Update mobilevit.html

mobilevit.html

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     <script type="module">
         // 허깅페이스의 pipeline 모듈을 import하십시오.
         // To-Do: ??? 
+        import { pipeline } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/[email protected]';
+      
         // Make it available globally
         window.pipeline = pipeline;
     </script>
@@ -112,7 +114,8 @@
         // Initialize the sentiment analysis model
         async function initializeModel() {
             // pipeline 함수를 이용하여 Xenova/mobilevit-small 모델의 인스턴스를 생성하여 이를 classifier에 저정하십시오. 인스턴스 생성 시 quantized 파라미터의 값을 false로 설정하십시오.
-            // To-Do: ???
+            classifier = await pipeline('image-classification', 'Xenova/mobilevit-small', { quantized: false });
+
         }
         async function classifyImage() {
             const textFieldValue = document.getElementById("imageClassificationURLText").value.trim();
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         async function classifyImageLocal() {
             // HTML DOM의 element Id가 imageClassificationLocalFile인 element의 값을 fileInput으로 저장하십시오.
             // To-Do: const fileInput = ???
-            
+            const fileInput = document.getElementById("imageClassificationLocalFile");
             const file = fileInput.files[0];
             if (!file) {
                 alert('Please select an image file first.');
@@ -132,12 +135,17 @@
             const url = URL.createObjectURL(file);
             // classifier에 url을 입력하여 출력된 결과를 result에 저장하십시오. 
             // To-Do: ???
+          const labels = document.getElementById("labelsLocalText").value.trim().split(",").map(item => item.trim());
+            const result = await classifier(url, labels);
             document.getElementById("outputAreaLocal").innerText = JSON.stringify(result, null, 2);
         }
         async function classifyTopImage() {
             const textFieldValue = document.getElementById("imageClassificationTopURLText").value.trim();
             // classifier에 textFieldValue를 입력 변수로, topk 파라미터 값을 3으로 설정하여 classifer를 수행하고 그 결과를 result에 저장하십시오.
             // To-Do: ???
+            const labels = document.getElementById("labelsText").value.trim().split(",").map(item => item.trim());
+            const result = await classifier(textFieldValue, { topk: 3 });
+
             document.getElementById("outputAreaTop").innerText = JSON.stringify(result, null, 2);
         }
         // Initialize the model after the DOM is completely loaded