送审稿

1、本文以YOLO框架为核心构建LADDNet算法用于隧道衬砌表观病害检测，但全文未明确所依托的YOLO基础版本，该信息缺失对研究的可重复性、改进逻辑清晰度及实验对比公平性均造成显著影响。建议作者对选用YOLO版本进行详尽说明。

2、部分实验结果分析不足：AMFAF模块优选实验中未量化“CBAM和LSKA注意力与不同卷积核”的各自单独对检测隧道病害的贡献；3.3节检测结果可视化实验，预测框可视化缺乏量化统计不同模型在裂缝拐点漏检、网状裂缝误检的具体数据。
3、部分实验分析描述不够清晰：如何解释3.1节的多分支主干实验结果分析中直接对比“三主干与单一主干”的差异，跳过双主干性能的中间分析，导致实验逻辑断裂；如何解释图6(b)的各模型不同层感受野实验只选择8层、46层、49层进行分析？
4、文中ASSF-Head与ASFF-Head术语混用（表3、表4标注为ASSF-Head”，正文1.2.4节、3.3节为ASFF-Head），建议作者统一全文术语ASFF-Head，并修正所有错误标注。
5、部分表格/图片编辑上的错误影响文章整体可读性，建议作者仔细检查并修改。如：图4中DW-D-Conv的标注与论文正文表述不匹配；表1中最后一行的ShuffleNet存在拼写错误；表2中AMFAF-D2的mAP@0.5:0.95数值为24.2，明显偏离其他模型的0.5左右范围；3.3节如图7(a)所示的图标有误。

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