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+++ b/tools/data/ava/README_zh-CN.md
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+# 准备 AVA
+
+## 简介
+
+<!-- [DATASET] -->
+
+```BibTeX
+@inproceedings{gu2018ava,
+  title={Ava: A video dataset of spatio-temporally localized atomic visual actions},
+  author={Gu, Chunhui and Sun, Chen and Ross, David A and Vondrick, Carl and Pantofaru, Caroline and Li, Yeqing and Vijayanarasimhan, Sudheendra and Toderici, George and Ricco, Susanna and Sukthankar, Rahul and others},
+  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
+  pages={6047--6056},
+  year={2018}
+}
+```
+
+请参照 [官方网站](https://research.google.com/ava/index.html) 以获取数据集基本信息。
+在开始之前，用户需确保当前目录为 `$MMACTION2/tools/data/ava/`。
+
+## 1. 准备标注文件
+
+首先，用户可以使用如下脚本下载标注文件并进行预处理：
+
+```shell
+bash download_annotations.sh
+```
+
+这一命令将下载 `ava_v2.1.zip` 以得到 AVA v2.1 标注文件。如用户需要 AVA v2.2 标注文件，可使用以下脚本：
+
+```shell
+VERSION=2.2 bash download_annotations.sh
+```
+
+## 2. 下载视频
+
+用户可以使用以下脚本准备视频，视频准备代码修改自 [官方爬虫](https://github.com/cvdfoundation/ava-dataset)。
+注意这一步骤将花费较长时间。
+
+```shell
+bash download_videos.sh
+```
+
+亦可使用以下脚本，使用 python 并行下载 AVA 数据集视频：
+
+```shell
+bash download_videos_parallel.sh
+```
+
+## 3. 截取视频
+
+截取每个视频中的 15 到 30 分钟，设定帧率为 30。
+
+```shell
+bash cut_videos.sh
+```
+
+## 4. 提取 RGB 帧和光流
+
+在提取之前，请参考 [安装教程](/docs_zh_CN/install.md) 安装 [denseflow](https://github.com/open-mmlab/denseflow)。
+
+如果用户有足够的 SSD 空间，那么建议将视频抽取为 RGB 帧以提升 I/O 性能。用户可以使用以下脚本为抽取得到的帧文件夹建立软连接：
+
+```shell
+# 执行以下脚本 (假设 SSD 被挂载在 "/mnt/SSD/")
+mkdir /mnt/SSD/ava_extracted/
+ln -s /mnt/SSD/ava_extracted/ ../data/ava/rawframes/
+```
+
+如果用户只使用 RGB 帧（由于光流提取非常耗时），可执行以下脚本使用 denseflow 提取 RGB 帧：
+
+```shell
+bash extract_rgb_frames.sh
+```
+
+如果用户未安装 denseflow，可执行以下脚本使用 ffmpeg 提取 RGB 帧：
+
+```shell
+bash extract_rgb_frames_ffmpeg.sh
+```
+
+如果同时需要 RGB 帧和光流，可使用如下脚本抽帧：
+
+```shell
+bash extract_frames.sh
+```
+
+## 5. 下载 AVA 上人体检测结果
+
+以下脚本修改自 [Long-Term Feature Banks](https://github.com/facebookresearch/video-long-term-feature-banks)。
+
+可使用以下脚本下载 AVA 上预先计算的人体检测结果：
+
+```shell
+bash fetch_ava_proposals.sh
+```
+
+## 6. 目录结构
+
+在完整完成 AVA 的数据处理后，将得到帧文件夹（RGB 帧和光流帧），视频以及标注文件。
+
+在整个项目目录下（仅针对 AVA），*最简* 目录结构如下所示：
+
+```
+mmaction2
+├── mmaction
+├── tools
+├── configs
+├── data
+│   ├── ava
+│   │   ├── annotations
+│   │   |   ├── ava_dense_proposals_train.FAIR.recall_93.9.pkl
+│   │   |   ├── ava_dense_proposals_val.FAIR.recall_93.9.pkl
+│   │   |   ├── ava_dense_proposals_test.FAIR.recall_93.9.pkl
+│   │   |   ├── ava_train_v2.1.csv
+│   │   |   ├── ava_val_v2.1.csv
+│   │   |   ├── ava_train_excluded_timestamps_v2.1.csv
+│   │   |   ├── ava_val_excluded_timestamps_v2.1.csv
+│   │   |   ├── ava_action_list_v2.1_for_activitynet_2018.pbtxt
+│   │   ├── videos
+│   │   │   ├── 053oq2xB3oU.mkv
+│   │   │   ├── 0f39OWEqJ24.mp4
+│   │   │   ├── ...
+│   │   ├── videos_15min
+│   │   │   ├── 053oq2xB3oU.mkv
+│   │   │   ├── 0f39OWEqJ24.mp4
+│   │   │   ├── ...
+│   │   ├── rawframes
+│   │   │   ├── 053oq2xB3oU
+|   │   │   │   ├── img_00001.jpg
+|   │   │   │   ├── img_00002.jpg
+|   │   │   │   ├── ...
+```
+
+关于 AVA 数据集上的训练与测试，请参照 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md)。