审稿意见

一、总体评价

《改进YOLOv5s的轻量化葡萄叶片病害检测算法》一文针对葡萄叶片病害检测问题，提出了一种基于YOLOv5s网络的轻量化改进算法，旨在在保证识别性能的前提下，减少模型参数和计算量，使其更适合在移动端和嵌入式设备上部署。文章选题具有实际应用价值，研究思路清晰，实验设计合理，数据详实，分析深入，总体上达到了《农机化研究》的发表要求。

二、具体内容评价

研究背景与意义
文章开篇明确了葡萄叶片病害检测的重要性以及传统检测方法的局限性，从而引出了研究轻量化检测算法的必要性和意义。
通过对现有研究的综述，文章指出了当前葡萄叶片病害检测算法在轻量化方面的不足，为本文的研究提供了明确的定位和背景。
文献综述
文章对近年来葡萄叶片病害检测的相关研究进行了全面梳理，包括基于深度学习的方法和其他传统方法，展现了作者对研究领域的深入了解。
文献综述部分条理清晰，分类明确，有助于读者快速了解该领域的研究现状和发展趋势。
研究内容与方法
文章详细介绍了改进YOLOv5s算法的具体步骤和方法，包括主干网络的替换、注意力机制的引入以及损失函数的优化等。
实验设计合理，采用了自行构建的葡萄叶片病害数据集，并通过多种评价指标对算法性能进行了全面评估。
实验结果与分析
实验结果显示，改进后的YOLOv5s-SEE算法在保持较高检测精度的同时，显著提高了检测速度和降低了计算量，达到了轻量化的目的。
文章对实验结果进行了深入分析，并通过消融实验验证了各个改进模块的有效性。
讨论与展望
文章对实验结果进行了讨论，分析了算法的优势和不足，并提出了未来的研究方向和改进措施。
讨论部分条理清晰，逻辑严密，有助于读者更好地理解研究内容和结论。
三、修改建议

语言表述
部分段落语言表述稍显冗长，建议适当精简，提高文章的阅读流畅性。
对于一些专业术语和概念，建议增加适当的解释和说明，以便读者更好地理解。
图表完善
文章中的图表虽然能够直观地展示实验结果，但建议进一步完善图表的标注和说明，使其更加清晰易懂。
可以增加一些对比图表，如不同算法在检测精度、速度和计算量等方面的对比，以便读者更直观地了解改进算法的优势。
文献引用
建议增加一些近年的相关文献引用，以反映该领域的最新研究进展和动态。
对部分文献的引用格式进行微调，确保符合学术期刊的统一标准。
四、审稿结论

综上所述，《改进YOLOv5s的轻量化葡萄叶片病害检测算法》一文选题具有实际应用价值，研究思路清晰，实验设计合理，数据详实，分析深入。文章提出的改进算法在保持较高检测精度的同时，显著提高了检测速度和降低了计算量，为葡萄叶片病害检测提供了一种新的轻量化解决方案。建议在修改完善后发表在《农机化研究》上，以推动葡萄叶片病害检测技术的发展和应用。