实例分割SOLO 算法中 代码result = inference_detector(solo_model, frame)的结果result的内容

SOLO算法是一种实例分割算法，其在目标检测的基础上还需要输出目标的像素级掩模。因此，SOLO模型在进行推理时会输出两个结果，一个是目标检测的结果，一个是像素级分割掩模。

因此，`result` 列表中包含两个元素，分别是目标检测的结果和像素级分割结果。每个元素都是一个列表，其中每个元素代表检测到的一个目标或分割掩模。具体地，`result` 列表的结构如下：

[
    # 目标检测的结果
    [
        {
            'category': 1,       # 目标类别编号
            'score': 0.8,        # 目标得分
            'bbox': [10, 20, 100, 200]    # 目标的边界框 [x1, y1, x2, y2]
        },
        # ...
    ],
    
    # 像素级分割的结果
    [
        {
            'category': 1,       # 目标类别编号
            'score': 0.8,        # 目标得分
            'mask': [[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]],    # 目标的分割掩模
            'bbox': [10, 20, 100, 200]    # 目标的边界框 [x1, y1, x2, y2]
        },
        # ...
    ]
]

其中，目标检测的结果包含了目标的类别、得分和边界框信息；像素级分割的结果除了包含目标的类别、得分和边界框信息外，还包含了目标的像素级分割掩模。需要根据具体的应用场景，解析和使用具体的结果。