[Docs] Kinetics CN README (open-mmlab#731)

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Author: kennymckormick

tools/data/kinetics/README_zh_CN.md

@@ -0,0 +1,142 @@
+# 准备 Kinetics-[400/600/700]
+
+## 简介
+
+[DATASET]
+
+```BibTeX
+@inproceedings{inproceedings,
+  author = {Carreira, J. and Zisserman, Andrew},
+  year = {2017},
+  month = {07},
+  pages = {4724-4733},
+  title = {Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset},
+  doi = {10.1109/CVPR.2017.502}
+}
+```
+
+请参照 [官方网站](https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets/kinetics/) 以获取数据集基本信息。此脚本用于准备数据集 kinetics400，kinetics600，kinetics700。为准备 kinetics 数据集的不同版本，用户需将脚本中的 `${DATASET}` 赋值为数据集对应版本名称，可选项为 `kinetics400`，`kinetics600`， `kinetics700`。
+在开始之前，用户需确保当前目录为 `$MMACTION2/tools/data/${DATASET}/`。
+
+**注**：由于部分 YouTube 链接失效，爬取的 Kinetics 数据集大小可能与原版不同。以下是我们所使用 Kinetics 数据集的大小：
+
+| 数据集 | 训练视频 | 验证集视频 |
+| :-----:|:---------:|:-------:|
+| kinetics400 | 240436 | 19796 |
+
+## 1. 准备标注文件
+
+首先，用户可以使用如下脚本从 [Kinetics 数据集官网](https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets/kinetics/)下载标注文件并进行预处理：
+
+```shell
+bash download_annotations.sh ${DATASET}
+```
+
+由于部分视频的 URL 不可用，当前官方标注中所含视频数量可能小于初始版本。所以 MMAction2 提供了另一种方式以获取初始版本标注作为参考。
+在这其中，Kinetics400 和 Kinetics600 的标注文件来自 [官方爬虫](https://github.com/activitynet/ActivityNet/tree/199c9358907928a47cdfc81de4db788fddc2f91d/Crawler/Kinetics/data)，
+Kinetics700 的标注文件于 05/02/2021 下载自 [网站](https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets/kinetics/)。
+
+```shell
+bash download_backup_annotations.sh ${DATASET}
+```
+
+## 2. 准备视频
+
+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/activitynet/ActivityNet/tree/master/Crawler/Kinetics)。注意这一步骤将花费较长时间。
+
+```shell
+bash download_videos.sh ${DATASET}
+```
+
+**重要提示**：如果在此之前已下载好 Kinetics 数据集的视频，还需使用重命名脚本来替换掉类名中的空格：
+
+```shell
+bash rename_classnames.sh ${DATASET}
+```
+
+为提升解码速度，用户可以使用以下脚本将原始视频缩放至更小的分辨率（利用稠密编码）：
+
+```bash
+python ../resize_videos.py ../../../data/${DATASET}/videos_train/ ../../../data/${DATASET}/videos_train_256p_dense_cache --dense --level 2
+```
+
+也可以从 [Academic Torrents](https://academictorrents.com/details/184d11318372f70018cf9a72ef867e2fb9ce1d26) 下载 Kinetics400 和 Kinetics700。
+
+## 3. 提取 RGB 帧和光流
+
+如果用户仅使用 video loader，则可以跳过本步。
+
+在提取之前，请参考 [安装教程](/docs_zh_CN/install.md) 安装 [denseflow](https://github.com/open-mmlab/denseflow)。
+
+如果用户有足够的 SSD 空间，那么建议将视频抽取为 RGB 帧以提升 I/O 性能。用户可以使用以下脚本为抽取得到的帧文件夹建立软连接：
+
+```shell
+# 执行以下脚本 (假设 SSD 被挂载在 "/mnt/SSD/")
+mkdir /mnt/SSD/${DATASET}_extracted_train/
+ln -s /mnt/SSD/${DATASET}_extracted_train/ ../../../data/${DATASET}/rawframes_train/
+mkdir /mnt/SSD/${DATASET}_extracted_val/
+ln -s /mnt/SSD/${DATASET}_extracted_val/ ../../../data/${DATASET}/rawframes_val/
+```
+
+如果用户只使用 RGB 帧（由于光流提取非常耗时），可以考虑执行以下脚本，仅用 denseflow 提取 RGB 帧：
+
+```shell
+bash extract_rgb_frames.sh ${DATASET}
+```
+
+如果用户未安装 denseflow，以下脚本可以使用 OpenCV 进行 RGB 帧的提取，但视频原分辨率大小会被保留：
+
+```shell
+bash extract_rgb_frames_opencv.sh ${DATASET}
+```
+
+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 ${DATASET}
+```
+
+以上的命令生成短边长度为 256 的 RGB 帧和光流帧。如果用户需要生成短边长度为 320 的帧 (320p)，或是固定分辨率为 340 x 256 的帧，可改变参数 `--new-short 256` 为 `--new-short 320` 或 `--new-width 340 --new-height 256`。
+更多细节可以参考 [数据准备](/docs_zh_CN/data_preparation.md)。
+
+## 4. 生成文件列表
+
+用户可以使用以下两个脚本分别为视频和帧文件夹生成文件列表：
+
+```shell
+bash generate_videos_filelist.sh ${DATASET}
+# 为帧文件夹生成文件列表
+bash generate_rawframes_filelist.sh ${DATASET}
+```
+
+## 5. 目录结构
+
+在完整完成 Kinetics 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 Kinetics），*最简* 目录结构如下所示：
+
+```
+mmaction2
+├── mmaction
+├── tools
+├── configs
+├── data
+│   ├── ${DATASET}
+│   │   ├── ${DATASET}_train_list_videos.txt
+│   │   ├── ${DATASET}_val_list_videos.txt
+│   │   ├── annotations
+│   │   ├── videos_train
+│   │   ├── videos_val
+│   │   │   ├── abseiling
+│   │   │   │   ├── 0wR5jVB-WPk_000417_000427.mp4
+│   │   │   │   ├── ...
+│   │   │   ├── ...
+│   │   │   ├── wrapping_present
+│   │   │   ├── ...
+│   │   │   ├── zumba
+│   │   ├── rawframes_train
+│   │   ├── rawframes_val
+
+```
+
+关于 Kinetics 数据集上的训练与测试，请参照 [基础教程](/docs_zh_CN/getting_started.md)。