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 小费
 
-为了充分利用本教程，我们建议使用此 [Colab 版本](https://colab.research.google.com/github/pytorch/vision/blob/temp-tutorial/tutorials/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb)。 这将使您可以尝试以下信息。
+为了充分利用本教程，我们建议使用此 [Colab 版本](https://colab.research.google.com/github/pytorch/tutorials/blob/gh-pages/_downloads/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb)。 这将使您可以尝试以下信息。
 
 在本教程中，我们将对 [Penn-Fudan 数据库](https://www.cis.upenn.edu/~jshi/ped_html/)中的行人检测和分割，使用预训练的 [Mask R-CNN](https://arxiv.org/abs/1703.06870) 模型进行微调。 它包含 170 个图像和 345 个行人实例，我们将用它来说明如何在`torchvision`中使用新功能，以便在自定义数据集上训练实例细分模型。
 
@@ -450,4 +450,4 @@ IoU metric: segm
 
 对于更完整的示例（包括多机/多 GPU 训练），请检查在`torchvision`存储库中存在的`references/detection/train.py`。
 
-[您可以在此处下载本教程的完整源文件](https://pytorch.org/tutorials/_static/tv-training-code.py)。
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+[您可以在此处下载本教程的完整源文件](https://pytorch.org/tutorials/_static/tv-training-code.py)。