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README.md

@@ -25,6 +25,7 @@ docker run -it --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --devic
 cd /path/unet-pytorch
 pip install -r requirements.txt
 ```
+
 ### Dockerfile（方法二）
 ```
 docker build --no-cache -t unet:latest .
@@ -53,10 +54,10 @@ pip install -r requirements.txt
 
 ## 数据集
 `Carvana`
-- https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/data
+- http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/carvana
 
 下载命令：
-```
+```bash
 bash scripts/download_data.sh
 ```
 
@@ -86,11 +87,12 @@ python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train_ddp.py
 ```
 python predict.py -m model_path -i image.jpg -o output.jpg
 ```
+
 ## result
 ![rusult](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch/-/raw/main/doc/结果.png)
 
 ### 精度
-测试数据：[test data](https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/data)，使用的加速卡:Z100L。（采用iou系数）
+测试数据：[test data](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/carvana)，使用的加速卡:Z100L。（采用iou系数）
 
 根据测试结果情况填写表格：
 | Unet | 精度 |
@@ -99,10 +101,10 @@ python predict.py -m model_path -i image.jpg -o output.jpg
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别
-`图像分割`
+图像分割
 
 ### 热点应用行业
-`医疗,交通,家居`
+医疗,交通,家居
 
 ## 预训练权重
 [SCNet AIModels - milesial-pytorch-unet-3.0](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/milesial-pytorch-unet-3.0)