针对投稿至《混凝土》期刊的论文《基于改进SqueezeNet模型的混凝土裂缝识别与检测》，以下是从审稿专家角度给出的详细审稿意见：

审稿意见
一、总体评价
该论文针对混凝土裂缝的识别与检测问题，提出了一种基于改进SqueezeNet模型的解决方案，并在实验中验证了其有效性和精度。论文选题具有实际应用价值，方法创新，实验数据详实，结论可信。然而，在理论深度、细节描述和实验验证方面仍有进一步提升的空间。

二、论文亮点
方法创新：论文通过引入残差网络和特征金字塔网络对原始的SqueezeNet模型进行改进，提高了模型在混凝土裂缝识别与检测任务中的精度和效率，显示出较高的创新性。
实验验证充分：论文采用了多种类型的裂缝图像进行实验，并详细比较了改进模型与真实测量值之间的误差，验证了模型在不同复杂程度裂缝上的识别效果。
应用前景广阔：改进后的模型在混凝土裂缝识别与检测中表现出色，对于提高混凝土结构的安全性和耐久性具有重要意义，具有广阔的应用前景。
三、具体建议
加强理论深度：
建议在引言部分进一步阐述深度学习在图像处理领域的应用背景，特别是卷积神经网络在裂缝检测中的优势与不足，为改进模型的提出奠定更坚实的理论基础。
在介绍改进模型时，应更深入地分析残差网络和特征金字塔网络对SqueezeNet模型性能提升的具体机制，以增强论文的理论深度。
完善实验细节：
应详细描述实验数据的来源、采集和处理过程，确保实验的可重复性和结果的可靠性。
增加实验部分的细节描述，如模型训练的具体参数设置、训练过程中的收敛情况、不同迭代次数下的性能变化等，以提供更全面的实验证据。
增强结果分析：
在结果分析部分，除了展示误差率外，还可以进一步分析改进模型在不同类型裂缝识别上的优势与局限，探讨可能的改进方向。
增加对模型泛化能力的讨论，如在不同环境条件下（如光照变化、噪声干扰等）的识别效果，以评估模型的实用性和稳定性。
优化语言表达：
论文语言表达整体清晰，但部分段落存在冗余和表述不够精炼的问题。建议作者进一步优化语言表达，提高论文的可读性和逻辑性。
对于专业术语和缩写词，应在首次出现时给出明确的定义或解释，以便读者理解。
补充参考文献：
建议作者补充更多相关的参考文献，特别是近年来在深度学习、裂缝检测等领域的最新研究成果，以体现论文的前沿性和学术价值。
四、结论
综上所述，该论文在混凝土裂缝识别与检测方面提出了一种有效的改进方法，并通过实验验证了其性能。虽然存在一些可以改进的地方，但整体上是一篇具有较高学术水平和实际应用价值的论文。建议《混凝土》期刊在作者进行适当修改后予以录用。

希望以上审稿意见能够对作者和编辑团队有所帮助，促进论文的进一步优化和发表。