Update app.py

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@@ -8,17 +8,22 @@ model = DetrForObjectDetection.from_pretrained(model_id)
 feature_extractor = DetrFeatureExtractor.from_pretrained(model_id)
 
 def object_detection(image):
+    # 모델 입력을 위한 이미지 전처리
     inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
     outputs = model(**inputs)
 
-    # 후처리 과정
+    # 결과 후처리
     target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
     results = feature_extractor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes, threshold=0.9)[0]
 
     draw = ImageDraw.Draw(image)
     for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
-        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
-        draw.rectangle(box, outline="red", width=3)
+        # DETR은 정규화된 좌표를 반환합니다. 이미지 크기로 스케일 조정
+        box = box.tolist()
+        box = [round(i, 2) for i in box]
+        # 이미지에 바운딩 박스 그리기
+        draw.rectangle([(box[0], box[1]), (box[2], box[3])], outline="red", width=3)
+        # 바운딩 박스 옆에 클래스 라벨과 스코어 표시
         draw.text((box[0], box[1]), f"{model.config.id2label[label.item()]}: {round(score.item(), 3)}", fill="red")
 
     return image