目标检测最新涨点结构

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，近年来随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的结合，目标检测领域的模型结构也经历了显著的变革。最新的趋势集中在以下几个方面：

1. **两阶段检测器** vs **单阶段检测器**：以前的Faster R-CNN (区域卷积神经网络)为代表的两阶段方法在准确度上表现优秀，但速度相对较慢。现在，单阶段检测器如YOLO (You Only Look Once)系列、SSD (Single Shot MultiBox Detector) 和 EfficientDet 等因其实时性能高而更受欢迎，同时如DETR (Detected Transformers) 类的基于Transformer的单阶段模型也在提升性能。

2. **Transformer结构**的应用：像DETR、FPN (Feature Pyramid Network) 和 Swin Transformer 结合的目标检测模型利用了Transformer的自注意力机制，改进了对物体位置信息的处理，提高了定位精度。

3. **实例分割和关键点检测**：除了基础的边界框预测，一些模型开始关注更细致的任务，如 Mask R-CNN (边界框+掩码) 和关键点检测，提供更多的对象信息。

4. **轻量级设计**：为了在移动设备或嵌入式系统上运行，研究人员开发了更轻量级的目标检测模型，如MobileNet和ShuffleNet为基础的模型，如Swin-Lite等。

5. **多尺度训练和测试**：为更好地适应不同大小的物体，模型倾向于采用多尺度输入和测试策略，如Mosaic数据增强和Cascade Mask R-CNN。

相关问题：
1. 在实时性方面，目前哪些单阶段检测器被广泛用于工业应用？
2. Transformer在目标检测中的优势是什么？
3. 实例分割与边界框检测有什么区别？