بداية سريعة: إعداد تتبع الجسمAzure Kinect
ستوجهك هذه البداية السريعة خلال عملية تشغيل تتبع الجسم علىAzure Kinect DK.
متطلبات النظام
يتطلب Body Tracking SDK تثبيت NVIDIA GPU في الكمبيوتر PC المضيف. يتم وصف متطلبات الكمبيوتر المضيف لتعقب النص الموصى به في صفحة متطلبات النظام.
تثبيت نظام التشغيل
تثبيت أحدث برنامج تشغيل NVIDIA
قم بتنزيل وتثبيت أحدث برنامج تشغيل NVIDIA لبطاقة الرسومات الخاصة بك. قد لا تكون برامج التشغيل الأقدم متوافقة مع ثنائيات CUDA المعاد توزيعها مع SDK لتتبع الجسم.
Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015
قم بتنزيل وتثبيت Visual C ++ Redistributable لـ Visual Studio 2015.
قم بإعداد الأجهزة
Set up Azure Kinect DK
قم بتشغيل Azure Kinect Viewer للتحقق من إعداد Azure Kinect DK بشكل صحيح.
تنزيل SDK لتعقب النص الأساسي
- حدد الارتباط لتنزيل Body Tracking SDK
- قم بتثبيت Body Tracking SDK على جهاز الكمبيوتر PC الخاص بك.
تحقق من تتبع الجسم
قم بتشغيل Azure Kinect Body Tracking Viewer للتحقق من إعداد Body Tracking SDK بشكل صحيح. يتم تثبيت العارض مع مثبت SDK msi. يمكنك العثور عليه في قائمة البدء أو في <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.
إذا لم يكن لديك وحدة معالجة الرسومات قوية بما يكفي ولا تزال ترغب في اختبار النتيجة، يمكنك تشغيل Azure Kinect Body Tracking Viewer في سطر الأوامر عن طريق الأمر التالي: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU
إذا تم إعداد كل شيء بشكل صحيح، فيجب أن تظهر نافذة بها سحابة نقطية ثلاثية الأبعاد 3D وأجسام متعقبة.
تحديد بيئة تنفيذ وقت تشغيل ONNX
يدعم Body Tracking عدة تطوير البرامج بيئات تنفيذ معالج وCUDA وDirectML (Windows فقط) وTensorRT للاستدلال على نموذج تقدير الوضع. K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU الإعدادات الافتراضية لتنفيذ CUDA على Linux وتنفيذ DirectML على Windows. تمت إضافة ثلاثة أوضاع إضافية لتحديد بيئات تنفيذ محددة: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA،K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLوK4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.
إشعار
يعرض ONNX وقت التشغيل تحذيرات الرموز التي لم يتم تسريعها. قد يتم تجاهل هذه بأمان.
يتضمن وقت تشغيل ONNX متغيرات البيئة للتحكم في التخزين المؤقت لنموذج TensorRT. القيم الموصى بها هي:
- ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
- ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="pathname"
يجب إنشاء المجلد قبل بدء تعقب النص الأساسي.
هام
تقوم TensorRT بمعالجة النموذج مسبقًا قبل الاستدلال مما يؤدي إلى تمديد أوقات البدء عند مقارنتها ببيئات التنفيذ الأخرى. يحد التخزين المؤقت للمحرك من هذا إلى التنفيذ الأول، ومع ذلك فهو تجريبي ومخصص للنموذج وإصدار ONNX Runtime وإصدار TensorRT ونموذج GPU.
تدعم بيئة تنفيذ TensorRT كلا من FP32 (افتراضي) وFP16. يتداول FP16 زيادة في الأداء بمقدار 2x تقريبًا لإنقاص الحد الأدنى من الدقة. لتحديد FP16:
- ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1
مكتبات ارتباطات ديناميكية المطلوبة لبيئات تنفيذ وقت تشغيل ONNX
| وضع | 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 |
الأمثلة
يمكنك العثور على أمثلة حول كيفية استخدام SDK لتتبع الجسم هنا.