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README.md

@@ -62,7 +62,6 @@ pip install -r requirements.txt
 数据集有`NYUv2`，`KITTI`等，这里提供了NYUv2
 - https://cs.nyu.edu/~fergus/datasets/nyu_depth_v2.html \
     - 也可用这里处理过的 https://github.com/cleinc/bts/tree/master/pytorch#nyu-depvh-v2
-- 建议从SCNet下载 http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/nyu-depvh-v2-sync
 
 <!-- 数据下载、预处理脚本的使用方法
 ```
@@ -146,24 +145,12 @@ gpu
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别
-<!-- 参考此分类方法（上传时请去除参考图片），与icon图标类别一致，请勿随意命名： -->
-<!-- <div align=center>
-    <img src="./doc/icon.png"/>
-</div> -->
-
-<!-- 超出以上分类的类别命名也可参考此网址中的类别名：https://huggingface.co/ \ -->
 `深度估计`
 
 ### 热点应用行业
-<!-- 应用行业的填写需要做大量调研，从而为使用者提供专业、全面的推荐，除特殊算法，通常推荐数量>=3。 -->
 `制造,电商,医疗,教育`
 
-<!-- ## 预训练权重 -->
-<!-- - 此处填写预训练权重在公司内部的下载地址（预训练权重存放中心为：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，模型用到的各预训练权重请分别填上具体地址。），过小权重文件可打包到项目里。
-- 此处填写公开预训练权重官网下载地址（非必须）。 -->
-
 ## 源码仓库及问题反馈
-<!-- - 此处填本项目gitlab地址 -->
 - https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/depth-anything_pytorch
 
 ## 参考资料