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-from transformers import SegformerFeatureExtractor, SegformerForSemanticSegmentation
+from transformers import AutoModelForSemanticSegmentation, AutoTokenizer
 from PIL import Image
 import requests
+from io import BytesIO
 
-feature_extractor = SegformerFeatureExtractor.from_pretrained("nvidia/segformer-b0-finetuned-cityscapes-1024-1024")
-model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("nvidia/segformer-b0-finetuned-cityscapes-1024-1024")
+# Hugging Face 모델 이름
+model_name = "nvidia/segformer-b0-finetuned-cityscapes-1024-1024"
 
-url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
-image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
+# 모델 및 토크나이저 로드
+model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
-inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
+# 이미지 다운로드 및 전처리
+image_url = "https://example.com/your_image.jpg"  # 이미지 URL을 실제 이미지 URL로 바꿔주세요.
+image = Image.open(BytesIO(requests.get(image_url).content))
+
+# 이미지를 모델 입력 형식으로 변환
+inputs = tokenizer(image, return_tensors="pt")
+
+# 모델 실행
 outputs = model(**inputs)
-logits = outputs.logits  # shape (batch_size, num_labels, height/4, width/4)
+predictions = outputs.logits
+
+# 여기서 predictions는 segmentation 맵입니다.
+# 이를 원하는 형식으로 처리하고 시각화할 수 있습니다.
+# 예를 들어, PIL Image로 변환하여 저장하거나 출력할 수 있습니다.