审稿意见
稿件标题：基于改进YOLOv8的玉米地杂草检测

作者：文韬，王天一

单位：贵州大学大数据与信息工程学院

审稿意见：

一、总体评价
本文提出了一种基于改进YOLOv8的玉米地杂草检测模型，通过引入新型卷积方式ACMConv、SELU激活函数和Focal Loss损失函数，有效提升了检测模型的准确度和计算效率。选题新颖，研究思路清晰，实验设计合理，结果分析详实，具有一定的学术价值和应用前景。文章整体结构完整，逻辑性强，符合学术期刊的发表要求。

二、优点
创新性强：提出了一种新的卷积方式ACMConv，并结合SELU激活函数和Focal Loss损失函数对YOLOv8模型进行了有效改进，显著提升了模型的检测准确度和计算效率。
实验设计严谨：实验数据集来自实际农田环境，通过标注和划分训练集、验证集和测试集，确保了实验结果的可靠性和泛化能力。
消融实验全面：通过多组消融实验，详细分析了不同改进组件对模型性能的影响，验证了改进方法的有效性。
对比分析深入：将改进后的YOLOv8模型与其他主流目标检测模型进行了对比，证明了改进模型在检测精度和计算量上的优势。
应用前景广阔：研究成果可应用于精准农业中的杂草检测与治理，对提高农业生产效率和减少农药使用具有重要意义。
三、不足之处及建议
理论深度有待加强：虽然文章详细介绍了改进方法，但对相关理论背景的分析较少。建议增加对深度学习、目标检测理论以及卷积神经网络基本原理的简要介绍，以增强文章的理论深度。
数据多样性讨论不足：虽然数据集来自实际农田环境，但对不同光照、天气条件下的数据多样性讨论较少。建议增加对不同条件下数据表现的分析，探讨模型在不同环境下的鲁棒性。
模型部署与应用讨论欠缺：文章主要关注了模型性能的提升，但对模型在实际应用中的部署和优化讨论较少。建议增加模型部署方案、优化策略以及在实际农业生产中的应用案例。
文献综述需更全面：现有文献综述部分主要关注了相关领域的研究进展，但对比分析和评价略显不足。建议增加对近年来主流目标检测模型及其改进方法的综述，突出本文研究工作的创新性和优势。
语言表达需更加精炼：部分段落语言表达略显冗长，建议对文章进行适当精简和润色，提高可读性和专业性。
四、结论
综上所述，本文在基于改进YOLOv8的玉米地杂草检测方面进行了深入研究，取得了显著的研究成果。文章结构清晰、逻辑严谨、实验设计合理、结果分析详实。然而，在理论深度、数据多样性讨论、模型部署与应用、文献综述及语言表达等方面仍有提升空间。建议作者在修改时关注上述不足之处，进一步完善文章内容，以提高其学术价值和实用性。在修改完善后，本文符合《南京农业大学学报》的发表要求，建议予以录用。