Update datasets.md

docs/apis/datasets.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 ```
 paddlex.datasets.ImageNet(data_dir, file_list, label_list, transforms=None, num_workers=‘auto’, buffer_size=8, parallel_method='process', shuffle=False)
 ```
-读取ImageNet格式的分类数据集，并对样本进行相应的处理。ImageNet数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/index.html)  
+读取ImageNet格式的分类数据集，并对样本进行相应的处理。ImageNet数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/classification.md)  
 
 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/image_classification/mobilenetv2.py)
 
@@ -26,7 +26,7 @@ paddlex.datasets.ImageNet(data_dir, file_list, label_list, transforms=None, num_
 paddlex.datasets.VOCDetection(data_dir, file_list, label_list, transforms=None, num_workers=‘auto’, buffer_size=100, parallel_method='process', shuffle=False)
 ```
 
-> 读取PascalVOC格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理。PascalVOC数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/index.html)  
+> 读取PascalVOC格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理。PascalVOC数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/detection.md)  
 
 > 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/object_detection/yolov3_darknet53.py)
 
@@ -47,7 +47,7 @@ paddlex.datasets.VOCDetection(data_dir, file_list, label_list, transforms=None,
 paddlex.datasets.CocoDetection(data_dir, ann_file, transforms=None, num_workers='auto', buffer_size=100, parallel_method='process', shuffle=False)
 ```
 
-> 读取MSCOCO格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理，该格式的数据集同样可以应用到实例分割模型的训练中。MSCOCO数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/index.html)  
+> 读取MSCOCO格式的检测数据集，并对样本进行相应的处理，该格式的数据集同样可以应用到实例分割模型的训练中。MSCOCO数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/instance_segmentation.md)  
 
 > 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py)
 
@@ -67,7 +67,7 @@ paddlex.datasets.CocoDetection(data_dir, ann_file, transforms=None, num_workers=
 paddlex.datasets.SegDataset(data_dir, file_list, label_list, transforms=None, num_workers='auto', buffer_size=100, parallel_method='process', shuffle=False)
 ```
 
-> 读取语义分割任务数据集，并对样本进行相应的处理。语义分割任务数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/index.html)  
+> 读取语义分割任务数据集，并对样本进行相应的处理。语义分割任务数据集格式的介绍可查看文档:[数据集格式说明](../data/format/segmentation.md)  
 
 > 示例：[代码文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/semantic_segmentation/unet.py)