审稿意见
一、总体评价
《基于Yolov7的复杂水面小目标检测》一文针对复杂水面环境下的漂浮垃圾小目标检测问题，提出了基于Yolov7的改进方法，并在实际数据集上进行了验证。文章结构清晰，方法描述详细，实验设计合理，结果分析充分，具有较高的学术价值和实际应用潜力。然而，文章在部分理论阐述、实验细节和讨论深度上仍有提升空间。

二、优点
选题新颖，具有实际意义：
文章聚焦于复杂水面环境下的漂浮垃圾小目标检测，这是一个具有挑战性的实际问题，具有广泛的应用前景。
方法创新，改进有效：
文章在Yolov7的基础上提出了EMPconv模块、位置指导金字塔模块和双重注意力机制等改进方法，并通过实验证明这些改进有效提高了小目标的检测精度。
实验设计合理，数据充分：
文章在多个数据集上进行了实验，包括FloW-Img子数据集，实验设计合理，数据充分，结果分析详尽。
对比实验丰富，结论可信：
文章进行了多种对比实验，包括与其他检测模型的对比和消融实验，验证了所提方法的有效性。
三、不足与建议
理论阐述需加强：
建议增加对深度学习模型（尤其是Yolov7及其改进点）的详细理论阐述，使读者更好地理解文章的创新点。
对提出的EMPconv模块、位置指导金字塔模块和双重注意力机制的理论基础进行更深入的说明。
实验细节需补充：
补充实验过程中的具体参数设置和训练过程，以便读者能够复现实验结果。
增加一些实验失败的案例分析和反思，以增强文章的说服力。
讨论部分需深入：
对实验结果进行深入讨论，分析改进方法的优缺点，并提出可能的未来研究方向。
探讨文章所提方法在实际应用中的限制和挑战，以及如何克服这些挑战。
语言表达需规范：
部分段落表述不够精炼，建议进行修改以提高文章的可读性。
注意学术语言的规范性和准确性，避免口语化和模糊表述。
图表制作需规范：
图表的标题、图例和单位等要素需齐全，确保读者能够准确理解图表信息。
部分图表尺寸可适当放大，以便更清晰地展示实验结果。
四、综合评价
《基于Yolov7的复杂水面小目标检测》一文在复杂水面环境下的小目标检测问题上提出了有效的改进方法，并通过实验验证了其优越性。文章选题新颖，方法创新，实验设计合理，具有较高的学术价值和实际应用潜力。然而，文章在理论阐述、实验细节和讨论深度上仍有提升空间。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。修改后，文章具有被《计算机工程与应用》期刊发表的潜力。