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README.md

@@ -57,7 +57,7 @@ pip install NumPy==1.23.5
 
 ## 数据集
 `Carvana`
-- http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/carvana
+- https://www.kaggle.com/competitions/carvana-image-masking-challenge/data
 
 下载命令：
 ```bash
@@ -100,7 +100,7 @@ python predict.py -m model_path -i image.jpg -o output.jpg
 ![rusult](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch/-/raw/main/doc/结果.png)
 
 ### 精度
-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）
+测试数据：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 |
@@ -115,7 +115,7 @@ python predict.py -m model_path -i image.jpg -o output.jpg
 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)
+[milesial/Pytorch-UNet](https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/releases/tag/v3.0)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
 - https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch