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@@ -91,6 +91,8 @@ SED 内置了对一些数据集的支持。假定数据集存在于环境变量
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 数据准备详情查看[dataset/readme.md](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/sed_pytorch/-/blob/master/datasets/README.md)。
 
+数据集SCnet快速下载链接：[coco-stuff](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/coco2017)、[ADEChallengeData2016](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/adechallengedata2016)、[ADE20K_2021_17_01](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/ade20k_2021_17_01)、[VOCdevkit](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/vocdevkit)
+
 ## 训练
 首先下载模型文件CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K和laionCLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup，放于weights目录下:
 
@@ -98,6 +100,12 @@ SED 内置了对一些数据集的支持。假定数据集存在于环境变量
 
 [laionCLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup](https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup)
 
+SCnet快速下载链接：
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+[CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K](http://113.200.138.88:18080/aimodels/clip-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13b-b82k)
+
+[laionCLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup](http://113.200.138.88:18080/aimodels/CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup)
+
 注：使用本地模型文件时修改/open_clip/src/open_clip/pretrained.py文件中download_pretrained_from_hf函数下的cached_file地址为对应的权重本地文件夹地址,例如：
 ```
 #ConvNeXt-B
@@ -125,6 +133,8 @@ sh run.sh configs/convnextL_768.yaml 4 output/
 
 注意：模型配置文件、clip文件与权重文件应一一对应
 
+SCnet快速下载链接：[models](http://113.200.138.88:18080/aimodels/SED)
+
 ### 单卡推理
 
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