Swing Catalyst Mozgásrögzítés Beállítások

Bevezetés

Ez a cikk leírja, hogyan lehet beállítani és konfigurálni a Mozgásrögzítés funkciót a Swing Catalyst programban. Ez a funkció nem feltétlenül érhető el minden licenctípushoz, további információkért tekintse meg a Mozgásrögzítés GYIK oldalát.

Követelmények

  • A komponenseket a komponensek könyvtárába kell telepíteni.

A számítógépnek meg kell felelnie a PC-re vonatkozó specifikációs ajánlásainknak, amelyek közül a legfontosabb, hogy a grafikus kártya megfeleljen az ajánlásainknak.

Konfiguráció

A Mozgásrögzítés beállításai a fő Beállítások menüből érhetők el, a „Videó és Rögzítés" szakasz alatt. Innen kiválaszthatja vagy módosíthatja a végrehajtási szolgáltatókat és a kötegméretet.

Javasoljuk, hogy 12 és 24 közötti kötegméretet válasszon attól függően, hogy hány aktív / engedélyezett kamerája van.

MotionCatalyst_YXRW7bXdCW.png MotionCatalyst_YXRW7bXdCW.png

Ajánlott végrehajtási szolgáltató

NVIDIA

  • NVIDIA RTX 3060 vagy újabb GPU -> TensorRT

  • Ha a TensorRT nem működik, próbálja meg a CUDA-t

Egyéb grafikus kártyák

  • DirectML

Az alapértelmezett a DirectML, mivel ez a legkompatibilisebb szolgáltató. Sajnos egyben a leglassabb is.

Teljesítménytesztelés során azt tapasztaltuk, hogy a TensorRT a végrehajtási szolgáltatók közül a legteljesítőbb.

  • A TensorRT átlagosan (35-45%-kal gyorsabb a DirectML-nél, 20-25%-kal gyorsabb a CUDA-nál)

  • A CUDA mérsékelt javulást kínál a DirectML-hez képest (átlagosan 10-12%)

  • A CUDA lényegesen több GPU-memóriát (VRAM) használ, mint a TensorRT, ezért ha CUDA-t használ, próbálja meg csökkenteni a kötegméretet

Komponens letöltése

Ha olyan komponenst választ ki, amely még nincs telepítve, a rendszer felkéri a letöltésére.

A TensorRT vagy a CUDA használatához először le kell töltenie a komponenseket.

eZkrGi1hnK.png eZkrGi1hnK.png

Note: Ez a funkció csak a 25.2-es verzióban érhető el.

Ajánlott kötegméret

Tesztelésünk szerint a nagyobb kötegméretek jobb Teljesítményt nyújtanak. Tipikus 2-3 kamerás Felállás esetén 16 és 24 közötti kötegméretet ajánlunk. Ha egyidejűleg más, grafikus erőforrásokat igénylő szoftvert is használ, érdemes lehet kisebb kötegméretet kipróbálni. Végső soron a legjobb kötegméret a munkafolyamattól és attól függ, hogy milyen programok futnak a Swing Catalyst mellett.

Speciális beállítások

A végrehajtási szolgáltató beállításai alatt találhatók a speciális beállítások, ahol módosíthatja az észlelési modellt, vagy engedélyezheti az „FP16" opciót.

Az észlelési modell Mediumról Nanora való váltása csökkentheti a grafikus kártya memóriafelhasználását és javíthatja a Teljesítményt, azonban az pontosság rovására.

Ha nehézségei vannak a megfelelő felismeréssel, próbálja meg a modellt Mediumra váltani, indítsa újra a Swing Catalyst programot, és próbálkozzon újra.

  • Az alapértelmezett észlelési modell a Nano

  • Az „FP16 a TensorRT-hez" alapértelmezés szerint nincs bejelölve

FP16

Az FP16 használata csökkentheti a memóriafelhasználást és javíthatja a Teljesítményt (a pontosság rovására).

Tesztelés során azt tapasztaltuk, hogy az FP16 akár 20-35%-kal is javíthatja a Teljesítményt.

A Felvételek között azonban következetlenebb eredményeket produkálhat az alapértelmezett FP32-höz képest. Érdemes lehet kipróbálni, ha Teljesítménnyel kapcsolatos problémái vannak, vagy ha elfogy a memória.

MotionCatalyst_1HvvrDLr0m.png MotionCatalyst_1HvvrDLr0m.png

Teljesítmény-összehasonlítások

Screen Shot 2024-12-17 at 16.25.42.png Screen Shot 2024-12-17 at 16.25.42.png

TensorRT (lila), CUDA (rózsaszín) és DirectML (zöld), balról jobbra. Az Y tengely (FPS) azt jelzi, hogy a Mozgásrögzítési modell másodpercenként hány Képkockát képes feldolgozni, és nem közvetlenül kapcsolódik a kamera Képkockasebességéhez.

firefox_NQ3XNoVqhI.png firefox_NQ3XNoVqhI.png

A Teljesítmény Metrika (FPS) azt mutatja meg, hogy másodpercenként hány Képkockát dolgoz fel a rendszer – minél magasabb a szám, annál gyorsabb a feldolgozás. Ahogy a fenti ábrán is látható, mind a CUDA, mind a TensorRT közel lineáris viselkedést mutat. Például ha egy kameráról két kamerára vált, közel felére csökken a Teljesítmény. Ez a Teljesítménycsökkenés kevésbé észrevehető az újabb NVIDIA grafikus kártyák esetén.


Utoljára frissítve: 2025-05-16 | Megtekintés a hivatalos támogatási oldalon