审稿意见
一、文章整体评价
本文题为《基于改进YOLOv7的芒果畸形果识别算法研究》，旨在提高芒果畸形果的识别效率和准确率，提出了一种改进的YOLOv7模型（YOLOv7-AIFI）。文章结构清晰，内容详实，实验设计合理，结果分析充分，具备较高的学术价值和实践意义。

二、优点
选题新颖且具有应用价值：芒果畸形果的准确识别对于提高芒果产量和质量具有重要意义。文章针对当前识别算法的不足，提出了一种改进的YOLOv7模型，选题新颖且贴合实际需求。
改进方法科学有效：文章在原有YOLOv7模型的基础上，引入了尺度内特征交互模块（AIFI）、卷积块注意力模块（CBAM）和MPD-IOU损失函数，有效提高了模型的识别精度和泛化能力，同时实现了模型的轻量化。
实验设计合理：实验数据来自实际芒果种植基地，数据集构建科学合理，训练过程和测试方法详细，实验结果具有说服力。
结果分析深入：文章不仅分析了改进后模型的识别效果，还通过消融实验验证了各个改进模块的有效性，并与其他主流算法进行了对比，结果分析全面深入。
三、不足及建议
引言部分可进一步精简：引言部分虽然涵盖了芒果畸形果识别的背景和意义，但篇幅较长，建议进一步精简，突出研究问题的紧迫性和改进方法的重要性。
图表和公式格式需规范：文章中的图表和公式格式需进一步规范，确保图表清晰、公式编号正确无误。例如，图表的标题和说明需与正文内容一致，公式的编号和引用需准确无误。
文献综述部分需更全面：虽然文章提到了相关领域的已有研究，但文献综述部分仍需更全面，应涵盖更多与芒果识别、深度学习算法改进相关的最新研究成果，以凸显本研究的创新性和贡献。
结论部分需更明确：结论部分应更明确地总结本研究的主要贡献和实际应用价值，同时指出研究中存在的局限性及未来研究方向。
四、具体修改建议
精简引言部分：将引言部分精简至约500字左右，突出研究背景、问题和方法的创新性。
规范图表和公式格式：
确保所有图表均有清晰的标题和必要的说明。
检查并修正公式编号和引用，确保一致性。
完善文献综述：在引言部分增加对芒果识别领域和深度学习算法改进领域最新研究成果的综述，明确本研究在这些成果基础上的创新点。
明确结论部分：在结论部分明确指出本研究的主要贡献（如提高识别精度、实现模型轻量化等），同时指出研究中存在的局限性（如数据集规模、计算资源限制等）及未来研究方向（如进一步优化模型结构、扩大数据集规模等）。
五、结论
综上所述，本文在芒果畸形果识别领域提出了一种改进的YOLOv7模型，具有较高的创新性和应用价值。文章结构清晰、内容详实、实验设计合理、结果分析深入。在修改完善后，本文有望在《农机化研究》等期刊上发表。建议作者根据审稿意见进行修改和完善，以提高文章的整体质量和学术水平。