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+++ b/configs/recognition/c3d/README_zh-CN.md
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+# C3D
+
+## 简介
+
+<!-- [ALGORITHM] -->
+
+```BibTeX
+@ARTICLE{2014arXiv1412.0767T,
+author = {Tran, Du and Bourdev, Lubomir and Fergus, Rob and Torresani, Lorenzo and Paluri, Manohar},
+title = {Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks},
+keywords = {Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition},
+year = 2014,
+month = dec,
+eid = {arXiv:1412.0767}
+}
+```
+
+## 模型库
+
+### UCF-101
+
+| 配置文件 | 分辨率 | GPU 数量 | 主干网络 | 预训练 | top1 准确率 | top5 准确率 | 测试方案| 推理时间 (video/s)  | GPU 显存占用 (M) | ckpt | log | json |
+|:--|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
+|[c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb.py](/configs/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb.py)|128x171|8| c3d | sports1m | 83.27 | 95.90 | 10 clips x 1 crop | x | 6053 | [ckpt](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb_20201021-26655025.pth)|[log](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb/20201021_140429.log)|[json](https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb/20201021_140429.log.json)|
+
+注：
+
+1. C3D 的原论文使用 UCF-101 的数据均值进行数据正则化，并且使用 SVM 进行视频分类。MMAction2 使用 ImageNet 的 RGB 均值进行数据正则化，并且使用线性分类器。
+2. 这里的 **GPU 数量** 指的是得到模型权重文件对应的 GPU 个数。默认地，MMAction2 所提供的配置文件对应使用 8 块 GPU 进行训练的情况。
+   依据 [线性缩放规则](https://arxiv.org/abs/1706.02677)，当用户使用不同数量的 GPU 或者每块 GPU 处理不同视频个数时，需要根据批大小等比例地调节学习率。
+   如，lr=0.01 对应 4 GPUs x 2 video/gpu，以及 lr=0.08 对应 16 GPUs x 4 video/gpu。
+3. 这里的 **推理时间** 是根据 [基准测试脚本](/tools/analysis/benchmark.py) 获得的，采用测试时的采帧策略，且只考虑模型的推理时间，
+   并不包括 IO 时间以及预处理时间。对于每个配置，MMAction2 使用 1 块 GPU 并设置批大小（每块 GPU 处理的视频个数）为 1 来计算推理时间。
+
+对于数据集准备的细节，用户可参考 [数据集准备文档](/docs_zh_CN/data_preparation.md) 中的 UCF-101 部分。
+
+## 如何训练
+
+用户可以使用以下指令进行模型训练。
+
+```shell
+python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
+```
+
+例如：以一个确定性的训练方式，辅以定期的验证过程进行 C3D 模型在 UCF-101 数据集上的训练。
+
+```shell
+python tools/train.py configs/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb.py \
+    --validate --seed 0 --deterministic
+```
+
+更多训练细节，可参考 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md#训练配置) 中的 **训练配置** 部分。
+
+## 如何测试
+
+用户可以使用以下指令进行模型测试。
+
+```shell
+python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [optional arguments]
+```
+
+例如：在 UCF-101 数据集上测试 C3D 模型，并将结果导出为一个 json 文件。
+
+```shell
+python tools/test.py configs/recognition/c3d/c3d_sports1m_16x1x1_45e_ucf101_rgb.py \
+    checkpoints/SOME_CHECKPOINT.pth --eval top_k_accuracy
+```
+
+更多测试细节，可参考 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md#测试某个数据集) 中的 **测试某个数据集** 部分。