Update index.js

index.js

@@ -15,7 +15,8 @@ const EXAMPLE_URL = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs
 status.textContent = 'Loading model...';
 // 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', 'facebook/detr-resnet-50');
+
 status.textContent = 'Ready';
 
 example.addEventListener('click', (e) => {
@@ -45,10 +46,11 @@ async function detect(img) {
 
     status.textContent = 'Analysing...';
     // To-Do #2  객체 탐지를 위한 오브젝트에 threshold를 0.5, percentage를 true로 지정하고 그 결과를 output에 저장하십시오
-    const output = ???( 
+    const output = await detector(img, { threshold: 0.5, percentage: true });
+
       // threshold 값을 지정하고 쉼표를 붙이시오
       // percentage 지정
-    );
+
     status.textContent = '';
     output.forEach(renderBox);
 }