审稿意见

一、总体评价

《基于改进Faster-RCNN的水稻秧苗漏插识别研究》一文针对水稻秧苗插秧初期进行秧苗植株识别并进行漏插检测，提出了一种基于改进Faster-RCNN网络模型的方法。选题紧密结合农业实际，具有较高的应用价值和理论意义。文章结构清晰，逻辑严谨，数据详实，但在部分表述和细节上仍有待完善。

二、具体审稿意见

题目与内容相符性
题目准确反映了文章的研究内容和核心方法，内容围绕题目展开，详细描述了改进Faster-RCNN模型在水稻秧苗漏插识别中的应用。
摘要与关键词
摘要简洁明了，概括了研究背景、方法、主要结果和结论。关键词选择恰当，有助于读者快速了解文章主题。
引言
引言部分详细介绍了水稻秧苗漏插识别的重要性，以及现有研究方法的不足，引出了本研究的创新点和意义。但建议进一步补充国内外相关研究的最新进展，以体现研究的前沿性。
文献综述
文献综述部分较为全面，涵盖了深度学习在农业领域的应用，以及Faster-RCNN模型的相关研究。但建议增加对水稻秧苗漏插识别特定领域文献的综述，以突出研究的针对性和创新性。
研究方法
研究方法设计合理，采用无人机进行图像采集，利用改进的Faster-RCNN模型进行秧苗识别和漏插检测。详细描述了模型改进的具体措施，包括残差网络ResNet50、FPN特征金字塔和RoI Align层的引入。
建议进一步明确模型训练的具体参数设置，以及数据集的具体划分和预处理过程。
结果
结果部分详细列出了改进模型与其他对比模型的性能指标，包括准确率、召回率、mAP等，并通过图表直观展示了不同模型的检测效果。
数据表格和图表清晰易懂，但建议在图表下方增加简要的文字说明，以便读者更好地理解结果。
讨论
讨论部分对结果进行了深入的分析，探讨了改进模型在秧苗漏插识别中的优势及可能的原因。但建议进一步结合实际应用场景，分析模型在实际应用中的可行性和局限性。
此外，讨论部分还可以增加对未来研究方向的展望，如如何进一步优化模型、提高识别精度和效率等。
结论
结论部分总结了研究的主要发现和创新点，但建议更加具体地指出改进模型在秧苗漏插识别中的实际应用价值和前景。
语言表达与格式规范
语言表达准确流畅，逻辑清晰。但部分专业术语的使用需要更加规范，避免歧义。
格式规范基本符合期刊要求，但建议进一步校对图表、参考文献等部分的格式，确保符合《农机化研究》的投稿规范。
创新性
文章在改进Faster-RCNN模型以应用于水稻秧苗漏插识别方面具有一定的创新性。但建议作者在讨论部分进一步突出这种创新性的实际应用价值和潜在影响。
三、审稿结论

综上所述，《基于改进Faster-RCNN的水稻秧苗漏插识别研究》一文选题新颖，研究方法科学，数据详实。但在文献综述的针对性、结果展示的详细性、讨论的深度及创新性方面仍有提升空间。建议作者在修改时认真考虑上述审稿意见，进一步完善和深化文章内容。修改后，如能达到《农机化研究》的发表要求，建议录用。