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上期回顾

各位勤奋钻研的小伙伴们，大家好！👋 在上一期《YOLOv8【特征融合Neck篇·第19节】GiraffeDet长颈鹿特征网络，此文帮你搞懂！》的分享中，我们共同探索了一个致力于解决FPN中“信息壁垒”问题的创新架构——GiraffeDet (长颈鹿检测器)。

我们首先深入分析了传统FPN及其变体（如PANet）的一个固有局限性：尽管它们构建了特征融合的通路，但信息交换主要发生在相邻的层级之间。这就像一个“逐级汇报”的系统，金字塔的顶层（高语义）和底层（高分辨率）之间缺乏一条直接、高效的沟通“热线”。这种短距离依赖限制了特征融合的全局性和效率。

GiraffeDet 以其“长颈鹿”般的设计，优雅地突破了这一瓶颈。它的核心思想可以概括为两点：

1. 全局信息交换 (Global Fusion)：GiraffeDet引入了一个轻量级的“总调度室”——全局融合模块 (Global Fusion Module)。该模块会同时收集来自所有金字塔层级的特征信息，在一个统一的、全局的“视角”下进行信息的充分交换与融合。

2. 信息重新分配 (Information Redistribution)：经过全局融合后，这个模块会将包含了“全景视野”的增强信息，再精准地分配回到每一个原始的金字字层级。这就像“总调度室”在听取了所有部门的汇报后，向每个部门下达了包含了全局战略的、更具指导性的新指令。

通过这种“收集-融合-分配”的模式，GiraffeDet 成功地在金字塔的顶层与底层之间，架起了一座长距离、跨尺度的信息“立交桥”。这使得小尺寸物体也能轻易获取全局上下文信息来辅助分类，而大尺寸物体也能参考底层的精细细节来优化定位。

总而言之，GiraffeDet 教会了我们如何从优化空间信息流的广度入手，打破FPN的局部性限制。而今天，我们将把视角从复杂的结构创新，转向一个更根本、更经典的话题——计算效率。我们将要学习的 SSD-Lite，正是通过对基础计算单元的革命性改造，将目标检测带入了人人可用的移动时代！准备好了吗？Let’s go! ✨

摘要

在追求极致检测精度的道路上，模型架构日趋复杂，计算开销也水涨船高，这使得许多先进的检测器难以在手机、嵌入式设备等资源受限的平台上实时运行。本文将带您回归经典，深入剖析轻量级目标检测的里程碑式工作——SSD-Lite。我们将从其“精神前作”SSD（Single Shot MultiBox Detector）出发，探讨其在速度与部署上的瓶颈。进而，我们将花费大量篇幅，从原理、数学计算到代码实现，彻底解构SSD-Lite的核心武器——深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）。文章将详细阐述SSD-Lite如何通过替换骨干网络、特征层和预测头中的标准卷积，在保持SSD有效多尺度检测框架的同时，实现计算量和参数量的指数级下降。最后，我们将提供关键模块的PyTorch实现，让您亲身体验这一“效率魔法”，并深刻理解其在移动端优化与实时检测支持上的划时代意义。

一、引言：目标检测的“速度与激情”

大家好！在过去的几期中，我们一同探索了DetectoRS、GiraffeDet等一系列为了追求极致检测精度（mAP）而设计的、结构精巧但计算量庞大的“性能巨兽”。然而，在真实的工业应用中，尤其是在我们日常使用的手机、智能摄像头等边缘设备上，另一个维度——速度（FPS）——往往拥有着与精度同等甚至更高的优先级。

1.1 算力之困：精度与速度的永恒博弈

“又快又准”是所有检测算法的终极目标，但这背后却是模型复杂度与硬件算力之间的永恒博弈。复杂的模型拥有更强的特征表达能力，精度更高，但计算量巨大，只能在昂贵的GPU服务器上运行；而简单的模型虽然速度快，但精度往往不尽人意。如何在有限的算力下，实现可接受的精度，并达到实时（通常指>30 FPS）的检测速度，是目标检测领域的一个核心挑战。

