안녕하세요 강사님 항상 좋은강의 잘 듣고있습니다.  학습하던 도중 mask R-CNN 관련해서 질문드립니다.    1. Mask R-CNN 모델의 inference결과로 나오는 bbox의 좌표 results[0] 의 값이  [186.00633       203.48474      256.05243       253.83623        0.9983015]  위 5개 값중에 마지막 값은 confidence score 인것을 알겠는데 앞에 4개의 값이 각각 무엇을 뜻하는지 헷갈립니다 ㅠㅠ 처음부터 bbox의 xmin,ymin, width,height 라고 생각하는게 맞을까요? (Mask-RCNN 모델은 coco dataset format으로 학습)   2. segmentation이 진행되면 아래처럼 True , False 로 이루어진 array형태로 얻어지던데  object의 bbox정보와 segmentation정보를 매칭할 수 있는 방법이 있을까요?  (최종적으로 각각의 바운딩박스 위에 class name이 아니라 픽셀 True 개수를 plot하는게 목표입니다.)   3. 영상 내에서 bbox를 추론은 하지만 시각화하지 않는 방법이 있을까요?  (제가 사용하는 영상 데이터에 object들이 평균 3~400개가 detect 되어서 bounding box로 영상이 새까맣게 됩니다 ㅠㅠ )   감사합니다.