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@@ -58,7 +58,7 @@ The annotation json files in COCO format has the following necessary keys:
 
 There are three necessary keys in the json file:
 
-- `images`: contains a list of images with theire informations like `file_name`, `height`, `width`, and `id`.
+- `images`: contains a list of images with their information like `file_name`, `height`, `width`, and `id`.
 - `annotations`: contains the list of instance annotations.
 - `categories`: contains the category name ('person') and its ID (1).
 

docs_zh-CN/tutorials/2_new_dataset.md

@@ -1,3 +1,94 @@
 # 教程 2: 增加新的数据集
 
-内容建设中……
+## 通过组织数据格式来自定义数据集
+
+### 将数据集组织为现有格式
+
+使用自定义数据集最简单的方法是将其转换为现有的COCO数据集格式。
+
+COCO数据集格式的json标注文件有以下关键字：
+
+```python
+'images': [
+    {
+        'file_name': '000000001268.jpg',
+        'height': 427,
+        'width': 640,
+        'id': 1268
+    },
+    ...
+],
+'annotations': [
+    {
+        'segmentation': [[426.36,
+            ...
+            424.34,
+            223.3]],
+        'keypoints': [0,0,0,
+            0,0,0,
+            0,0,0,
+            427,220,2,
+            443,222,2,
+            414,228,2,
+            449,232,2,
+            408,248,1,
+            454,261,2,
+            0,0,0,
+            0,0,0,
+            411,287,2,
+            431,287,2,
+            0,0,0,
+            458,265,2,
+            0,0,0,
+            466,300,1],
+        'num_keypoints': 10,
+        'area': 3894.5826,
+        'iscrowd': 0,
+        'image_id': 1268,
+        'bbox': [402.34, 205.02, 65.26, 88.45],
+        'category_id': 1,
+        'id': 215218
+    },
+    ...
+],
+'categories': [
+    {'id': 1, 'name': 'person'},
+ ]
+```
+
+Json文件中必须包含以下三个关键字：
+
+- `images`： 包含图片信息的列表，提供图片的 `file_name`， `height`， `width` 和 `id` 等信息。
+- `annotations`： 包含实例标注的列表。
+- `categories`： 包含数据集中分类的名称 （'person'） 和对应的 ID (1)。
+
+在数据预处理完成后，用户需要修改配置文件以使用该数据集。
+
+在 `configs/my_custom_config.py` 文件中，需要进行如下修改：
+
+```python
+...
+# 数据集设定
+dataset_type = 'MyCustomDataset'
+classes = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
+...
+data = dict(
+    samples_per_gpu=2,
+    workers_per_gpu=2,
+    train=dict(
+        type=dataset_type,
+        ann_file='path/to/your/train/json',
+        img_prefix='path/to/your/train/img',
+        ...),
+    val=dict(
+        type=dataset_type,
+        ann_file='path/to/your/val/json',
+        img_prefix='path/to/your/val/img',
+        ...),
+    test=dict(
+        type=dataset_type,
+        ann_file='path/to/your/test/json',
+        img_prefix='path/to/your/test/img',
+        ...))
+...
+```