Paramètres de Capture de Mouvement de Swing Catalyst

Introduction

Cet article décrit comment configurer la fonctionnalité de Capture de Mouvement dans Swing Catalyst. Cette fonctionnalité peut ne pas être disponible pour tous les types de licences. Veuillez consulter notre FAQ sur la Capture de Mouvement pour plus d’informations.

Prérequis

  • Les composants doivent être installés dans le répertoire des composants.

Votre ordinateur doit satisfaire nos recommandations de configuration PC ; le point le plus important est que la carte graphique réponde à nos recommandations.

Configuration

Les paramètres de Capture de Mouvement sont accessibles depuis le menu principal Paramètres, sous la section « Vidéo & Capture ». Depuis cet emplacement, vous pouvez sélectionner ou modifier les fournisseurs d’exécution ainsi que la taille de lot.

Nous recommandons une taille de lot comprise entre 12 et 24 selon le nombre de caméras actives / activées dont vous disposez.

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Fournisseur d’exécution recommandé

NVIDIA

  • GPU NVIDIA RTX 3060 ou plus récent -> TensorRT

  • Si TensorRT ne fonctionne pas, essayez CUDA

Autres cartes graphiques

  • DirectML

La valeur par défaut est DirectML, car c’est le fournisseur le plus compatible. C’est malheureusement aussi le plus lent.

Lors de nos tests de Performance, nous avons constaté que TensorRT est le fournisseur d’exécution le plus performant.

  • TensorRT est en moyenne (35 à 45 % plus rapide que DirectML, 20 à 25 % plus rapide que CUDA)

  • CUDA offre des améliorations modérées par rapport à DirectML (10 à 12 % en moyenne)

  • CUDA utilise nettement plus de mémoire GPU (VRAM) que TensorRT ; veuillez essayer de réduire la taille de lot si vous utilisez CUDA

Téléchargement des composants

Si vous sélectionnez un composant qui n’est pas encore installé, une invite de téléchargement s’affichera.

Pour utiliser TensorRT ou CUDA, vous devrez d’abord télécharger les composants correspondants.

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Note: Cette fonctionnalité est uniquement disponible dans la version 25.2.

Taille de lot recommandée

D’après nos tests, des tailles de lot plus grandes offrent de meilleures performances. Nous recommandons une taille de lot comprise entre 16 et 24 pour une configuration classique de 2 à 3 caméras. Si vous utilisez simultanément d’autres logiciels nécessitant des ressources graphiques, il peut être avantageux d’essayer une taille de lot plus faible. En définitive, la taille de lot optimale peut dépendre de votre flux de travail et des programmes que vous utilisez en parallèle de Swing Catalyst.

Paramètres avancés

Sous les paramètres du fournisseur d’exécution se trouvent les paramètres avancés, où vous pouvez modifier le modèle de détection ou activer « FP16 ».

Passer le modèle de détection de Médium à Nano peut réduire la quantité de mémoire utilisée par votre carte graphique et améliorer les performances, au détriment de la précision.

Si vous avez du mal à obtenir une détection satisfaisante, essayez de passer le modèle en Médium, redémarrez SwingCatalyst et réessayez.

  • Le modèle de détection par défaut est Nano

  • « FP16 pour TensorRT » n’est pas coché par défaut

FP16

L’utilisation de FP16 peut réduire la consommation de mémoire et améliorer les performances (au détriment de la précision).

Lors de nos tests, nous avons constaté que FP16 peut améliorer les performances de 20 à 35 %.

Il peut également produire des résultats moins cohérents entre les Enregistrements par rapport au FP32 par défaut. Cela vaut la peine d’être essayé si vous rencontrez des problèmes de Performance ou si vous manquez de mémoire.

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Comparaisons de Performance

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TensorRT (violet), CUDA (rose) et DirectML (vert), de gauche à droite. L’axe Y (FPS) représente le nombre d’Images par seconde que le modèle de Capture de Mouvement est capable de traiter et n’est pas directement lié à la Fréquence d’images de votre caméra.

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La Métrique de Performance (FPS) correspond au nombre de Trames traitées par seconde ; plus ce nombre est élevé, plus le traitement est rapide. Comme vous pouvez le constater dans l’illustration ci-dessus, CUDA et TensorRT sont tous deux presque linéaires. Par exemple, en passant d’une à deux caméras, vous observez une Performance presque divisée par deux. Cette baisse de Performance est moins perceptible avec les cartes graphiques NVIDIA plus récentes.

Dernière mise à jour : 2025-05-16 | Voir sur le site d’assistance officiel