1.2 先驱者SSD：单阶段多尺度检测的荣光

在解决这个问题的道路上，SSD (Single Shot MultiBox Detector) 是一位不可不提的伟大先驱。它与YOLOv1几乎同时期出现，共同开创了单阶段（One-Stage）检测的时代。相比于需要先生成候选框再进行分类回归的两阶段（Two-Stage）方法（如Faster R-CNN），SSD取消了独立的候选框生成步骤，直接在特征图上密集地预测物体的类别和位置。

SSD最大的贡献在于其优雅的多尺度特征图检测机制：

它利用骨干网络中不同深度的、具有不同分辨率的特征图，让高分辨率的浅层特征图负责检测小物体，让低分辨率的深层特征图负责大物体。

这种“分层治理”的思想，简单而有效，使得SSD在保持高速的同时，对不同尺寸物体的检测能力远超同期的YOLOv1。

1.3 SSD的“阿喀琉斯之踵”：笨重的标准卷积

尽管SSD在设计上已经非常追求速度，但它的“骨子里”仍然是传统的。它整个网络，无论是骨干（通常是VGG16）、额外的特征层，还是最终的预测头，都大量使用了标准的3x3卷积。

正如我们将在下一章详细分析的，标准卷积的计算量和参数量与其输入输出通道数的平方成正比。在通道数动辄成百上千的深度网络中，这会带来巨大的计算负担。因此，原始的SSD虽然比两阶段检测器快得多，但要在普通的手机CPU上流畅地实时运行，依然力不从心。

1.4 SSD-Lite的诞生：为移动而生

如何才能在保留SSD优秀的多尺度检测框架的同时，为其进行一次彻底的“减负”？答案并非来自对整体架构的颠覆，而是来自对最基础的计算单元——卷积——的革命性改造。

SSD-Lite 应运而生。它的核心思想简单到只有一句话：

将SSD中几乎所有的标准卷积，全部替换为计算效率极高的深度可分离卷积。

正是这个看似简单的替换，却引发了一场效率的革命，正式开启了在移动端部署高性能实时目标检测的大门。接下来，就让我们把显微镜对准这次革命的核心武器——深度可分离卷积。

二、核心利器深度剖析：深度可分离卷积

要理解SSD-Lite，就必须先理解深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)。这一概念最初由MobileNet论文发扬光大，是现代所有轻量级网络的基石。

2.1 温故知新：标准卷积的计算原理

一个标准的3x3卷积，当它将一个 Cin 通道的输入特征图，转换为一个 C_out 通道的输出特征图时，它实际上在做什么？

它有 C_out 个卷积核，每个卷积核的尺寸都是 C_in × 3 × 3。每一个卷积核，都会同时对输入特征图的所有 C_in 个通道进行加权求和，以产生输出特征图的一个通道。

这意味着，标准卷积在一个步骤中，同时完成了两件事：

1. 空间滤波：在 3×3 的空间维度上进行滑动窗口计算。
2. 通道融合：将所有输入通道的信息线性组合起来。

这种“一步到位”的方式虽然有效，但也造成了巨大的计算冗余。

2.2 庖丁解牛：将标准卷积“一分为二”

深度可分离卷积的核心思想是，将上述的两个任务——空间滤波和通道融合——彻底解耦，分两步走。

2.2.1 步骤一：深度卷积 (Depthwise Convolution) - 逐通道滤波

第一步，我们只做空间滤波，不进行通道融合。

• 操作：我们使用 C_in 个尺寸为 1 × 3 × 3 的卷积核。每一个卷积核只负责对输入特征图的一个对应通道进行滤波。输入有 C_in 个通道，我们就用 C_in 个“专人”分别处理。
• 结果：这一步的输出特征图，通道数仍然是 C_in。它完成了对每个通道的空间特征提取，但不同通道之间仍然是相互独立的，没有进行信息交互。

本质：深度卷积是一种特殊的分组卷积（Grouped Convolution），其组数 groups 恰好等于输入通道数 C_in。

2.2.2 步骤二：逐点卷积 (Pointwise Convolution) - 跨通道融合

第二步，我们专门进行通道融合。

• 操作：我们使用 C_out 个尺寸为 C_in × 1 × 1 的卷积核（即标准的 1×1 卷积）。每一个 1×1 卷积核，都会对深度卷积输出的 C_in 个通道进行加权求和，从而生成输出特征图的一个通道。
• 结果：这一步的输出特征图，通道数变为了 C_out。它没有进行任何空间上的滤波（因为感受野是 1×1），但完美地完成了跨通道的信息融合。

