Bounding boxを拡大する

こんにちは。初めて質問させていただきます。

私はDeep learningの一種であり、Object detectionとSegmentationを行うMask R-CNNを使用しています。
使用しているのはgit上にある以下のプログラムです。
https://github.com/matterport/Mask_RCNN

Mask R-CNNではbounding box内のみがSegmentation処理領域となるため、bounding boxが小さく設定されてしまった場合、その分Segmentationの精度も大きく低下してしまいます。

任意の大きさでBounding boxを拡大した上で、Segmentationを行うことはできないでしょうか。

Segmentationへの入力部分はmodel.py内の1841行目だと思うのですが、この部分(Input_image)を表示させたところTensor("input_image:0", shape=(?,?,?,3), dtype=float32)と表記されました。
他にもanchorなど座標らしき箇所を表示させてみましたが、同様の形式で表記されました。

また、model.py中のx,yなど座標らしき箇所に±50したりしてみたのですがbounding boxが変化することはありませんでした。

どのように書き換えたら任意の大きさでbounding boxを拡大し、Segmentation処理領域を拡大することができるのか教えていただけないでしょうか。

よろしくお願いいたします。