export OPENAI_API_KEY=<your GPT-4 API KEY here>
# if output_ids[0, -keyword_id.shape[0]:] == keyword_id:
# return True
if torch.equal(output_ids[0, -keyword_id.shape[0]:], keyword_id):
return True
SCENE_NAME=room0
PKL_FILENAME=output.pkl.gz # 실제 pkl.gz 파일 이름으로 변경하세요
python scenegraph/build_scenegraph_cfslam.py \
--mode extract-node-captions \
--cachedir ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/sg_cache \
--mapfile ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/pcd_saves/${PKL_FILENAME}
python scenegraph/build_scenegraph_cfslam.py \
--mode refine-node-captions \
--cachedir ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/sg_cache \
--mapfile ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/pcd_saves/${PKL_FILENAME}
python scenegraph/build_scenegraph_cfslam.py \
--mode build-scenegraph \
--cachedir ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/sg_cache \
--mapfile ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/pcd_saves/${PKL_FILENAME}
그런 다음 다음 명령어를 사용하여 객체 맵과 장면 그래프를 시각화할 수 있습니다.
g
를 눌러 장면 그래프를 표시합니다.+
및 -
를 눌러 포인트 클라우드 크기를 증가 및 감소시켜 더 나은 시각화를 제공합니다.python scripts/visualize_cfslam_results.py \
--result_path ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/sg_cache/map/scene_map_cfslam_pruned.pkl.gz \
--edge_file ${REPLICA_ROOT}/${SCENE_NAME}/sg_cache/cfslam_object_relations.json