Rövid útmutató: Az Azure Kinect törzskövetésének beállítása
Ez a rövid útmutató végigvezeti a törzskövetés Azure Kinect DK-n való futtatásának folyamatán.
Rendszerkövetelmények
A Body Tracking SDK-hoz a gazdaszámítógépen telepített NVIDIA GPU szükséges. Az ajánlott törzskövetési gazdagép pc-jére vonatkozó követelményt a rendszerkövetelmények oldalán ismertetjük.
Szoftver telepítése
A legújabb NVIDIA-illesztőprogram telepítése
Töltse le és telepítse a grafikus kártya legújabb NVIDIA-illesztőprogramját. Előfordulhat, hogy a régebbi illesztőprogramok nem kompatibilisek a törzskövető SDK-val újraterjesztett CUDA bináris fájlokkal.
Visual C++ terjeszthető a Visual Studio 2015-höz
Töltse le és telepítse a Visual Studio 2015-höz készült Visual C++ terjeszthető verzióját.
A hardver beállítása
Az Azure Kinect DK beállítása
Indítsa el az Azure Kinect Viewert annak ellenőrzéséhez, hogy az Azure Kinect DK megfelelően van-e beállítva.
A Body Tracking SDK letöltése
- Válassza ki a törzskövetési SDK letöltésére mutató hivatkozást
- Telepítse a Body Tracking SDK-t a pc-n.
Törzskövetés ellenőrzése
Indítsa el az Azure Kinect Body Tracking Viewert annak ellenőrzéséhez, hogy a Body Tracking SDK megfelelően van-e beállítva. A megjelenítő telepítve van az SDK msi telepítőjével. A start menüben vagy a <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
Ha nem rendelkezik elég hatékony GPU-val, és továbbra is tesztelni szeretné az eredményt, a következő paranccsal elindíthatja az Azure Kinect Body Tracking Viewert a parancssorban: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
Ha minden megfelelően van beállítva, meg kell jelennie egy 3D pontfelhővel és nyomon követett testekkel rendelkező ablaknak.
ONNX futtatókörnyezet végrehajtási környezetének megadása
A Body Tracking SDK támogatja a CPU, a CUDA, a DirectML (csak Windows) és a TensorRT végrehajtási környezeteket a pózbecslési modell következtetéséhez. A K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU CUDA-végrehajtás alapértelmezése Linuxon és DirectML-végrehajtás windowson. Három további móddal bővült az adott végrehajtási környezetek kiválasztása: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLés K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
Megjegyzés:
Az ONNX futtatókörnyezet nem gyorsított opkódokra vonatkozó figyelmeztetéseket jelenít meg. Ezek biztonságosan figyelmen kívül hagyhatók.
Az ONNX-futtatókörnyezet környezeti változókat tartalmaz a TensorRT-modell gyorsítótárazásának szabályozásához. Az ajánlott értékek a következők:
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="pathname"
A mappát a törzskövetés megkezdése előtt kell létrehozni.
Fontos
A TensorRT előre feldolgozza a modellt a következtetés előtt, így a többi végrehajtási környezethez képest hosszabb indítási időt eredményez. A motor gyorsítótárazása ezt az első végrehajtásra korlátozza, azonban kísérleti jellegű, és a modellre, az ONNX Runtime-verzióra, a TensorRT-verzióra és a GPU-modellre jellemző.
A TensorRT végrehajtása környezeti támogatás FP32 (alapértelmezett) és FP16. Az FP16 ~2x teljesítménynövekedéssel kereskedik a minimális pontosságcsökkenés érdekében. FP16 megadása:
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
Az ONNX futtatókörnyezetek végrehajtási környezeteihez szükséges DLL-ek
| Mode | ORT 1.10 | CUDA 11.4.3 | CUDNN 8.2.2.26 | TensorRT 8.0.3.4 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Példák
A testkövető SDK használatára vonatkozó példákat itt találja.