_num, 3, 48, 320]}
+ else:
+ min_input_shape = {"x": [1, 3, 10, 10]}
+ max_input_shape = {"x": [1, 3, 512, 512]}
+ opt_input_shape = {"x": [1, 3, 256, 256]}
+ config.set_trt_dynamic_shape_info(min_input_shape, max_input_shape,
+ opt_input_shape)
- else:
- config.disable_gpu()
- if hasattr(args, "cpu_threads"):
- config.set_cpu_math_library_num_threads(args.cpu_threads)
else:
- # default cpu threads as 10
- config.set_cpu_math_library_num_threads(10)
- if args.enable_mkldnn:
- # cache 10 different shapes for mkldnn to avoid memory leak
- config.set_mkldnn_cache_capacity(10)
- config.enable_mkldnn()
-
- # enable memory optim
- config.enable_memory_optim()
- #config.disable_glog_info()
-
- config.delete_pass("conv_transpose_eltwiseadd_bn_fuse_pass")
- if mode == 'table':
- config.delete_pass("fc_fuse_pass") # not supported for table
- config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
- config.switch_ir_optim(True)
-
- # create predictor
- predictor = inference.create_predictor(config)
- input_names = predictor.get_input_names()
- for name in input_names:
- input_tensor = predictor.get_input_handle(name)
- output_names = predictor.get_output_names()
- output_tensors = []
- for output_name in output_names:
- output_tensor = predictor.get_output_handle(output_name)
- output_tensors.append(output_tensor)
- return predictor, input_tensor, output_tensors, config
+ config.disable_gpu()
+ if hasattr(args, "cpu_threads"):
+ config.set_cpu_math_library_num_threads(args.cpu_threads)
+ else:
+ # default cpu threads as 10
+ config.set_cpu_math_library_num_threads(10)
+ if args.enable_mkldnn:
+ # cache 10 different shapes for mkldnn to avoid memory leak
+ config.set_mkldnn_cache_capacity(10)
+ config.enable_mkldnn()
+ if args.precision == "fp16":
+ config.enable_mkldnn_bfloat16()
+ # enable memory optim
+ config.enable_memory_optim()
+ config.disable_glog_info()
+
+ config.delete_pass("conv_transpose_eltwiseadd_bn_fuse_pass")
+ if mode == 'table':
+ config.delete_pass("fc_fuse_pass") # not supported for table
+ config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
+ config.switch_ir_optim(True)
+
+ # create predictor
+ predictor = inference.create_predictor(config)
+ input_names = predictor.get_input_names()
+ for name in input_names:
+ input_tensor = predictor.get_input_handle(name)
+ output_names = predictor.get_output_names()
+ output_tensors = []
+ for output_name in output_names:
+ output_tensor = predictor.get_output_handle(output_name)
+ output_tensors.append(output_tensor)
+ return predictor, input_tensor, output_tensors, config
def get_infer_gpuid():
- cmd = "nvidia-smi"
- res = os.popen(cmd).readlines()
- if len(res) == 0:
- return None
cmd = "env | grep CUDA_VISIBLE_DEVICES"
env_cuda = os.popen(cmd).readlines()
if len(env_cuda) == 0:
@@ -589,5 +603,12 @@ def get_rotate_crop_image(img, points):
return dst_img
+def check_gpu(use_gpu):
+ if use_gpu and not paddle.is_compiled_with_cuda():
+
+ use_gpu = False
+ return use_gpu
+
+
if __name__ == '__main__':
pass
diff --git a/tools/infer_cls.py b/tools/infer_cls.py
index a588cab433..7522e43907 100755
--- a/tools/infer_cls.py
+++ b/tools/infer_cls.py
@@ -32,7 +32,7 @@
from ppocr.data import create_operators, transform
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
import tools.program as program
@@ -47,7 +47,7 @@ def main():
# build model
model = build_model(config['Architecture'])
- init_model(config, model)
+ load_model(config, model)
# create data ops
transforms = []
diff --git a/tools/infer_det.py b/tools/infer_det.py
index ce16da8dc5..bb2cca7362 100755
--- a/tools/infer_det.py
+++ b/tools/infer_det.py
@@ -34,7 +34,7 @@
from ppocr.data import create_operators, transform
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model, load_dygraph_params
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
import tools.program as program
@@ -59,7 +59,7 @@ def main():
# build model
model = build_model(config['Architecture'])
- _ = load_dygraph_params(config, model, logger, None)
+ load_model(config, model)
# build post process
post_process_class = build_post_process(config['PostProcess'])
diff --git a/tools/infer_e2e.py b/tools/infer_e2e.py
index 1cd468b8e5..96dbac8e83 100755
--- a/tools/infer_e2e.py
+++ b/tools/infer_e2e.py
@@ -34,7 +34,7 @@
from ppocr.data import create_operators, transform
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
