Swing Catalyst Motion Capture Nustatymai
Įvadas
Šiame straipsnyje aprašoma, kaip paruošti ir sukonfigūruoti Judėjimo fiksavimo funkciją programoje Swing Catalyst. Ši funkcija gali būti neprieinama visų tipų licencijoms – daugiau informacijos rasite mūsų Judėjimo fiksavimo DUK.
Reikalavimai
- Komponentai turi būti įdiegti į komponentų katalogą.
Jūsų kompiuteris turi atitikti mūsų rekomenduojamus kompiuterio specifikacijų reikalavimus – svarbiausia, kad vaizdo plokštė atitiktų mūsų rekomendacijas.
Konfigūracija
Judėjimo fiksavimo nustatymus galite rasti pagrindiniame nustatymų meniu, skiltyje „Vaizdo įrašas ir nufilmavimas". Čia galite pasirinkti arba pakeisti vykdymo tiekėjus ir paketų dydį.
Rekomenduojame paketų dydį nuo 12 iki 24, atsižvelgiant į tai, kiek aktyvių / įjungtų kamerų naudojate.
Rekomenduojamas vykdymo tiekėjas
NVIDIA
NVIDIA RTX 3060 arba naujesnės kartos GPU -> TensorRT
Jei TensorRT neveikia, išbandykite CUDA
Kitos vaizdo plokštės
- DirectML
Numatytasis yra DirectML, nes jis yra universaliausias tiekėjas. Deja, jis taip pat yra lėčiausias.
Atlikdami našumo testus nustatėme, kad TensorRT yra produktyviausias iš visų vykdymo tiekėjų.
TensorRT vidutiniškai yra greitesnis (35–45 % greitesnis nei DirectML, 20–25 % greitesnis nei CUDA)
CUDA suteikia vidutinio lygio patobulinimų, palyginti su DirectML (vidutiniškai 10–12 %)
CUDA naudoja žymiai daugiau GPU atminties (VRAM) nei TensorRT – jei naudojate CUDA, pabandykite sumažinti paketų dydį
Komponento atsisiuntimas
Jei pasirinksite komponentą, kuris dar nėra įdiegtas, būsite paraginti jį atsisiųsti.
Norėdami naudoti TensorRT arba CUDA, pirmiausia turėsite atsisiųsti komponentus.
Note: Ši funkcija prieinama tik 25.2 versijoje.
Rekomenduojamas paketų dydis
Remiantis mūsų testais, didesni paketų dydžiai suteikia geresnį produktyvumą. Tipinei 2–3 kamerų sistemai rekomenduojame paketų dydį nuo 16 iki 24. Jei tuo pačiu metu naudojate kitą programinę įrangą, kuriai reikalingi grafikos ištekliai, gali būti naudinga išbandyti mažesnį paketų dydį. Galiausiai geriausias paketų dydis gali priklausyti nuo jūsų darbo eigos ir kokias programas naudojate kartu su Swing Catalyst.
Išplėstiniai nustatymai
Po vykdymo tiekėjo nustatymais yra išplėstiniai nustatymai, kuriuose galite pakeisti aptikimo modelį arba įjungti „FP16".
Aptikimo modelio keitimas iš „Medium" į „Nano" gali sumažinti vaizdo plokštės naudojamos atminties kiekį ir pagerinti produktyvumą – tikslumu.
Jei kyla sunkumų dėl aptikimo kokybės, pabandykite pakeisti modelį į „Medium", paleiskite Swing Catalyst iš naujo ir bandykite dar kartą.
Numatytasis aptikimo modelis yra „Nano"
„FP16 for TensorRT" pagal numatytuosius nustatymus nėra pažymėtas
FP16
FP16 naudojimas gali sumažinti atminties naudojimą ir pagerinti produktyvumą (tikslumu).
Testų metu nustatėme, kad FP16 gali pagerinti produktyvumą 20–35 %.
Taip pat gali duoti netolygesnius rezultatus tarp įrašų, palyginti su numatytuoju FP32. Verta išbandyti, jei kyla produktyvumo problemų arba jei trūksta atminties.
Produktyvumo palyginimas
TensorRT (violetinė), CUDA (rožinė) ir DirectML (žalia), iš kairės į dešinę. Y ašis (FPS) rodo, kiek kadrų per sekundę judėjimo fiksavimo modelis gali apdoroti, ir tiesiogiai nesusijusi su jūsų kameros kadrų dažniu.
Produktyvumo metrika (FPS) rodo, kiek kadrų per sekundę yra apdorojama – kuo didesnis skaičius, tuo greičiau bus apdorojama. Kaip matyti aukščiau esančiame paveikslėlyje, tiek CUDA, tiek TensorRT yra beveik tiesiniai. Pvz., pereidami nuo vienos prie dviejų kamerų pastebite beveik perpus mažesnį produktyvumą. Šis produktyvumo sumažėjimas yra mažiau pastebimas su naujesnėmis NVIDIA vaizdo plokštėmis.
Paskutinį kartą atnaujinta: 2025-05-16 | Peržiūrėti oficialioje pagalbos svetainėje