通过这两步的精妙配合，深度可分离卷积用一种“解耦”的方式，实现了与标准卷积完全相同的输入输出维度变换。

2.3 效率革命：计算量与参数量对比分析

那么，这样的“解耦”带来了多大的效率提升呢？让我们来算一笔账（忽略偏置，假设特征图尺寸为 H × W，卷积核尺寸为 k × k）。

• 标准卷积：

  • 参数量: C_out × (C_in × k × k)
  • 计算量 (FLOPs): H × W × C_out × (C_in × k × k)

• 深度可分离卷积：

  • 深度卷积参数量: C_in × (1 × k × k)
  • 逐点卷积参数量: C_out × (C_in × 1 × 1)
  • 总参数量: C_in × k × k + C_out × C_in
  • 计算量 (FLOPs): H × W × C_in × k^2 + H × W × C_out × C_in

• 计算量减少：

  分离卷积 FLOPs / 标准卷积 FLOPs =
  (H × W × C_in × (k^2 + C_out)) / (H × W × C_out × C_in × k^2) = 1 / C_out + 1 / k^2

  例子：假设 k = 3，C_out 很大（例如256），那么近似减少比例约为 1 / k^2 = 1 / 9。也就是说，深度可分离卷积的计算量和参数量，大约只有标准卷积的九分之一！这是一个指数级的下降，效果极其惊人。

2.4 直观理解：为何它能有效？

深度可分离卷积的有效性，基于一个重要的假设：空间相关性和通道相关性是可以被解耦的。我们可以先独立地在每个通道内寻找空间模式（如边缘、纹理），然后再去学习这些模式之间如何组合，而不是一步到位地去学习所有可能的“空间-通道”组合。这个假设在实践中被证明是高度成立的，使得深度可分离卷积在大幅降低成本的同时，只带来微小的精度损失。

三、SSD-Lite架构：如何为SSD“瘦身”？

掌握了深度可分离卷积这个“屠龙之技”后，SSD-Lite的改造思路就变得水到渠成了。

3.1 核心原则：全面替换

SSD-Lite的改造遵循一个简单粗暴但极其有效的原则：将原始SSD架构中（几乎）所有的 3×3 标准卷积，替换为 3×3 深度可分离卷积。

这就像是对一座建筑进行改造，我们不动它的主体框架（多尺度预测结构），而是将所有笨重的砖墙（标准卷积），都换成了轻便但同样坚固的复合材料墙板（深度可分离卷积）。

3.2 第一刀：替换重量级Backbone

这是最大、最重要的一刀。原始SSD使用VGG16作为骨干网络，而VGG16以其巨大的参数量和计算量著称。SSD-Lite则会将其替换为专为移动端设计的轻量级网络，最经典的选择就是MobileNet（无论是v1, v2还是v3）。

由于MobileNet本身就是完全由深度可分离卷积（以及MobileNetV2中的Inverted Residuals结构）构建的，所以这一替换，直接将模型的基础计算成本降低了一个数量级。

3.3 第二刀：改造Extra Feature Layers

在SSD中，为了得到更深、分辨率更低的特征图，VGG16的后面会接上几个额外的卷积层。在SSD-Lite中，这些额外的卷积层同样被替换为由深度可分离卷积构成的模块。

3.4 第三刀：轻量化预测头 (Prediction Head)

最后，连接在每个尺度特征图后面的预测头，也需要进行轻量化改造。SSD的预测头由若干个卷积层组成，用于最终输出分类置信度和边界框回归值。在SSD-Lite中，这些卷积层也毫无例外地被替换为深度可分离卷积。

经过这三刀大改造，一个保留了SSD多尺度精髓、但“身轻如燕”的SSD-Lite就诞生了。🎉

四、PyTorch从零实现与代码解析

Talk is cheap, show me the code! 💻 让我们亲手实现SSD-Lite的关键组件，来感受其简洁与高效。我们将实现一个可复用的深度可分离卷积模块，以及一个轻量化的预测头。

