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app.py

@@ -10,7 +10,8 @@ feature_extractor = SegformerFeatureExtractor.from_pretrained("nvidia/segformer-
 # 이미지를 처리하는 함수
 def predict(image):
     # 이미지를 모델에 맞게 변환
-    inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
+    processed_image = image.resize((400, 600))
+    inputs = feature_extractor(images=processed_image, return_tensors="pt")
     outputs = model(**inputs)
     logits = outputs.logits
 
@@ -25,7 +26,7 @@ def predict(image):
 # Gradio 인터페이스 생성
 demo = gr.Interface(
     fn=predict,
-    inputs=gr.inputs.Image(shape=(400, 600), type='pil'),
+    inputs=gr.inputs.Image(type='pil'),
     outputs=gr.outputs.Image(type='pil'),
     examples=["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]  # 세 개의 예제 이미지 경로
 )