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@@ -67,6 +67,8 @@ torchvision:0.14.1
 数据目录结构如下：
 ```
  ── coco
+    |   ├── datasets
+    |             ├── instances_val2017.json
     |   ├── images
     |             ├── train2017
     |                          ├── xxx.png
@@ -123,6 +125,12 @@ python detect_dual.py --source './data/images/horses.jpg' --img 640 --device 0 -
 | yolo9-e | 全精度 | 0.556 | 0.728 |
 | gelan-c | 全精度 | 0.526 | 0.695 |
 | gelan-e | 全精度 | 0.550 | 0.719 |
+
+gelan-c和gelan-e是使用GELAN架构（模仿了CSPNet，并将ELAN扩展为GELAN）训练的模型。
+
+yolov9-c和yolo9-e (GELAN+PGI)是论文中提到的 yolov9 完整模型的权重偏置文件，是包括了辅助可逆分支PGI的。而对应的converted模型是删除了辅助分支之后的模型权重文件。
+
+
 ## 应用场景
 ### 算法类别
 目标检测