주어진 이미지에서 가장 큰 객체를 찾아내어 해당 객체의 바운딩 박스와 영역 분할 마스크를 생성하고, 이를 원본 이미지와 함께 시각적으로 비교하는 과정을 수행합니다. 이를 통해 모델이 이미지 내에서 중요한 객체를 어떻게 식별하고 분할하는지 확인할 수 있습니다.

주요 코드는 다음과 같습니다.

① 생성된 마스크로부터 바운딩 박스 정보를 추출하고, 이 정보를 Detections 객체에 저장합니다.

② Detections 객체에서 가장 큰 영역을 차지하는 객체만을 필터링합니다. 이는 이미지 내에서 가장 큰 객체에 집중하려는 목적을 반영합니다.

③ 필터링된 객체의 바운딩 박스를 원본 이미지에 시각화합니다.

④ 동일한 객체에 대한 영역 분할 마스크를 원본 이미지에 시각화합니다.