import tools.program as program
@@ -68,7 +68,7 @@ def main():
# build model
model = build_model(config['Architecture'])
- init_model(config, model)
+ load_model(config, model)
# build post process
post_process_class = build_post_process(config['PostProcess'],
diff --git a/tools/infer_rec.py b/tools/infer_rec.py
index 29d4b530df..adc3c1c3c4 100755
--- a/tools/infer_rec.py
+++ b/tools/infer_rec.py
@@ -33,7 +33,7 @@
from ppocr.data import create_operators, transform
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
import tools.program as program
@@ -58,7 +58,7 @@ def main():
model = build_model(config['Architecture'])
- init_model(config, model)
+ load_model(config, model)
# create data ops
transforms = []
@@ -75,9 +75,7 @@ def main():
'gsrm_slf_attn_bias1', 'gsrm_slf_attn_bias2'
]
elif config['Architecture']['algorithm'] == "SAR":
- op[op_name]['keep_keys'] = [
- 'image', 'valid_ratio'
- ]
+ op[op_name]['keep_keys'] = ['image', 'valid_ratio']
else:
op[op_name]['keep_keys'] = ['image']
transforms.append(op)
diff --git a/tools/infer_table.py b/tools/infer_table.py
index f743d87540..c73e384046 100644
--- a/tools/infer_table.py
+++ b/tools/infer_table.py
@@ -34,11 +34,12 @@
from ppocr.data import create_operators, transform
from ppocr.modeling.architectures import build_model
from ppocr.postprocess import build_post_process
-from ppocr.utils.save_load import init_model
+from ppocr.utils.save_load import load_model
from ppocr.utils.utility import get_image_file_list
import tools.program as program
import cv2
+
def main(config, device, logger, vdl_writer):
global_config = config['Global']
@@ -53,7 +54,7 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
model = build_model(config['Architecture'])
- init_model(config, model, logger)
+ load_model(config, model)
# create data ops
transforms = []
@@ -104,4 +105,3 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
if __name__ == '__main__':
config, device, logger, vdl_writer = program.preprocess()
main(config, device, logger, vdl_writer)
-
diff --git a/tools/program.py b/tools/program.py
index ddf39e65c3..c1547efbce 100755
--- a/tools/program.py
+++ b/tools/program.py
@@ -159,7 +159,8 @@ def train(config,
eval_class,
pre_best_model_dict,
logger,
- vdl_writer=None):
+ vdl_writer=None,
+ scaler=None):
cal_metric_during_train = config['Global'].get('cal_metric_during_train',
False)
log_smooth_window = config['Global']['log_smooth_window']
@@ -211,15 +212,15 @@ def train(config,
for epoch in range(start_epoch, epoch_num + 1):
train_dataloader = build_dataloader(
config, 'Train', device, logger, seed=epoch)
- train_batch_cost = 0.0
train_reader_cost = 0.0
- batch_sum = 0
- batch_start = time.time()
+ train_run_cost = 0.0
+ total_samples = 0
+ reader_start = time.time()
max_iter = len(train_dataloader) - 1 if platform.system(
) == "Windows" else len(train_dataloader)
for idx, batch in enumerate(train_dataloader):
profiler.add_profiler_step(profiler_options)
- train_reader_cost += time.time() - batch_start
+ train_reader_cost += time.time() - reader_start
if idx >= max_iter:
break
lr = optimizer.get_lr()
@@ -230,16 +231,34 @@ def train(config,
preds = model(images, data=batch[1:])
if model_type == "kie":
preds = model(batch)
+
+ train_start = time.time()
+ # use amp
+ if scaler:
+ with paddle.amp.auto_cast():
+ if model_type == 'table' or extra_input:
+ preds = model(images, data=batch[1:])
+ else:
+ preds = model(images)
else:
- preds = model(images)
+ if model_type == 'table' or extra_input:
+ preds = model(images, data=batch[1:])
+ else:
+ preds = model(images)
loss = loss_class(preds, batch)
avg_loss = loss['loss']
- avg_loss.backward()
- optimizer.step()
+
+ if scaler:
+ scaled_avg_loss = scaler.scale(avg_loss)
+ scaled_avg_loss.backward()
+ scaler.minimize(optimizer, scaled_avg_loss)
+ else:
+ avg_loss.backward()
+ optimizer.step()
optimizer.clear_grad()
- train_batch_cost += time.time() - batch_start
- batch_sum += len(images)
+ train_run_cost += time.time() - train_start
+ total_samples += len(images)
if not isinstance(lr_scheduler, float):
lr_scheduler.step()
@@ -270,12 +289,13 @@ def train(config,
logs = train_stats.log()
strs = 'epoch: [{}/{}], iter: {}, {}, reader_cost: {:.5f} s, batch_cost: {:.5f} s, samples: {}, ips: {:.5f}'.format(
epoch, epoch_num, global_step, logs, train_reader_cost /
- print_batch_step, train_batch_cost / print_batch_step,
