Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Ten przewodnik szybkiego startu przeprowadzi Cię przez proces uruchamiania śledzenia ciała na Twoim urządzeniu Azure Kinect DK.
Wymagania systemowe
Zestaw Body Tracking SDK wymaga procesora GPU FIRMY NVIDIA zainstalowanego na komputerze hosta. Zalecane wymagania dotyczące komputera hosta śledzenia ciała zostały opisane na stronie wymagań systemowych.
Instalowanie oprogramowania
Instalowanie najnowszego sterownika NVIDIA
Pobierz i zainstaluj najnowszy sterownik NVIDIA dla karty graficznej. Starsze sterowniki mogą nie być zgodne z plikami binarnymi CUDA, które są redystrybuowane za pomocą zestawu SDK śledzenia ciała.
Pakiet redystrybucyjny Visual C++ dla Visual Studio 2015
Pobierz i zainstaluj pakiet redystrybucyjny Visual C++ dla programu Visual Studio 2015.
Konfigurowanie sprzętu
Konfigurowanie zestawu Azure Kinect DK
Uruchom program Azure Kinect Viewer , aby sprawdzić, czy zestaw Azure Kinect DK został poprawnie skonfigurowany.
Pobierz zestaw SDK do śledzenia ciała
- Wybierz link do pobrania zestawu Body Tracking SDK
- Zainstaluj zestaw Body Tracking SDK na komputerze.
Weryfikowanie śledzenia ciała
Uruchom aplikację Azure Kinect Body Tracking Viewer , aby sprawdzić, czy zestaw Body Tracking SDK został poprawnie skonfigurowany. Przeglądarka jest instalowana przy użyciu instalatora MSI z zestawu SDK. Możesz go znaleźć w menu Start lub pod adresem <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
Jeśli nie masz wystarczająco zaawansowanego procesora GPU i nadal chcesz przetestować wynik, możesz uruchomić program Azure Kinect Body Tracking Viewer w wierszu polecenia za pomocą następującego polecenia: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
Jeśli wszystko jest poprawnie skonfigurowane, powinno pojawić się okno z chmurą punktów 3D i śledzonymi obiektami.
Określanie środowiska uruchomieniowego ONNX Runtime
Zestaw Body Tracking SDK obsługuje środowiska wykonawcze procesora CPU, CUDA, DirectML (tylko systemy Windows) i TensorRT w celu wnioskowania modelu szacowania pozy. Domyślnie K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU wykonuje się przy użyciu CUDA w systemie Linux i DirectML w systemie Windows. Dodano trzy dodatkowe tryby do wybierania określonych środowisk wykonywania: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLi K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
Uwaga
Środowisko uruchomieniowe ONNX wyświetla ostrzeżenia dotyczące operacji, które nie są przyspieszone. Mogą one być bezpiecznie ignorowane.
Środowisko uruchomieniowe ONNX zawiera zmienne środowiskowe do kontrolowania buforowania modelu TensorRT. Zalecane wartości to:
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="pathname"
Folder należy utworzyć przed rozpoczęciem śledzenia ciała.
Ważne
TensorRT wstępnie przetwarza model przed wnioskowaniem, co powoduje wydłużenie czasu uruchamiania w porównaniu z innymi środowiskami wykonywania. Buforowanie silnika ogranicza to do pierwszego uruchomienia, jednak jest eksperymentalne i jest specyficzne dla modelu, wersji środowiska uruchomieniowego ONNX, wersji TensorRT i modelu karty GPU.
Środowisko wykonawcze TensorRT obsługuje zarówno FP32 (domyślne) jak i FP16. FP16 zapewnia ~2x wzrost wydajności za minimalny spadek dokładności. Aby określić FP16:
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
Wymagane biblioteki DLL dla środowisk wykonywania środowiska uruchomieniowego ONNX
| Tryb | ORT 1.10 | CUDA 11.4.3 | CUDNN 8.2.2.26 | TensorRT 8.0.3.4 |
|---|---|---|---|---|
| Procesor | 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 |
Przykłady
Przykłady dotyczące użycia zestawu SDK do śledzenia ruchu ciała można znaleźć tutaj.