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From: Jiahao Xie <52497952+Jiahao000@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 3 Jan 2022 17:44:24 +0800
Subject: [PATCH] [Docs] translate changelog.md into Chinese

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 docs/zh_cn/changelog.md | 102 ++++++++++++++++++++--------------------
 1 file changed, 51 insertions(+), 51 deletions(-)

diff --git a/docs/zh_cn/changelog.md b/docs/zh_cn/changelog.md
index bbebe27f4..55c34ac4b 100644
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-# Changelog
+# 变更日志
 
 ## MMSelfSup
 
-### v0.4.0 (13/12/2021)
+### v0.5.0 (16/12/2021)
 
-#### Highlight
-* Released with code refactor.
-* Add 3 new self-supervised learning algorithms.
-* Support benchmarks with MMDet and MMSeg.
-* Add comprehensive documents.
+#### 亮点
+* 代码重构后发版。
+* 添加 3 个新的自监督学习算法。
+* 支持 MMDet 和 MMSeg 的基准测试。
+* 添加全面的文档。
 
-#### Refactor
-* Merge redundant dataset files.
-* Adapt to new version of MMCV and remove old version related codes.
-* Inherit MMCV BaseModule.
-* Optimize directory.
-* Rename all config files.
+#### 重构
+* 合并冗余数据集文件。
+* 适配新版 MMCV，去除旧版相关代码。
+* 继承 MMCV BaseModule。
+* 优化目录结构。
+* 重命名所有配置文件。
 
-#### New Features
-* Add SwAV, SimSiam, DenseCL algorithm.
-* Add tsne visualization tools.
-* Support MMCV version fp16.
+#### 新特性
+* 添加 SwAV、SimSiam、DenseCL 算法。
+* 添加 t-SNE 可视化工具。
+* 支持 MMCV 版本 fp16。
 
-#### Benchmarks
-* More benchmarking results, including classification, detection and segmentation.
-* Support some new datasets in downstream tasks.
-* Launch MMDet and MMSeg training with MIM.
+#### 基准
+* 更多基准测试结果，包括分类、检测和分割。
+* 支持下游任务中的一些新数据集。
+* 使用 MIM 启动 MMDet 和 MMSeg 训练。
 
-#### Docs
-* Refactor README, getting_started, install, model_zoo files.
-* Add data_prepare file.
-* Add comprehensive tutorials.
+#### 文档
+* 重构 README、getting_started、install、model_zoo 文档。
+* 添加数据准备文档。
+* 添加全面的教程。
 
 
-## OpenSelfSup (History)
+## OpenSelfSup (历史)
 
 ### v0.3.0 (14/10/2020)
 
-#### Highlight
-* Support Mixed Precision Training
-* Improvement of GaussianBlur doubles the training speed
-* More benchmarking results
+#### 亮点
+* 支持混合精度训练。
+* 改进 GaussianBlur 使训练速度加倍。
+* 更多基准测试结果。
 
-#### Bug Fixes
-* Fix bugs in moco v2, now the results are reproducible.
-* Fix bugs in byol.
+#### Bug 修复
+* 修复 moco v2 中的 bugs，现在结果可复现。
+* 修复 byol 中的 bugs。
 
-#### New Features
-* Mixed Precision Training
-* Improvement of GaussianBlur doubles the training speed of MoCo V2, SimCLR, BYOL
-* More benchmarking results, including Places, VOC, COCO
+#### 新特性
+* 混合精度训练。
+* 改进 GaussianBlur 使 MoCo V2、SimCLR、BYOL 的训练速度加倍。
+* 更多基准测试结果，包括 Places、VOC、COCO。
 
 ### v0.2.0 (26/6/2020)
 
-#### Highlights
-* Support BYOL
-* Support semi-supervised benchmarks
+#### 亮点
+* 支持 BYOL。
+* 支持半监督基准测试。
 
-#### Bug Fixes
-* Fix hash id in publish_model.py
+#### Bug 修复
+* 修复 publish_model.py 中的哈希 id。
 
-#### New Features
+#### 新特性
 
-* Support BYOL.
-* Separate train and test scripts in linear/semi evaluation.
-* Support semi-supevised benchmarks: benchmarks/dist_train_semi.sh.
-* Move benchmarks related configs into configs/benchmarks/.
-* Provide benchmarking results and model download links.
-* Support updating network every several iterations.
-* Support LARS optimizer with nesterov.
-* Support excluding specific parameters from LARS adaptation and weight decay required in SimCLR and BYOL.
+* 支持 BYOL。
+* 在线性和半监督评估中将训练和测试脚本分开。
+* 支持半监督基准测试：benchmarks/dist_train_semi.sh。
+* 将基准测试相关的配置文件移动到 configs/benchmarks/。
+* 提供基准测试结果和模型下载链接。
+* 支持每隔几次迭代更新网络。
+* 支持带有 Nesterov 的 LARS 优化器。
+* 支持 SimCLR 和 BYOL 从 LARS 适应和权重衰减中排除特定参数的需求。