- batch_sum, batch_sum / train_batch_cost)
+ print_batch_step, (train_reader_cost + train_run_cost) /
+ print_batch_step, total_samples,
+ total_samples / (train_reader_cost + train_run_cost))
logger.info(strs)
- train_batch_cost = 0.0
train_reader_cost = 0.0
- batch_sum = 0
+ train_run_cost = 0.0
+ total_samples = 0
# eval
if global_step > start_eval_step and \
(global_step - start_eval_step) % eval_batch_step == 0 and dist.get_rank() == 0:
@@ -328,7 +348,7 @@ def train(config,
global_step)
global_step += 1
optimizer.clear_grad()
- batch_start = time.time()
+ reader_start = time.time()
if dist.get_rank() == 0:
save_model(
model,
@@ -369,7 +389,11 @@ def eval(model,
with paddle.no_grad():
total_frame = 0.0
total_time = 0.0
- pbar = tqdm(total=len(valid_dataloader), desc='eval model:')
+ pbar = tqdm(
+ total=len(valid_dataloader),
+ desc='eval model:',
+ position=0,
+ leave=True)
max_iter = len(valid_dataloader) - 1 if platform.system(
) == "Windows" else len(valid_dataloader)
for idx, batch in enumerate(valid_dataloader):
@@ -404,6 +428,55 @@ def eval(model,
return metric
+def update_center(char_center, post_result, preds):
+ result, label = post_result
+ feats, logits = preds
+ logits = paddle.argmax(logits, axis=-1)
+ feats = feats.numpy()
+ logits = logits.numpy()
+
+ for idx_sample in range(len(label)):
+ if result[idx_sample][0] == label[idx_sample][0]:
+ feat = feats[idx_sample]
+ logit = logits[idx_sample]
+ for idx_time in range(len(logit)):
+ index = logit[idx_time]
+ if index in char_center.keys():
+ char_center[index][0] = (
+ char_center[index][0] * char_center[index][1] +
+ feat[idx_time]) / (char_center[index][1] + 1)
+ char_center[index][1] += 1
+ else:
+ char_center[index] = [feat[idx_time], 1]
+ return char_center
+
+
+def get_center(model, eval_dataloader, post_process_class):
+ pbar = tqdm(total=len(eval_dataloader), desc='get center:')
+ max_iter = len(eval_dataloader) - 1 if platform.system(
+ ) == "Windows" else len(eval_dataloader)
+ char_center = dict()
+ for idx, batch in enumerate(eval_dataloader):
+ if idx >= max_iter:
+ break
+ images = batch[0]
+ start = time.time()
+ preds = model(images)
+
+ batch = [item.numpy() for item in batch]
+ # Obtain usable results from post-processing methods
+ post_result = post_process_class(preds, batch[1])
+
+ #update char_center
+ char_center = update_center(char_center, post_result, preds)
+ pbar.update(1)
+
+ pbar.close()
+ for key in char_center.keys():
+ char_center[key] = char_center[key][0]
+ return char_center
+
+
def preprocess(is_train=False):
FLAGS = ArgsParser().parse_args()
profiler_options = FLAGS.profiler_options
diff --git a/tools/train.py b/tools/train.py
index 05d295aa99..f3852469eb 100755
--- a/tools/train.py
+++ b/tools/train.py
@@ -35,7 +35,7 @@
from ppocr.optimizer import build_optimizer
from ppocr.postprocess import build_post_process
from ppocr.metrics import build_metric
-from ppocr.utils.save_load import init_model, load_dygraph_params
+from ppocr.utils.save_load import load_model
import tools.program as program
dist.get_world_size()
@@ -97,15 +97,32 @@ def main(config, device, logger, vdl_writer):
# build metric
eval_class = build_metric(config['Metric'])
# load pretrain model
- pre_best_model_dict = load_dygraph_params(config, model, logger, optimizer)
+ pre_best_model_dict = load_model(config, model, optimizer)
logger.info('train dataloader has {} iters'.format(len(train_dataloader)))
if valid_dataloader is not None:
logger.info('valid dataloader has {} iters'.format(
len(valid_dataloader)))
+
+ use_amp = config["Global"].get("use_amp", False)
+ if use_amp:
+ AMP_RELATED_FLAGS_SETTING = {
+ 'FLAGS_cudnn_batchnorm_spatial_persistent': 1,
+ 'FLAGS_max_inplace_grad_add': 8,
+ }
+ paddle.fluid.set_flags(AMP_RELATED_FLAGS_SETTING)
+ scale_loss = config["Global"].get("scale_loss", 1.0)
+ use_dynamic_loss_scaling = config["Global"].get(
+ "use_dynamic_loss_scaling", False)
+ scaler = paddle.amp.GradScaler(
+ init_loss_scaling=scale_loss,
+ use_dynamic_loss_scaling=use_dynamic_loss_scaling)
+ else:
+ scaler = None
+
# start train
program.train(config, train_dataloader, valid_dataloader, device, model,
loss_class, optimizer, lr_scheduler, post_process_class,
- eval_class, pre_best_model_dict, logger, vdl_writer)
+ eval_class, pre_best_model_dict, logger, vdl_writer, scaler)
def test_reader(config, device, logger):
+