AI邊界框指的是在圖像或視頻中識別出目標物體後，用矩形框標記出其所在位置的框。調整邊界框的位置和大小可以進一步提高目標檢測的準確性。

調整AI邊界框的方法取決於具體的算法和工具。一般來說，可以採用以下幾種方法：

1. 手動調整：有些圖像處理軟件和深度學習工具會提供手動調整邊界框的功能。用戶可以通過鼠標拖拽或鍵盤輸入修改邊界框的位置、大小和旋轉角度等參數，直到達到滿意的效果為止。

2. 自動調整：一些先進的目標檢測算法能夠自動調整邊界框的大小和位置。例如，一些基於回歸模型的算法可以利用卷積神經網絡預測邊界框的位置和尺寸；一些基於區域建議網絡(R-CNN)的算法可以生成多個候選框，並通過網絡篩選出最佳的一個。

3. 調整參數：許多深度學習工具和庫提供了一些參數來控制邊界框的大小、位置和置信度等。用戶可以根據實際情況修改這些參數，以達到更好的檢測效果。

總之，調整AI邊界框需要根據具體情況選擇合適的方法和工具，並根據實際效果進行優化。