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Dieser Schnellstart führt Sie durch den Prozess des Body-Trackings auf Ihrem Azure Kinect DK.
Systemanforderungen
Das Body Tracking SDK erfordert eine NVIDIA-GPU, die auf dem Host-PC installiert ist. Die empfohlene PC-Anforderung des Body-Tracking-Hosts wird auf der Seite "Systemanforderungen" beschrieben.
Installieren von Software
Installieren des neuesten NVIDIA-Treibers
Laden Sie den neuesten NVIDIA-Treiber für Ihre Grafikkarte herunter, und installieren Sie diesen. Ältere Treiber sind möglicherweise nicht mit den CUDA-Binärdateien kompatibel, die mit dem Body Tracking SDK weiterverteilt werden.
Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015
Laden Sie Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015 herunter, und installieren Sie sie.
Einrichten von Hardware
Azure Kinect DK einrichten
Starten Sie den Azure Kinect Viewer , um zu überprüfen, ob Ihr Azure Kinect DK ordnungsgemäß eingerichtet ist.
Herunterladen des Body Tracking SDK
- Wählen Sie den Link zum Herunterladen des Body Tracking SDK aus.
- Installieren Sie das Body Tracking SDK auf Ihrem PC.
Überprüfen der Körperverfolgung
Starten Sie den Azure Kinect Body Tracking Viewer , um zu überprüfen, ob das Body Tracking SDK ordnungsgemäß eingerichtet ist. Der Viewer wird mit dem SDK-MSI-Installationsprogramm installiert. Sie finden es im Startmenü oder unter <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
Wenn Sie nicht über eine leistungsfähige GPU verfügen und das Ergebnis dennoch testen möchten, können Sie den Azure Kinect Body Tracking Viewer in der Befehlszeile über den folgenden Befehl starten: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
Wenn alles richtig eingerichtet ist, sollte ein Fenster mit einer 3D-Punkt-Cloud und nachverfolgten Körpern angezeigt werden.
Angeben der ONNX-Runtime-Ausführungsumgebung
Das Body Tracking SDK unterstützt CPU-, CUDA-, DirectML- (nur Windows)- und TensorRT-Ausführungsumgebungen, um das Pose-Schätzungsmodell abzuleiten. Standardmäßig erfolgt die K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU-Ausführung unter Linux mit CUDA und unter Windows mit DirectML. Es wurden drei zusätzliche Modi hinzugefügt, um bestimmte Ausführungsumgebungen auszuwählen: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, , K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLund K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
Hinweis
ONNX Runtime zeigt Warnungen für Opcodes an, die nicht beschleunigt werden. Diese werden möglicherweise sicher ignoriert.
ONNX-Runtime enthält Umgebungsvariablen zum Steuern der Zwischenspeicherung des TensorRT-Modells. Die empfohlenen Werte sind:
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="Pfadname"
Der Ordner muss vor dem Starten der Körperverfolgung erstellt werden.
Wichtig
TensorRT verarbeitet das Modell vor der Ableitung, was zu erweiterten Startzeiten im Vergleich zu anderen Ausführungsumgebungen führt. Das Engine-Caching beschränkt dies auf die erste Ausführung, ist jedoch experimentell und spezifisch für das Modell, die ONNX-Runtime-Version, die TensorRT-Version und das GPU-Modell.
Die TensorRT-Ausführungsumgebung unterstützt sowohl FP32 (Standard) als auch FP16. FP16 tauscht eine ~2x Leistungsverbesserung gegen einen minimalen Genauigkeitsverlust ein. So geben Sie FP16 an:
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
Erforderliche DLLs für ONNX-Runtime-Ausführungsumgebungen
| Modus | ORT 1.10 | CUDA 11.4.3 | CUDNN 8.2.2.26 | TensorRT 8.0.3.4 |
|---|---|---|---|---|
| Zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) | msvcp140 | - | - | - |
| onnxruntime | ||||
| CUDA | msvcp140 | cudart64_110 | cudnn64_8 | - |
| onnxruntime | cufft64_10 | cudnn_ops_infer64_8 | ||
| onnxruntime_providers_cuda | cublas64_11 | cudnn_cnn_infer64_8 | ||
| onnxruntime_providers_shared | cublasLt64_11 | |||
| DirectML | msvcp140 | - | - | - |
| onnxruntime | ||||
| directml | ||||
| TensorRT | msvcp140 | cudart64_110 | - | nvinfer |
| onnxruntime | cufft64_10 | nvinfer_plugin | ||
| onnxruntime_providers_cuda | cublas64_11 | |||
| onnxruntime_providers_shared | cublasLt64_11 | |||
| onnxruntime_providers_tensorrt | nvrtc64_112_0 | |||
| nvrtc-builtins64_114 |
Beispiele
Hier finden Sie die Beispiele, wie Sie das Body-Tracking-SDK verwenden können. Hier.