diff --git a/doc/datasets/labelimg.jpg b/doc/datasets/labelimg.jpg
new file mode 100644
index 00000000..8d58a445
Binary files /dev/null and b/doc/datasets/labelimg.jpg differ
diff --git a/doc/datasets/labelme.jpg b/doc/datasets/labelme.jpg
new file mode 100644
index 00000000..ce44e504
Binary files /dev/null and b/doc/datasets/labelme.jpg differ
diff --git a/doc/datasets/roLabelImg.png b/doc/datasets/roLabelImg.png
new file mode 100644
index 00000000..3b02a322
Binary files /dev/null and b/doc/datasets/roLabelImg.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/data_annotation.md b/doc/doc_ch/data_annotation.md
new file mode 100644
index 00000000..056fc73b
--- /dev/null
+++ b/doc/doc_ch/data_annotation.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+## 数据标注工具
+这里整理了常用的数据标注工具，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献工具～
+
+
+### 1. labelImg
+- 工具描述：矩形标注
+- 工具地址：https://github.com/tzutalin/labelImg
+- 示意图：  
+    ![](../datasets/labelimg.jpg)  
+
+### 2. roLabelImg
+- 工具描述：基于labelImg重写的标注工具，支持旋转矩形标注
+- 工具地址：https://github.com/cgvict/roLabelImg
+- 示意图：  
+    ![](../datasets/roLabelImg.png)  
+
+### 3. labelme
+- 工具描述：支持四点、多边形、圆形等多种标注
+- 工具地址：https://github.com/wkentaro/labelme
+- 示意图：  
+    ![](../datasets/labelme.jpg)  
diff --git a/doc/doc_ch/data_synthesis.md b/doc/doc_ch/data_synthesis.md
new file mode 100644
index 00000000..7fff8c8e
--- /dev/null
+++ b/doc/doc_ch/data_synthesis.md
@@ -0,0 +1,7 @@
+## 数据合成工具
+除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成。这里整理了常用的数据合成工具，持续更新中，欢迎各位小伙伴贡献工具～
+- [text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)
+- [SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)
+- [SynthText_Chinese_version](https://github.com/JarveeLee/SynthText_Chinese_version)
+- [TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator)
+- [SynthText3D](https://github.com/MhLiao/SynthText3D)
\ No newline at end of file
diff --git a/doc/doc_ch/datasets.md b/doc/doc_ch/datasets.md
index 7d29bd84..2d129899 100644
--- a/doc/doc_ch/datasets.md
+++ b/doc/doc_ch/datasets.md
@@ -6,7 +6,9 @@
 - [中文文档文字识别](#中文文档文字识别)
 - [ICDAR2019-ArT](#ICDAR2019-ArT)
 
-除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，可参考的合成工具包括[text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)、[SynthText](https://github.com/ankush-me/SynthText)、[SynthText_Chinese_version](https://github.com/JarveeLee/SynthText_Chinese_version)、[TextRecognitionDataGenerator](https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator)等。
+除了开源数据，用户还可使用合成工具自行合成，可参考[数据合成工具](./data_synthesis.md)；
+
+如果需要标注自己的数据，可参考[数据标注工具](./data_annotation.md).  
 
 <a name="ICDAR2019-LSVT"></a>
 #### 1、ICDAR2019-LSVT