Swing Catalyst Innstillinger for Bevegelsesopptak

Introduksjon

Denne artikkelen beskriver hvordan du setter opp og konfigurerer Bevegelsesopptak-funksjonaliteten i Swing Catalyst. Denne funksjonen er kanskje ikke tilgjengelig for alle lisenstyper – se vår FAQ om Bevegelsesopptak for mer informasjon.

Krav

  • Komponenter må installeres i komponentmappen.

Datamaskinen din må oppfylle våre anbefalte PC-spesifikasjoner, og det viktigste er at grafikkortet møter våre anbefalinger.

Konfigurasjon

Innstillingene for Bevegelsesopptak finner du i hovedmenyen for Innstillinger, under seksjonen «Video & Opptak». Herfra kan du velge eller endre utførelsesleverandører og batchstørrelse.

Vi anbefaler en batchstørrelse mellom 12 og 24, avhengig av hvor mange aktive / aktiverte kameraer du har.

MotionCatalyst_YXRW7bXdCW.png MotionCatalyst_YXRW7bXdCW.png

Anbefalt utførelsesleverandør

NVIDIA

  • NVIDIA RTX 3060 eller nyere GPU -> TensorRT

  • Hvis TensorRT ikke fungerer, prøv CUDA

Andre grafikkort

  • DirectML

Standard er DirectML, da det er den mest kompatible leverandøren. Det er dessverre også den tregeste.

Under ytelsestesting har vi funnet at TensorRT er den mest ytelsesdyktige av utførelsesleverandørene.

  • TensorRT er i gjennomsnitt (35–45 % raskere enn DirectML, 20–25 % raskere enn CUDA)

  • CUDA gir moderate forbedringer over DirectML (10–12 % i gjennomsnitt)

  • CUDA bruker betydelig mer GPU-minne (VRAM) enn TensorRT – prøv å redusere batchstørrelsen hvis du bruker CUDA

Nedlasting av komponenter

Hvis du velger en komponent som ikke allerede er installert, vil du bli bedt om å laste den ned.

For å bruke TensorRT eller CUDA må du først laste ned komponentene.

eZkrGi1hnK.png eZkrGi1hnK.png

Merk: Denne funksjonen er kun tilgjengelig i versjon 25.2.

Anbefalt batchstørrelse

I henhold til vår testing gir større batchstørrelser bedre Prestasjon. Vi anbefaler en batchstørrelse mellom 16 og 24 for et typisk Oppsett med 2–3 kameraer. Hvis du bruker annen programvare samtidig som krever grafikkressurser, kan det være gunstig å prøve en lavere batchstørrelse. Den optimale batchstørrelsen vil til syvende og sist avhenge av arbeidsflyten din og hvilke programmer du kjører i tillegg til Swing Catalyst.

Avanserte innstillinger

Under innstillingene for utførelsesleverandør finner du de avanserte innstillingene, hvor du kan endre deteksjonsmodellen eller aktivere «FP16».

Å endre deteksjonsmodellen fra Medium til Nano kan redusere minnebruken på grafikkortet og forbedre Prestasjonen, på bekostning av nøyaktighet.

Hvis du sliter med å oppnå god deteksjon, prøv å bytte modellen til Medium, start SwingCatalyst på nytt og prøv igjen.

  • Standard deteksjonsmodell er Nano

  • «FP16 for TensorRT» er ikke avmerket som standard

FP16

Bruk av FP16 kan redusere minnebruken og forbedre Prestasjonen (på bekostning av nøyaktighet).

Under testing har vi funnet at FP16 kan forbedre Prestasjonen med 20–35 %.

Det kan også gi mer inkonsistente resultater mellom Opptak enn standard FP32. Det kan være verdt å prøve hvis du har problemer med Prestasjon eller om du går tom for minne.

MotionCatalyst_1HvvrDLr0m.png MotionCatalyst_1HvvrDLr0m.png

Prestasjonssammenligninger

Skjermbilde 2024-12-17 kl. 16.25.42.png Skjermbilde 2024-12-17 kl. 16.25.42.png

TensorRT (lilla), CUDA (rosa) og DirectML (grønn), fra venstre til høyre. Y-aksen (FPS) er antall Rammer per sekund som Bevegelsesopptak-modellen er i stand til å behandle, og er ikke direkte relatert til kameraets Bildehastighet.

firefox_NQ3XNoVqhI.png firefox_NQ3XNoVqhI.png

Prestasjons-Metrikken (FPS) er hvor mange Rammer per sekund som behandles – jo høyere tall, desto raskere behandling. Som du kan se i illustrasjonen ovenfor er både CUDA og TensorRT nesten lineære. Går du for eksempel fra ett til to kameraer, ser du nesten en halvering av Prestasjonen. Dette Prestasjonstapet er mindre merkbart med nyere NVIDIA grafikkort.

Sist oppdatert: 2025-05-16 | Vis på offisielt støttested