关于EasyCV在中长期内计划探索的方向，虽然具体的官方声明或详细规划可能随时间变化而更新，但根据现有信息和计算机视觉领域的发展趋势，可以推测EasyCV可能会继续或加强以下几个方向的探索：
自监督学习和Transformer技术的融合：
鉴于自监督学习和Transformer在视觉领域的显著成效，EasyCV可能会继续深化这两种技术的融合，探索更高效、更强大的视觉建模方法。
特别是在无标注或少量标注数据的情况下，通过自监督预训练结合Transformer模型，提升模型的泛化能力和性能。
高效训练和推理技术：
EasyCV可能会继续优化其训练和推理流程，以提高处理大规模数据集和复杂视觉任务的效率。
这包括但不限于多机多卡训练、分布式训练、量化裁剪、IO优化等技术的进一步应用和优化。
视觉任务的拓展和深化：
除了现有的图像分类、度量学习、物体检测、关键点检测等任务外，EasyCV可能会拓展到更多的视觉任务领域，如视频理解、三维重建、场景解析等。
同时，在现有任务上，也可能会探索更精细化的建模和评估方法，以应对更复杂、更具体的实际应用需求。
跨模态学习和融合：
随着多模态学习的发展，EasyCV可能会探索如何将视觉信息与其他模态（如文本、音频等）进行有效地融合和利用。
这将有助于构建更加全面、智能的视觉系统，以应对更广泛、更复杂的实际应用场景。
智能化和自动化：
EasyCV可能会加强其智能化和自动化能力，通过引入更多的自动化工具和流程，降低用户的使用门槛和成本。
例如，提供自动化的模型训练、评估、部署和监控等功能，帮助用户更加高效地构建和维护视觉系统。
社区建设和生态发展：
EasyCV可能会继续加强其社区建设，吸引更多的开发者、研究者和爱好者参与到项目中来。
通过举办技术交流活动、分享会等方式，促进知识的传播和共享，推动计算机视觉领域的整体发展。
需要注意的是，以上推测仅基于当前的信息和趋势，实际的发展方向可能会因技术进步、市场需求等因素而发生变化。因此，建议持续关注EasyCV的官方动态和更新，以获取最准确的信息。