Las manzanas son susceptibles a la infección por varios patógenos durante su crecimiento, lo que induce diversas enfermedades foliares y afecta la calidad y el rendimiento de las manzanas. La identificación oportuna y precisa de las enfermedades foliares de las manzanas es esencial para garantizar el desarrollo de alta calidad de la industria de la manzana. En las aplicaciones prácticas en huertos, el fondo complejo en el que se encuentran las hojas de manzana plantea ciertas dificultades para la identificación de enfermedades foliares. Por lo tanto, este trabajo sugiere un enfoque novedoso para identificar y clasificar las enfermedades foliares de las manzanas en fondos complejos. Primero, utilizamos un algoritmo MSRCR basado en filtro bilateral (BF-MSRCR) para preprocesar las imágenes, con el objetivo de resaltar las características de color y textura de las hojas y reducir la dificultad de extraer las características de las enfermedades foliares con redes posteriores. Luego, se diseñó BAM-Net, con ConvNext-T como red principal, para lograr una clasificación precisa de las enfermedades foliares de las manzanas. En esta red, utilizamos el mecanismo de atención de coordenadas agregadas (ACAM) para fortalecer la atención de la red a las regiones de características de enfermedades y suprimir la interferencia de información de fondo redundante. Luego, se utilizó el módulo de refinamiento de características a múltiples escalas (MFRM) para identificar características de enfermedades más profundas y mejorar la capacidad de la red para discriminar entre características de enfermedades similares. En nuestro conjunto de datos de enfermedades de hojas de manzana en fondos complejos hecho por nosotros mismos, el método propuesto logró una precisión del 95,64%, una precisión del 95,62%, una recuperación del 95,89% y una puntuación F1 del 95,25%. En comparación con los métodos existentes, BAM-Net tiene una mayor precisión de reconocimiento de enfermedades y resultados de clasificación. Cabe mencionar que BAM-Net sigue funcionando bien cuando se aplica a la tarea de identificación de enfermedades de hojas de otros cultivos en el conjunto de datos público de PlantVillage. Esto indica que BAM-Net tiene una buena capacidad de generalización. Por lo tanto, el método propuesto en este trabajo puede ser útil para el control de enfermedades de las manzanas en la agricultura moderna, y también proporciona una nueva referencia para la identificación de enfermedades de otros cultivos.