La precisión de reconocimiento de los métodos tradicionales de reconocimiento de imágenes depende en gran medida del diseño de características complicadas y tediosas hechas a mano. En vista de los problemas de baja precisión y extracción de características complicadas, este estudio presenta una metodología para la estimación de la gravedad de la fusariosis de la espiga de trigo (FHB) con un pequeño conjunto de datos de muestra basado en la tecnología de aprendizaje por transferencia y redes neuronales convolucionales (CNN).