Démarrage rapide : Configurer le suivi des corps Azure Kinect
Ce guide de démarrage rapide vous accompagne tout au long du processus de mise en service du suivi des corps sur votre appareil Azure Kinect DK.
Configuration système requise
Le PC hôte du SDK Suivi des corps doit être équipé d’un GPU NVIDIA. La configuration recommandée du PC hôte du SDK Suivi des corps est décrite dans la page Configuration système requise.
Installer les logiciels
Installer la dernière version du pilote NVIDIA
Téléchargez et installez la dernière version du pilote NVIDIA de votre carte graphique. Les pilotes plus anciens risquent de ne pas être compatibles avec les binaires CUDA redistribués avec le SDK Suivi des corps.
Package redistribuable Visual C++ pour Visual Studio 2015
Téléchargez et installez Redistributable Visual C++ pour Visual Studio 2015.
Configurer le matériel
Configurer Azure Kinect DK
Lancez la visionneuse Azure Kinect pour vérifier que votre appareil Azure Kinect DK est correctement configuré.
Télécharger le SDK Suivi des corps
- Sélectionnez le lien de téléchargement du SDK Suivi des corps.
- Installez le SDK Suivi des corps sur votre PC.
Vérifier le suivi des corps
Lancez la visionneuse de suivi des corps Azure Kinect pour vérifier que le SDK Suivi des corps est correctement configuré. La visionneuse s’installe avec le programme d’installation msi du SDK. Elle se trouve dans le menu de démarrage ou dans <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
Si votre GPU n’est pas suffisamment puissant et que vous souhaitez quand même tester le résultat, vous pouvez lancer la visionneuse de suivi des corps Azure Kinect sur la ligne de commande en utilisant la commande suivante : <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
Si tout est correctement configuré, une fenêtre contenant un nuage de points 3D et les corps suivis s’affiche à l’écran.
Spécification de l’environnement d’exécution du runtime ONNX
Le kit de développement logiciel (SDK) de suivi du corps prend en charge les environnements d’exécution du processeur, CUDA, DirectML (Windows uniquement) et TensorRT pour inférencer le modèle d’estimation de pose. La valeur K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU passe par défaut à l’exécution de CUDA sur Linux et à l’exécution de DirectML sur Windows. Trois modes supplémentaires ont été ajoutés pour sélectionner des environnements d’exécution spécifiques : K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTML et K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
Notes
Le runtime ONNX affiche des avertissements pour les opcodes qui ne sont pas accélérés. Vous pouvez l’ignorer en toute sécurité.
Le runtime ONNX contient des variables d’environnement pour contrôler la mise en cache du modèle TensorRT. Les valeurs recommandées sont les suivantes :
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="pathname"
Le dossier doit être créé avant de commencer le suivi du corps.
Important
TensorRT pré-traite le modèle avant l’inférence entraînant des temps de démarrage étendus par rapport à d’autres environnements d’exécution. Le service de mise en cache du moteur limite ce nombre à la première exécution, mais il est expérimental et est spécifique au modèle, à la version du runtime ONNX, à la version TensorRT et au modèle GPU.
L’environnement d’exécution TensorRT prend en charge FP32 (par défaut) et FP16. Le niveau de performance de FP16 est 2 fois plus important pour une diminution minimale de la précision. Pour spécifier FP16 :
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
Bibliothèques de liens dynamiques requises pour les environnements d’exécution du runtime ONNX
| Mode | ORT 1.10 | CUDA 11.4.3 | CUDNN 8.2.2.26 | TensorRT 8.0.3.4 |
|---|---|---|---|---|
| UC | 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 |
Exemples
Les exemples d’utilisation du SDK Suivi des corps se trouvent ici.