审稿意见

一、文章总体评价

本文题为《基于融合注意力机制的yolov8病虫害图像识别研究》，针对农业病虫害图像识别中小目标检测难题，提出了一种基于融合注意力机制的yolov8模型，具有较高的学术价值和实践意义。文章结构清晰，逻辑严谨，实验设计合理，数据分析详尽，符合《农业工程学报》的发表要求。

二、优点

选题新颖：本文聚焦于农业病虫害图像识别中的小目标检测难题，提出了融合注意力机制的yolov8模型，选题新颖且具有挑战性。
方法创新：作者将PSA注意力机制与小目标检测层引入到yolov8模型中，并通过实验验证了该方法在提高小目标检测精度方面的有效性，方法创新性强。
实验设计严谨：文章详细介绍了实验数据集的建立、数据增强处理、计算平台及训练参数设置等，实验设计严谨，结果可信度高。
数据分析详尽：作者对实验结果进行了详尽的分析，通过精确率、召回率、mAP等多个指标综合评价了模型的性能，并与其他模型进行了对比，数据分析全面且深入。
三、缺点与不足

部分细节描述不足：在描述模型改进部分时，对于PSA注意力机制与yolov8模型具体融合方式及细节的描述略显不足，可进一步细化。
可视化界面展示有限：虽然文章提到了基于PyQT搭建的可视化检测界面，但具体界面截图和操作流程展示有限，建议增加相关描述和截图。
四、修改建议

细化模型融合细节：在描述模型改进部分时，建议进一步细化PSA注意力机制与yolov8模型的具体融合方式，包括代码层面的实现细节和参数调整等。
增加可视化界面展示：建议增加基于PyQT搭建的可视化检测界面的截图和具体操作流程描述，以便读者更好地理解和复现。
优化语言表达：文章整体语言表达流畅，但在部分段落中可进一步优化语言表达的准确性和简洁性。
五、结论

综上所述，本文选题新颖、方法创新、实验设计严谨、数据分析详尽，具有较高的学术价值和实践意义。建议在细化模型融合细节、增加可视化界面展示及优化语言表达等方面进行修改和完善后，可考虑在《农业工程学报》上发表。