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@@ -32,7 +32,7 @@ git clone  http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mobilenet_v3_tvm.git
 ## 数据集
 在本测试中可以使用ImageNet数据集。
 下载ImageNet数据集：https://image-net.org/
-下载val数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1oXsmsYahGVG3uOZ8e535LA?pwd=c3bc 提取码：c3bc 替换ImageNet数据集中的val目录，处理后的数据结构如下：
+数据结构如下：
 ```
 data
     ├──imagenet
@@ -56,10 +56,10 @@ Python Deploy测试参考：
     export HIP_VISIBLE_DEVICES=2(此处修改为对应加速卡ID号)
     python  val_onnx.py --test-only  --data-path /parastor/DL_DATA/ImageNet-pytorch --model mobilenet_v3_large --b 1 --pretrained
 ```
-### result
+## result
 ![result](result.png)
 
-## 精度
+### 精度
 
 测试数据：ImageNet-pytorch，使用的加速卡:Z100L。
 ```
@@ -571,12 +571,12 @@ Test: Total time: 0:03:30
 图像分类
 
 ### 热点行业
-制造，能源，交通，网安
-### 源码仓库及问题反馈
+制造,能源,交通,网安
+## 源码仓库及问题反馈
 
 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mobilenet_v3_tvm
 
-### 参考
+## 参考资料
 
 https://github.com/open-mmlab/mmpretrain