审稿意见

一、文章总体评价

《基于改进YOLO v5s的蚕豆田间杂草检测模型》一文由缪宏和周涛撰写，针对蚕豆田间杂草检测问题，提出了一种基于改进YOLO v5s的检测模型，并通过实验验证了其有效性和实用性。文章选题新颖，具有一定的创新性和实际应用价值，对于推动农田智能除草技术的发展具有重要意义。整体而言，文章结构清晰，逻辑严密，数据详实，适合在《农机化研究》杂志上发表。

二、具体内容评价

引言部分
引言部分详细阐述了农田杂草对农作物产量和质量的影响，以及当前除草方式存在的问题，明确了研究背景和目的。同时，对目标检测技术在田间杂草检测中的应用进行了简要介绍，为后续的研究奠定了理论基础。
数据集采集与构建
作者详细介绍了蚕豆田间杂草数据集的采集和构建过程，包括图像采集、数据筛选和数据增强等步骤。数据集的质量和多样性对于模型的训练效果至关重要，作者在这方面做了较为细致的工作。
改进的YOLO算法
文章对YOLO v5s算法进行了三方面的改进：引入CBAM注意力机制、采用SIMCSPSPPF模块替代SPPF模块、使用WIOU损失函数替代CIOU损失函数。这些改进措施均有明确的理论依据和实验验证，表明其能够有效提高模型的检测精度和鲁棒性。
实验结果与分析
作者通过消融实验和对比实验，验证了改进模型的有效性。实验结果表明，改进后的YOLO v5s模型在精确率、召回率和平均精度均值等指标上均优于原始模型和其他对比模型。此外，作者还分析了不同改进方法对模型性能的影响，为后续的模型优化提供了参考。
结论与展望
结论部分总结了文章的主要研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。作者提出的方法具有较高的实用价值和推广前景，能够为农田智能除草设备的设计与开发提供有益的参考。
语言表达与格式规范
文章语言表达准确流畅，专业术语使用恰当，格式规范，符合学术期刊的发表要求。图表和附图运用得当，增强了文章的可读性和说服力。
三、审稿建议

补充实验细节
建议作者补充更多关于实验细节的描述，如实验设备的具体型号、实验参数的设置、实验环境的搭建等。这将有助于读者更全面地了解实验过程，提高文章的可信度。
增加实际应用案例
文章主要侧重于算法改进和实验验证，建议作者增加一些实际应用案例，展示改进模型在农田杂草检测中的实际效果和应用前景。这将进一步增强文章的说服力和实用性。
讨论模型局限性
任何模型都有其局限性，建议作者在讨论部分增加对改进模型局限性的分析，如模型在不同光照条件、不同杂草种类下的表现等。这将有助于读者更全面地了解模型的应用范围和潜在问题。
关注最新研究进展
鉴于当前时间为2025年，建议作者关注并补充自文献发表以来（即2024年之后）的最新研究进展，特别是与田间杂草检测相关的深度学习算法和技术。这将使文章更加前沿和具有时效性。
精炼语言表达
请作者继续精炼语言表达，避免冗长和重复的句子。同时，注意专业术语的准确性和一致性，以提高文章的整体质量。
综上所述，《基于改进YOLO v5s的蚕豆田间杂草检测模型》一文具有较高的学术水平和实用价值。建议作者在修改时充分考虑上述建议，完善文章内容，提高文章的学术水平和实用性。