病害是影响西瓜产量的主要问题之一,在西瓜的全生长期出现都会严重影响其质量和产量,因此如何快速准确地识别与检测西瓜病害,有效地防治,对西瓜作物生产尤为重要。目前,西瓜的病害识别一般需要专家进行现场观察或取样回实验室分析,该方式不仅费时费力,且不利于推广。由于西瓜病害叶片存在着不易铺平、很容易相互遮挡以及病斑面积过大或者过小等问题,传统的西瓜病害识别与检测方法不仅精度较低而且鲁棒性较弱。近年来,深度学习算法在计算机视觉领域应用相当广泛,在许多大规模识别与检测任务中取得了不俗的效果,也逐渐成为了农业病害识别与检测领域的优选方案。本文基于深度学习算法,对西瓜叶片病害图像的目标识别与检测方法和理论开展的系统性研究,结合三维建模、生成对抗网络等算法,改进本身检测网络等优化方法,探索切实可行的西瓜叶片病害识别与检测任务的新方法。本文的主要工作分为以下几个方面:（1）构建西瓜叶片病害数据集。通过几年的实地考察,采用实地单叶拍摄、摘取叶片放于田间拍摄以及取样回实验室拍摄等三种不同数据采集方式,经过数据清洗、病虫害专家辨别以及数据标注之后,构建了西瓜叶片病虫害数据集WDPD2020以及湖南常见西瓜病害数据集HCWDD2020,共有西瓜叶片照片4032张,其中包括9种病害、5种虫害,按每张叶片实际情况的不同分为63类。（2）提出了一种基于三维建模的无遮挡西瓜叶片病害识别方法。通过按照一定顺序对西瓜叶片进行连续环绕拍摄15次的方式,获取西瓜叶片的三维信息,并以此建立西瓜叶片的三维模型,再使其依次进行4种方式转动,同时对于每一个西瓜叶片三维模型截取不同转动角度下的图片96张,并补充进HCWDD2020数据集进行训练以及测试,与未经三维建模的方法相比,在不同的训练模式下,总体准确率的提高幅度为1.8%-5.4%,kappa系数的提高幅度为0.02-0.08。结果表明该方法能有效提高无遮挡西瓜叶片病害的识别效果。（3）提出了一种基于生成对抗网络的遮挡西瓜叶片病害识别方法。通过改进Edge-connect网络,构建遮挡的西瓜叶片病害图像预测模型,对HCWDD2020的测试集中随机生成的遮挡进行修复,从而提高遮挡西瓜叶片病害的识别率。与被遮挡的西瓜病害叶片相比,经过修复之后的西瓜病害叶片图片在不同模型中,总体准确率的提高幅度为0.6%-28.5%,kappa系数的提高幅度为0-0.35。结果表明该方法能有效提高遮挡西瓜叶片病害的识别效果。（4）提出了一种基于改进的SSD网络的西瓜叶片病害检测方法。该方法针对西瓜病害叶片的实际特征,提出了一种新型的预选框方程,同时对预选框设置相关公式进行了优化,以适应不同大小的SSD网络,本文所提方法在SSD300网络以及多个SSD衍生网络中进行试验,结果表明,在不同尺度的SSD网络中,与SSD网络的默认值相比,本文所提出方法平均精度提高幅度为1.1%-3.8%,平均交并比提高幅度为0.7%-1.2%。与网上的经验取值相比,平均精度提高幅度为0.7%-3%,平均交并比提高幅度为0.8%-1.6%。结果表明该方法有效的提高了西瓜叶片病害检测的整体效果。