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@@ -96,6 +96,7 @@ pip install -r requirements.txt
 - 项目中已提供用于试验训练的迷你数据集[datasets](https://pan.baidu.com/s/1oKRgOW7jCLxzPZoQofl1mQ?pwd=0okl)，下载后解压即可。
 ## 训练
 权重文件下载[yolov9-c.pt](https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-c.pt)
+[快速下载中心](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/yolov9_migraphx/-/blob/main/yolov9-c.pt)
 ### 单机多卡
 ```
 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train_dual.py --workers 8 --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --sync-bn --batch 128 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights yolov9-c.pt --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15
@@ -107,6 +108,7 @@ python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --i
 ```
 ## 推理
 使用权重文件[yolov9-c.pt](https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-c.pt)，运行yolov9推理
+[快速下载中心](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/yolov9_migraphx/-/blob/main/yolov9-c.pt)
 ```
 python detect_dual.py --source './data/images/horses.jpg' --img 640 --device 0 --weights './yolov9-c.pt' --name yolov9_c_640_detect
 ```