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@@ -51,7 +51,7 @@ PicoDet 由 [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)
 
 更多关于 PicoDet 的优化细节与 benchmark 可以参考 [PicoDet 系列模型介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/picodet/README.md)。
 
-在轻量级主体检测任务中，为了更好地兼顾检测速度与效果，我们使用 PPLCNet_x2_5 作为主体检测模型的骨干网络，同时将训练与预测的图像尺度修改为了 640x640，其余配置与 [picodet_m_shufflenetv2_416_coco.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/picodet/more_config/picodet_lcnet_1_5x_416_coco.yml)完全一致。将数据集更换为自定义的主体检测数据集，进行训练，最终得到检测模型。
+在轻量级主体检测任务中，为了更好地兼顾检测速度与效果，我们使用 PPLCNet_x2_5 作为主体检测模型的骨干网络，同时将训练与预测的图像尺度修改为了 640x640，其余配置与 [picodet_lcnet_1_5x_416_coco.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/picodet/more_config/picodet_lcnet_1_5x_416_coco.yml)完全一致。将数据集更换为自定义的主体检测数据集，进行训练，最终得到检测模型。
 
 
 ### 2.2 服务端主体检测模型