diff --git a/README.md b/README.md
index 02e4dee..46a9dc0 100644
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 # HA_DIGSIG
 
 ## Hauptscriptfiles:
- - RCNN_for_traficsigns.m
+ - https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns.m
    (kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
    ggf. kann das Training über parameter `doAugmentation` ohne oder mit Augmentation stattfinden (Schritt 1 bzw. 2 der Aufgabenstellung))
- - https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat
+ - https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/Mokey_go_brrrr.m
    trainiert ein Netz zur Kategorie erkennung
  - test.m 
    (liest ein image ein und wendet beide Netze darauf an)
- - RCNN_for_traficsigns_stepthree.main
+ - https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/RCNN_for_traficsigns_stepthree.m
    Schritt drei der Aufgabenstellung
    (kann über parameter `dotraining` zum trainieren oder nur analysieren des RCNN-Netzes verwendet werden,
+
+## Tainierte Netze
+ - RCNN_Schritt eins: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50.mat
+ - RCNN_Schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/netDetectorResNet50_2.mat
+ - Alexnet schritt eins:
+ - Alexnet schritt zwei: https://git.cybre.town/adb.study/HA_DIGSIG/src/branch/main/DasNetz2uuuuuuaaaauauaauauauauaua.mat
+ - RCNN Schritt drei: 
+