Update sc.md

README.md

@@ -61,6 +61,10 @@ pip3 install -r requirements.txt
 ## 数据集
 
 在本测试中可以使用COCO2017数据集。
+- 数据集快速下载中心:
+  - [SCNet AIDatasets](https://www.scnet.cn/ui/aihub/datasets)
+- 数据集快速通道下载地址：
+  - [数据集快速下载地址](https://www.scnet.cn/ui/aihub/datasets/yiziqinx/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)
@@ -138,6 +142,10 @@ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1
 
 ## 推理
 - 可使用官方模型权重进行推理，也可使用自己训练模型权重进行推理
+- 模型权重快速下载中心
+  - [SCNet AIModels](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models) 
+- 模型权重快速通道下载地址
+  - [模型权重快速下载地址](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/yiziqinx/yolov5_pytorch)
 - 官方下载地址：
   - [下载地址：yolov5s.pt](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt)
 - 这里以官方模型推理举例