分成五个部分进行分别改造，

• 数据处理 ✔️ Add RandomCrop RandomFlip

• 模型 ✔️ update reg_dfl and angle_dfl

• 分配

• loss ✔️ update yolo-obb loss version

• pr_metric

角度部分维度变化比较多，维度可能得先考虑不要写死，写成活的，方便传参，和后面修改

传参的话使用网络cfg传递，某些函数可能没有传递cfg可能需要修改

• 回归：1维
• CSL：180维
• DFL：90-180维
• MGAR：3-5，拆两分支，这个先不考虑

• dataloader 部分label数据读取，添加angle维度
• 数据增强部分需要重新考虑angle维变化，需要下辅助函数查看图像输出结果，特别注意mosaic的实现
• label 到 target 送入model和传到pr_metric中的维度变化

重点关注train eval部分

• head头部分的定义，包含head_layers，和最终的detect部分，detect部分包含train和eval两种，需要仔细改动并加以考虑 ✔️
• 额外的蒸馏和fuse_ab部分

分配部分主要关注TAL，这个部分考虑先仅改动hbb部分的维匹配，后面再引入角度

• TAL部分
• 后续考虑引入角度

Loss 计算部分有大量的xywh2xyxy变化和相对值到绝对值之间的转化，需要严查

• Angle loss的实现，包含回归，分类，dfl三种形式，先实现简单的
  • 回归
  • 分类
  • dfl ✔️
• loss计算过程中的维度变化

pr计算部分主要是两个部分，一个是nms()，一个是process_batch()

• nms部分有现成可以考虑，重点是维数变化，这个不能写死，与v6版本做一下比较
• process_batch 部分也同样需要与v6版本做一下对比
• 重点在维度