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README.md

@@ -59,15 +59,16 @@ pip3 install -r requirements.txt
 
 ## 数据集
 
-COCO2017（在网络良好的情况下，如果没有下载数据集，程序会默认在线下载数据集）
-
-[训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip)
-
-[验证数据](http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip)
-
-[测试数据](http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip)
-
-[标签数据](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco2017labels.zip)
+在本测试中可以使用COCO2017数据集。
+- 数据集快速下载中心:
+  - [SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets)
+- 数据集快速通道下载地址：
+  - [数据集快速下载地址](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/coco2017)
+- 官方下载地址
+  - [训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip)
+  - [验证数据](http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip)
+  - [测试数据](http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip)
+  - [标签数据](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco2017labels.zip)
 
 数据集的目录结构如下：
 
@@ -119,6 +120,13 @@ HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco
 ```
 ## result
 此处以yolov5s模型进行推理测试
+- 模型权重快速下载中心
+  - [SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) 
+- 模型权重快速通道下载地址
+  - [模型权重快速下载地址](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/yolov5_paddle/-/tree/main)
+- 官方下载地址：
+  - [yolov5_s_300e_coco.pdparams](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov5_s_300e_coco.pdparams)
+
 ![result_000000014439_640x640.jpg](asserts%2Fresult_000000014439_640x640.jpg)
 ### 精度