4.1 核心构建块：SeparableConv2d 模块

import torch
import torch.nn as nn

class SeparableConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, 
                 in_channels,      # 输入通道数
                 out_channels,     # 输出通道数
                 kernel_size=3,    # 卷积核大小
                 stride=1,         # 步长
                 padding=1):       # 填充
        """
        深度可分离卷积模块 (DW Conv + PW Conv)
        Args:
            in_channels (int): 输入通道数
            out_channels (int): 输出通道数
            kernel_size (int): 深度卷积的核大小
            stride (int): 深度卷积的步长
            padding (int): 深度卷积的填充
        """
        super(SeparableConv2d, self).__init__()

        # 1. 深度卷积 (Depthwise Convolution)
        #    每个输入通道对应一个滤波器, groups=in_channels
        self.depthwise = nn.Conv2d(
            in_channels, 
            in_channels, 
            kernel_size=kernel_size,
            stride=stride,
            padding=padding,
            groups=in_channels,
            bias=False  # 通常在BN前不使用bias
        )
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)

        # 2. 逐点卷积 (Pointwise Convolution)
        #    1x1的标准卷积, 用于融合通道信息
        self.pointwise = nn.Conv2d(
            in_channels,
            out_channels,
            kernel_size=1,
            bias=False
        )
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        # 依次通过深度卷积层和逐点卷积层
        x = self.depthwise(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)

        x = self.pointwise(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        
        return x

4.2 轻量化预测头：LiteHead 模块

class LiteHead(nn.Module):
    def __init__(self, 
                 in_channels,    # 输入特征图的通道数
                 num_anchors,    # 每个位置的锚框(anchor)数量
                 num_classes):   # 类别总数 (包含背景)
        """
        SSD-Lite的轻量化预测头
        Args:
            in_channels (int): 输入特征图的通道数
            num_anchors (int): 每个网格位置关联的先验框数量
            num_classes (int): 需要分类的类别总数
        """
        super(LiteHead, self).__init__()

        self.num_classes = num_classes
        self.num_anchors = num_anchors

        # 分类预测分支
        # 使用深度可分离卷积
        self.cls_head = SeparableConv2d(
            in_channels,
            num_anchors * num_classes, # 输出通道数 = anchor数 * 类别数
            kernel_size=3,
            stride=1,
            padding=1
        )

        # 回归预测分支
        # 使用深度可分离卷积
        self.reg_head = SeparableConv2d(
            in_channels,
            num_anchors * 4, # 输出通道数 = anchor数 * 4 (cx, cy, w, h)
            kernel_size=3,
            stride=1,
            padding=1
        )

    def forward(self, x):
        # 获取特征图的高度和宽度
        h, w = x.shape[2], x.shape[3]
        
        # 1. 计算分类预测
        # 输出形状: (B, num_anchors * num_classes, H, W)
        cls_logits = self.cls_head(x)
        # 维度重排: (B, H, W, num_anchors * num_classes)
        cls_logits = cls_logits.permute(0, 2, 3, 1)
        # 展平: (B, H * W * num_anchors, num_classes)
        cls_logits = cls_logits.contiguous().view(x.size(0), h * w * self.num_anchors, self.num_classes)

        # 2. 计算边界框回归预测
        # 输出形状: (B, num_anchors * 4, H, W)
        reg_preds = self.reg_head(x)
        # 维度重排: (B, H, W, num_anchors * 4)
        reg_preds = reg_preds.permute(0, 2, 3, 1)
        # 展平: (B, H * W * num_anchors, 4)
        reg_preds = reg_preds.contiguous().view(x.size(0), h * w * self.num_anchors, 4)

        return cls_logits, reg_preds

4.3 组装完整的SSD-Lite (概念性)

from torchvision.models import mobilenet_v2

class SSD_Lite(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, num_anchors_per_level):
        """
        概念性的SSD-Lite模型
        Args:
            num_classes (int): 类别数
            num_anchors_per_level (list of int): 每个预测层级的anchor数量
        """
        super(SSD_Lite, self).__init__()

