YOLO26 改进、魔改｜ 部分通道注意力模块PAT，以轻量化并行结构融合局部卷积与增强型通道注意力，提升小目标、遮挡目标的检测效果。PAT（Partial Channel-Attention block）是一款专为神经网络高效特征提取设计的轻量化模块，其诞生源于计算机视觉任务中 “性能提升” 与 “效率优化” 的核心矛盾。在深度学习模型不断向深层、密集化发展的趋势下，传统卷积虽能捕捉特征但计算冗余严重，单纯的轻量化卷积又易丢失全局信息；而常规通道注意力机制仅依赖单一统计信息，特征挖掘不够充分。为解决这一痛点，PAT创新性地将 “部分通道计算” 与 “增强型注意力机制” 结合，既规避了全量计算的高成本，又弥补了传统注意力的信息短板，适配