EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的all-in-one视觉算法建模工具。为了提升训练性能，EasyCV针对特定任务进行了多方面的优化，具体体现在以下几个方面：
1. 模型结构优化
混合convolution-transformer架构：在某些模型中，如ConvMAE和FastConvMAE，通过结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的优势，对编码器结构进行了优化。这种混合架构能够在不同阶段同时捕获图像的局部和全局信息，生成多尺度特征，从而提高模型性能。
去除class token：在某些包含Transformer的结构中，去除了class token，以简化模型结构并提高效率。
2. 训练策略优化
分块mask策略（block-wise masking strategy）：ConvMAE采用了分块mask策略，这种策略通过在后期的Transformer token中生成mask，并逐步上采样到早期卷积阶段的高分辨率，确保了计算效率并避免了信息泄露。
masked convolution：在前两个卷积阶段采用masked convolution，使被mask掉的区域不参与编码过程，从而避免了在masked patches边缘处泄漏不可见token的重建答案，保证了预训练的质量。
3. 训练和推理加速
IO优化：利用DALI和TFRecord文件进行IO加速，提高了数据读取效率。
多机多卡训练：支持多机多卡训练和评估，进一步提高了训练速度。
量化裁剪：集成了量化裁剪等功能，减少模型参数量和计算量，从而提升推理速度。
4. 算法复现与集成
复现先进算法：EasyCV复现了业界先进的自监督学习和视觉Transformer算法，如ConvMAE、FastConvMAE等，并通过统一的接口和框架，使得这些算法更容易被用户应用。
集成其他算法：对BEVFormer等特定算法进行了集成和优化，提升了其在特定任务上的性能。
5. 性能调优
模型评估与优化：提供了详细的benchmark工具及复现结果，方便用户对模型进行评估和优化。
数据增强与损失函数优化：使用额外的数据增广方式和不同的损失函数来优化模型，提高模型收敛速度和精度。
6. 易用性和可扩展性
模块化设计：采用模块化设计，使得框架灵活可扩展，用户可以方便地添加自定义的模块和算法。
配置化与API接口：支持配置方式和API调用方式进行训练、评估、模型导出等操作，提高了使用的便捷性。
综上所述，EasyCV通过模型结构优化、训练策略优化、训练和推理加速、算法复现与集成、性能调优以及提升易用性和可扩展性等多方面的努力，显著提升了针对特定任务的训练性能。