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README.md

@@ -83,8 +83,6 @@ pip install e .
 
 根据以下文档准备数据集[docs](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/main/docs/en/user_guides/dataset_prepare.md#coco-caption-dataset-preparation)
 
-[数据集SCNet快速下载](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/xdecoder_mmcv_data/-/tree/main?ref_type=heads)
-
 下载后，根据上述docs链接中的方法进行数据处理
 
 数据集目录如下：
@@ -174,7 +172,6 @@ data
 
 ## 推理
 首先下载以下模型权重文件：
-SCNet快速下载链接[xdecoder](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/xdecoder)
 ```
 cd /path/your_code_data/xdecoder_mmcv
 wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v3.0/xdecoder/xdecoder_focalt_last_novg.pt
@@ -185,8 +182,6 @@ wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v3.0/xdecoder/xdecoder_focalt_be
 如果无法连接外网可先将clip-vit-base-patch32下载到/path/your_code_data/xdecoder_mmcv/openai文件夹下
 Huggingface下载 [openai/clip-vit-base-patch32](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32)
 
-SCNet快速下载链接 [clip-vit-base-patch32](http://113.200.138.88:18080/aimodels/clip-vit-base-patch32)
-
 注：使用本地clip-vit-base-patch32权重,修改projects/XDecoder/xdecoder/language_model.py中的line18 ：tokenizer='openai/clip-vit-base-patch32',修改为本地clip-vit-base-patch32文件夹绝对路径
 
 (1) Open Vocabulary Semantic Segmentation