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docs/zh_CN/cls_demo/quick_start_cls_demo.md

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     - [3.1 数据准备](#3.1)
     - [3.2 模型训练](#3.2)
       - [3.2.1 基于默认超参数训练](#3.2.1)
-        -[3.2.1.1 基于默认超参数训练轻量级模型](#3.2.1.1)
-        -[3.2.1.2 基于默认超参数训练教师模型](#3.2.1.2)
-        -[3.2.1.3 基于默认超参数进行蒸馏训练](#3.2.1.3)
+        - [3.2.1.1 基于默认超参数训练轻量级模型](#3.2.1.1)
+        - [3.2.1.2 基于默认超参数训练教师模型](#3.2.1.2)
+        - [3.2.1.3 基于默认超参数进行蒸馏训练](#3.2.1.3)
       - [3.2.2 超参数搜索训练](#3.2)  
 - [4. 模型评估与推理](#4)
   - [4.1 模型评估](#3.1)
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 * **注意**: 
 
-* 本案例中所使用的所有数据集均为开源数据，`train`集合为[MS-COCO数据的](https://cocodataset.org/#overview)训练集的子集，`val`集合为[Object365数据](https://www.objects365.org/overview.html)的训练集的子集，`ImageNet_val`为[ImageNet数据](https://www.image-net.org/)的验证集。
+* 本案例中所使用的所有数据集均为开源数据，`train`集合为[MS-COCO数据](https://cocodataset.org/#overview)的训练集的子集，`val`集合为[Object365数据](https://www.objects365.org/overview.html)的训练集的子集，`ImageNet_val`为[ImageNet数据](https://www.image-net.org/)的验证集。
 
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