        # 1. 加载一个预训练的MobileNetV2作为骨干网络
        backbone = mobilenet_v2(weights='IMAGENET1K_V1').features
        
        # 2. 我们需要从骨干网络中提取不同尺度的特征图
        # MobileNetV2的features是一个nn.Sequential
        # 我们只截取到我们需要的层
        # 例如, 我们从第13层和最后一层(第18层)提取特征
        self.feature_extractor_1 = backbone[:14] # 输出 C=96, H/16
        self.feature_extractor_2 = backbone[14:] # 输出 C=1280, H/32
        
        # 3. 定义额外的轻量级特征层 (使用深度可分离卷积)
        self.extra_layers = nn.ModuleList([
            SeparableConv2d(1280, 512, stride=2),
            SeparableConv2d(512, 256, stride=2)
        ])
        
        # 4. 定义每个预测层级对应的LiteHead
        # 通道数需要与对应特征图的输出通道数匹配
        self.heads = nn.ModuleList([
            LiteHead(96,   num_anchors_per_level[0], num_classes),
            LiteHead(1280, num_anchors_per_level[1], num_classes),
            LiteHead(512,  num_anchors_per_level[2], num_classes),
            LiteHead(256,  num_anchors_per_level[3], num_classes),
        ])

    def forward(self, x):
        cls_results = []
        reg_results = []
        
        # 提取骨干特征
        feat1 = self.feature_extractor_1(x)
        feat2 = self.feature_extractor_2(feat1)
        
        # 计算额外特征
        feat3 = self.extra_layers[0](feat2)
        feat4 = self.extra_layers[1](feat3)
        
        features = [feat1, feat2, feat3, feat4]
        
        # 对每个尺度的特征图进行预测
        for i, feat in enumerate(features):
            cls_logits, reg_preds = self.heads[i](feat)
            cls_results.append(cls_logits)
            reg_results.append(reg_preds)
            
        # 将所有尺度的预测结果拼接起来
        return torch.cat(cls_results, 1), torch.cat(reg_results, 1)

# --- 使用示例 ---
if __name__ == '__main__':
    # 假设有20个类别 + 1个背景
    num_classes = 21
    # 假设每个位置有6个不同长宽比的anchor
    num_anchors_per_level = [6, 6, 6, 6]
    
    model = SSD_Lite(num_classes, num_anchors_per_level)
    
    # 模拟输入图像 (B, C, H, W)
    input_tensor = torch.randn(2, 3, 300, 300)
    
    cls, reg = model(input_tensor)
    
    print(f"输入张量形状: {input_tensor.shape}")
    print(f"输出分类预测形状: {cls.shape}")
    print(f"输出回归预测形状: {reg.shape}")
    
    print("\nSSD-Lite模型概念验证成功! ✅")

4.4 代码逐行解析

4.4.1 SeparableConv2d 代码解析

• __init__(...):

  • self.depthwise: 定义深度卷积。最关键的参数是 groups=in_channels，它告诉PyTorch为每个输入通道创建一个独立的卷积核。bias=False 是标准做法，因为后续的 BatchNorm 层会学习一个偏置项，卷积层的偏置是多余的。
  • self.pointwise: 定义逐点卷积。它就是一个 kernel_size=1 的标准卷积，负责在深度卷积处理完的通道之间建立联系。

• forward(self, x):

  • 整个前向传播过程就是数据依次流过“深度卷积 -> BN -> ReLU -> 逐点卷积 -> BN -> ReLU”的标准流程，清晰地展示了“先空间滤波，后通道融合”的解耦思想。

4.4.2 LiteHead 代码解析

• __init__(...):

  • self.cls_head 和 self.reg_head: 分别定义了分类和回归两个分支。它们都直接调用我们刚刚创建的 SeparableConv2d 模块。
  • 输出通道计算：这是关键。分类头的输出通道数需要等于“每个位置的anchor数 × 类别数”，因为要为每个anchor都预测一个类别分数分布。同理，回归头的输出通道数是“每个位置的anchor数 × 4”，因为要为每个anchor都预测4个坐标偏移量。

• forward(self, x):

  • 通过 permute 和 view 将 (B, C, H, W) 格式的卷积输出整理成 (B, N, D) 的格式，其中 N 是该层特征图上的总anchor数，D 是每个anchor的预测维度（num_classes 或 4），便于后续处理。

