审稿意见

一、总体评价

《基于改进YOLOv5s的工厂烟火轻型检测算法》一文提出了一种针对工厂烟火检测的改进YOLOv5s算法，旨在解决传统传感器检测不及时及现有算法模型过大、部署困难等问题。文章整体结构清晰，逻辑严密，实验数据详实，具有较高的学术价值和应用前景。然而，在细节表述、实验对比及模型泛化能力方面仍有待进一步完善。

二、具体内容评价

引言部分
准确地指出了工厂烟火检测的重要性及当前存在的问题，为改进算法的提出提供了良好的背景。
对YOLOv5s模型的优势及局限性进行了简要概述，为后续改进提供了依据。
YOLOv5s网络模型及改进
对YOLOv5s网络结构进行了详细介绍，包括输入、特征提取、特征融合和目标检测等部分，为读者提供了清晰的网络架构理解。
提出的改进方法（Stem模块替换、引入Ghost模块、PAN添加权重参数）逻辑清晰，理论分析到位，显示出作者对深度学习模型优化的深入理解。
实验结果与分析
实验环境配置详细，数据集建立过程合理，确保了实验的可重复性。
评价指标选择恰当，对改进前后的模型进行了全面的性能对比，结果显示改进模型在轻量化及检测精度上均有显著提升。
与其他轻量化网络的对比实验增强了文章的说服力，但对比网络的选择可以更加丰富，以更全面地展示改进模型的优势。
结论部分
对全文进行了总结，突出了改进模型的优点及实际应用价值。
可以进一步展望模型在更多场景下的应用潜力及未来研究方向。
三、修改建议

增强细节表述
在介绍YOLOv5s网络结构及各改进模块时，可以加入更多图示，帮助读者更直观地理解模型架构及改进点。
对算法中的关键参数（如Stem模块中的卷积核大小、Ghost模块中的线性变换次数等）的选择依据进行更详细的说明。
丰富实验对比
增加与其他先进目标检测算法（如Faster R-CNN、Mask R-CNN等）的对比实验，以更全面地评估改进模型的性能。
对不同工厂环境下的烟火检测效果进行分析，验证模型的泛化能力。
讨论模型局限性
在结论部分，除了总结模型的优点外，也可以简要讨论模型的局限性及未来可能的改进方向，如提高模型在复杂光照条件下的检测性能等。
优化语言表达
对部分段落进行语言优化，使表达更加准确、流畅，提高文章的可读性。
四、审稿结论

综上所述，《基于改进YOLOv5s的工厂烟火轻型检测算法》一文在算法改进、实验设计及结果分析等方面均表现出较高的水平，但在细节表述、实验对比及模型泛化能力讨论方面仍有待进一步完善。建议作者在认真修改后，考虑再次投稿。希望作者能够继续深化研究，为工厂烟火检测领域提供更多有价值的成果。