Update index.js

index.js

@@ -15,10 +15,7 @@ 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 pipeline.objectDetection ({
-  model: 'detr-resnet-50',
-  framework: 'tfjs',
-  )};
+const detector = await pipeline ("objectDetection", "detr-resnet-50");
   status.textContent = 'Ready';
 
 example.addEventListener('click', (e) => {
@@ -50,12 +47,12 @@ async function detect(img) {
     // To-Do #2  객체 탐지를 위한 오브젝트에 threshold를 0.5, percentage를 true로 지정하고 그 결과를 output에 저장하십시오
    // threshold 값을 지정하고 쉼표를 붙이시오
   // percentage 지정
-    const output = await detector({
-      image: img,
-      threshold: 0.5,
-      percentage: true,
-    });
-     
+   
+  const output = await detector(img.src, {
+    threshold: 0.5,
+    percentage: true,
+  });
+  
     status.textContent = '';
     output.forEach(renderBox);
 }