审稿意见
一、总体评价

本文提出了基于YOLOv8n模型的轻量化苹果检测算法YOLOv8n-Apple，旨在解决苹果采摘机器人在复杂果园环境下检测算法计算量大、模型复杂度高、难以部署的问题。文章从轻量化骨干网络、特征提取模块、特征融合方法及损失函数优化等多个方面进行了改进，并通过实验验证了所提方法的有效性。整体研究思路明确，方法合理，实验数据充分，具备一定的创新性。

二、具体内容评价

引言与背景
引言部分对当前苹果采摘机器人检测算法存在的问题进行了清晰阐述，明确了研究的必要性和意义。
背景部分详细介绍了国内外相关研究现状，并指出了现有研究的局限性，为本文研究的必要性提供了有力支持。
方法与创新点
轻量化骨干网络VanillaNet：该方法采用结构简单的VanillaNet作为骨干网络，有效降低了模型参数量，提高了计算效率。这部分改进合理且具有创新性。
C2fGhost模块：通过减少卷积运算获得相似特征图，进一步压缩了模型大小，同时保持检测精度，这一设计新颖且具有实用性。
轻量级上采样算子CARAFE：避免了传统上采样算子的语义缺失和感受野过小问题，提高了特征融合的效果，是本文的一大亮点。
损失函数优化：采用Wise-IoU损失函数，提高了模型的检测性能，实验验证了该损失函数的有效性。
实验设计与结果分析
数据集：数据来源可靠，通过数据增强方法增加了样本多样性，提高了模型的鲁棒性。
实验环境：详细描述了实验环境和参数设置，保证了实验结果的可重复性。
性能评价指标：从mAP、FPS、模型参数量、计算量等多个维度对模型性能进行了全面评估，分析方法科学严谨。
消融实验：通过消融实验验证了各改进部分的有效性，实验设计合理，结果分析清晰。
与主流算法对比：将改进后的模型与主流目标检测模型进行对比，实验结果表明本文提出的模型在精度、实时性和模型大小上均表现出色。
结论与讨论
结论部分总结了本文的主要改进和创新点，并指出了未来研究方向，为后续研究提供了有益参考。
讨论部分对实验中发现的问题进行了深入分析，提出了可能的解决方案，展现了作者对该领域的深入理解。
三、存在的问题与建议

文献综述部分：虽然文献综述较为全面，但部分引用文献较新，建议增加对这些文献的深入剖析，以更好地支撑本文研究的创新性和必要性。
实验细节：部分实验细节（如数据增强具体方法、训练过程中的一些超参数调整等）可以更加详细，以便读者更好地复现实验结果。
讨论部分：虽然讨论部分较为全面，但可以进一步深入分析算法在不同光照、遮挡等复杂环境下的表现，提出更具针对性的改进措施。
图表清晰度：部分图表（如图7）的清晰度有待提高，以便读者更清晰地理解实验过程和结果。
四、结论

综上所述，本文在轻量化苹果检测算法研究方面取得了显著成果，具备较高的学术价值和实际应用前景。建议在上述方面进行适当修改和完善后，予以录用发表。