v1.0.5

README.md

@@ -58,6 +58,8 @@ pip install -r requirements.txt # requirements.txt
 `COCO2017`
 - http://cocodataset.org/#download
 
+数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets) ，项目中数据集可从快速下载通道下载：[COCO2017](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/coco2017) 。
+
 项目中已提供用于试验训练的迷你数据集，使用[`coco128.zip`](./coco128.zip)即可，也可利用训练时的自动下载获取：
 ```
 # 将coco128.zip放到../datasets/下后训练代码会自动解压并调用

model.properties

@@ -5,6 +5,6 @@ modelName=yolov10_pytorch
 # 模型描述
 modelDescription=提出了无NMS训练的一致双重分配，与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在相同性能下的延迟减少了46%，参数减少了25%。
 # 应用场景
-appScenario=推理,训练,制造,电商,医疗,能源,教育
+appScenario=推理,训练,目标检测,制造,电商,医疗,能源,教育
 # 框架类型
 frameType=pytorch