ds

app.py

@@ -27,7 +27,7 @@ async def segment_image(file: UploadFile = File(...)):
             raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Görüntü boyutu çok küçük: {original_width}x{original_height}. Minimum 64x64 piksel olmalı.")
         
         # Görüntüyü işlemciye hazırla
-        inputs = processor(image, return_tensors="pt", do_rescale=True, do_resize=True, max_length=768)
+        inputs = processor(image, return_tensors="pt", do_rescale=True, do_resize=True)
         
         # Model ile segmentasyon yap
         with torch.no_grad():
@@ -38,9 +38,12 @@ async def segment_image(file: UploadFile = File(...)):
         if masks.shape[1] == 0:
             raise HTTPException(status_code=500, detail="Hiç maske üretilmedi.")
         
-        # En iyi maskeyi seç (iou_scores baz alınarak)
+        # En iyi maskeyi seç
         iou_scores = outputs.iou_scores.detach().cpu().numpy()  # Shape: (batch_size, num_masks)
-        best_mask_idx = np.argmax(iou_scores[0])  # En yüksek skora sahip maskeyi seç
+        if iou_scores.shape[1] > 1:
+            best_mask_idx = np.argmax(iou_scores[0])  # En yüksek skora sahip maskeyi seç
+        else:
+            best_mask_idx = 0  # Tek maske varsa onu kullan
         mask = masks[0][best_mask_idx]  # Shape: (height, width)
         
         # Maske şeklini kontrol et