五、性能与权衡：SSD-Lite的价值所在

5.1 惊人的速度提升：实时检测的黎明

SSD-Lite最引以为傲的就是其惊人的速度。通过将计算密集型的标准卷积替换为深度可分离卷积，其理论计算量（FLOPs）和参数量都下降了近一个数量级。这使得它能够在移动设备的CPU上，轻松达到实时甚至超实时的检测速度。

模型	Backbone	mAP (COCO)	FPS (Pixel 1 CPU)
SSD300	VGG16	23.2	~2-3
SSD-Lite	MobileNetV1	22.2	~25-30
SSD-Lite	MobileNetV2	22.1	~30-35

从表中可以清晰看到，SSD-Lite用微乎其微的精度损失（约1个mAP点），换来了10倍以上的速度提升，这在移动端部署上是决定性的。

5.2 精度与速度的权衡

SSD-Lite完美地诠释了速度-精度权衡（Speed-Accuracy Trade-off）。深度可分离卷积通过解耦假设，大幅降低了模型的容量和参数量，这不可避免地会带来一定的特征表达能力的下降，从而导致精度的轻微降低。

然而，对于许多实时应用场景，例如手机扫码、实时滤镜、动态捕捉等，这种“可接受”的精度，配合极致的速度，其价值远大于追求那1-2个点的mAP而导致模型无法实时运行。

5.3 移动端优化的典范

SSD-Lite不仅仅是一个模型，更是一种设计范式。它证明了，我们可以将一个重量级的、行之有效的检测框架（SSD），通过替换其基础计算单元的方式，成功地移植到移动端。这种“宏观框架，优化微观计算”的思想，深刻地影响了后续几乎所有的轻量级检测器设计。

六、总结与展望

今天，我们共同回顾并解构了轻量级目标检测的奠基之作——SSD-Lite。我们了解到，它的成功并非源于全新的检测理论，而是源于对计算效率的极致追求和对基础卷积运算的深刻洞察。

通过将经典SSD架构与MobileNet的核心武器——深度可分离卷积——完美结合，SSD-Lite在几乎不牺牲其优秀多尺度检测能力的前提下，将模型的计算量和参数量压缩到了极致。它雄辩地证明了，目标检测不应只是少数拥有强大GPU的研究者的“专利”，而是可以飞入寻常百姓家，在每个人的手机上流畅运行的实用技术。

SSD-Lite所开创的轻量化设计思路，如同星星之火，最终形成了燎原之势。如今，深度可分离卷积、Inverted Residuals、通道混洗等轻量化“组件”，已经成为设计高效AI模型的标准“积木”。

感谢大家阅读！希望今天的分享，能让你对轻量级网络设计的底层逻辑有更深刻的理解。我们下期再见！👋

下期预告：精彩继续 ✨

下一期：Feature Selective Anchor-Free

在探索了以SSD-Lite为代表的、高效的基于锚框（Anchor-based）的方法之后，下一期，我们将进入一个近年来席卷目标检测领域的全新范式——无锚框（Anchor-Free）。

我们将要深入探讨的是一篇在Anchor-Free和FPN结合上做出重要贡献的工作——FSAF (Feature Selective Anchor-Free)。它向传统FPN的“硬性分配”规则提出了一个深刻的诘问：凭什么一个小物体就必须由某一层来负责？它自己难道不能“选择”一个更适合自己的特征层吗？

我们将一同揭开FSAF的神秘面纱：

• Anchor-Free的魅力：相比于Anchor-based方法，无锚框设计有哪些优势？
• 在线特征选择：FSAF模块的核心机制是什么？它是如何让每一个物体在训练过程中，动态地、自适应地寻找到最适合自己的那个金字塔层级的？
• “双头并进”：FSAF是如何作为一个“插件”，无缝地集成到现有的基于Anchor的检测器中，并与之协同工作，互为补充的？

如果你对摆脱Anchor束缚、让网络训练过程更智能、更数据驱动的设计充满兴趣，那么下一期的FSAF，绝对会为你打开一扇新的大门！敬请期待！😉

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