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@@ -18,32 +18,10 @@ status.textContent = 'Loading model...';
 
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-// 필요한 모듈을 불러옵니다.
-const { pipeline } = require('@huggingface/node-fetch');
-const { detr } = require('@transformers/detr-resnet-50');
 
-// 상태 텍스트를 업데이트합니다.
-status.textContent = 'Loading model...';
-
-// DETR 모델을 로드합니다.
-(async () => {
-    try {
-        // Object Detection 모델을 로드합니다.
-        const detector = await pipeline(detr, { model: 'facebook/detr-resnet-50' });
-
-        // 모델 로딩이 완료되면 상태를 업데이트합니다.
-        status.textContent = 'Model loaded successfully.';
-        
-        // 생성된 detector를 사용하여 Object Detection을 수행할 수 있습니다.
-        // 예시: const result = await detector('input image');
-    } catch (error) {
-        // 모델 로딩 중에 오류가 발생하면 상태를 업데이트합니다.
-        status.textContent = 'Error loading model: ' + error.message;
-    }
-})();
 // To-Do #1 pipeline API를 사용하여 detr-resnet-50 object detection 모델의 instance를 detector라는 이름을 붙여 생성하십시오.
 // DETR 모델 참고 문서 https://huggingface.co/facebook/detr-resnet-50
-const detector = await '???';
+const detector = await 'pipeline('object-detection', 'Xenova/detr-resnet-50');';
 status.textContent = 'Ready';
 
 example.addEventListener('click', (e) => {