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README.md

@@ -62,13 +62,13 @@ pip install -r requirement.txt
 ```
 
 ## 数据集
-数据集下载地址：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets)，将待训练数据`Train400/DIV2K/Flickr2K`放入`trainset`文件夹中
+根据源github文档下载数据，将待训练数据`Train400/DIV2K/Flickr2K`放入`trainset`文件夹中
 
-[Train400](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/dncnn/-/tree/master/TrainingCodes/DnCNN_TrainingCodes_v1.0/data/Train400?ref_type=heads)
+[Train400]
 
-[Train Data (HR images)](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/div2k/-/blob/master/DIV2K_train_HR.zip)
+[DIV2K(HR images)](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/)
 
-[Flickr2K](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/flickr2k/-/blob/master/Flickr2K.tar)
+[Flickr2K](https://cv.snu.ac.kr/research/EDSR/Flickr2K.tar)
 
 数据整理完成后，保存在`trainset`文件夹下，执行`gen_data.py`获得预处理图像文件夹`trainsets/trainH`。
 
@@ -77,7 +77,6 @@ python gen_data.py
 ```
 
 测试数据集(已在项目中预置)：BSD68、CBSD68、Kodak24、McMaster
-- (http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/ffdnet/-/tree/master/testsets?ref_type=heads)
 
 数据集的目录结构如下：