Swing Catalyst Motion Capture'i Seaded
Sissejuhatus
See artikkel kirjeldab, kuidas seadistada ja konfigureerida Motion Capture’i funktsionaalsust SwingCatalyst’is. See funktsioon ei pruugi olla saadaval kõigi litsentsitüüpide puhul – lisateabe saamiseks vaadake meie Motion Capture’i KKK-d.
Nõuded
- Komponendid tuleb installida komponentide kausta.
Teie arvuti peab vastama meie PC-spetsifikatsiooni soovitustele; kõige olulisem on, et graafikakaart vastaks meie soovitustele.
Konfigureerimine
Motion Capture’i seaded leiate peamenüü “Video & Capture” jaotisest. Sealt saate valida või muuta täitmisteenuseid (execution providers) ja partiisuurust (batch size).
Soovitame partiisuurust 12 kuni 24, sõltuvalt aktiivsete/lubatud kaamerate arvust.
Soovitatav täitmisteenuse pakkuja
NVIDIA
NVIDIA RTX 3060 või uuem GPU -> TensorRT
Kui TensorRT ei tööta, proovige CUDA-t
Muud graafikakaardid
- DirectML
Vaikimisi kasutatakse DirectML-i, kuna see on kõige ühilduvam pakkuja. Kahjuks on see ka kõige aeglasem.
Võrdlustestide käigus oleme leidnud, et TensorRT on täitmisteenuse pakkujatest kõige parema jõudlusega.
TensorRT on keskmiselt kiirem (35–45% kiirem kui DirectML, 20–25% kiirem kui CUDA)
CUDA pakub DirectML-iga võrreldes mõõdukat paranemist (keskmiselt 10–12%)
CUDA kasutab oluliselt rohkem GPU mälu (VRAM) kui TensorRT – kui kasutate CUDA-t, proovige partiisuurust vähendada
Komponentide allalaadimine
Kui valite komponendi, mis ei ole veel installitud, palutakse teil see alla laadida.
TensorRT või CUDA kasutamiseks peate komponendid esmalt alla laadima.
Note: See funktsioon on saadaval ainult versioonis 25.2.
Soovitatav partiisuuruse valik
Meie testide kohaselt annavad suuremad partiisuurused parema jõudluse. Soovitame tüüpilise 2–3 kaamera seisu puhul partiisuurust 16 kuni 24. Kui kasutate samaaegselt teisi programme, mis nõuavad graafikaressursse, võib kasulik olla väiksema partiisuuruse proovimiseks. Lõppkokkuvõttes võib parim partiisuuruse valik sõltuda teie töövoogudest ja sellest, milliseid programme käitate koos SwingCatalyst’iga.
Täpsemad seaded
Täitmisteenuse pakkuja seadete all asuvad täpsemad seaded, kus saate muuta tuvastusmudelit või lubada “FP16”.
Tuvastusmudeli muutmine keskmiselt (Medium) nanomudelile (Nano) võib vähendada graafikakaardi mälukasutust ja parandada jõudlust, kuid täpsuse arvel.
Kui teil on raskusi korrektse tuvastuse saavutamisega, proovige muuta mudel keskmiseks (Medium), taaskäivitage SwingCatalyst ja proovige uuesti.
Vaikimisi tuvastusmudel on Nano
“FP16 for TensorRT” ei ole vaikimisi valitud
FP16
FP16 kasutamine võib vähendada mälukasutust ja parandada jõudlust (täpsuse arvel).
Testide käigus oleme leidnud, et FP16 võib jõudlust parandada 20–35%.
Samuti võib see anda salvestiste vahel ebaühtlasemaid tulemusi võrreldes vaikimisi FP32-ga. Seda tasub proovida, kui teil esineb jõudlusprobleeme või mälu saab otsa.
Jõudluse võrdlused
TensorRT (lilla), CUDA (roosa) ja DirectML (roheline), vasakult paremale. Y-telg (FPS) näitab kaadrite arvu sekundis, mida Motion Capture’i mudel suudab töödelda, ning see ei ole otseselt seotud teie kaamera kaadrite kiirusega.
Jõudluse meetermõõt (FPS) näitab, mitu kaadrit sekundis töödeldakse – mida suurem arv, seda kiirem töötlemine. Nagu ülaltoodud illustratsioonil näha, on nii CUDA kui ka TensorRT jõudlus peaaegu lineaarne. Näiteks ühe kaamera juurest kahe kaamera juurde liikudes näete peaaegu poole väiksemat jõudlust. See jõudluse langus on vähem märgatav uuemate NVIDIA graafikakaartide puhul.
Viimati uuendatud: 2025-05-16 | Vaata ametlikul tugilehel




