La marchitez por verticilio del algodón impacta significativamente tanto en la calidad como en el rendimiento del algodón. Seleccionar variedades resistentes a enfermedades y utilizar sus genes de resistencia en la cría es una medida de control efectiva y económica. La estimación precisa de la gravedad de esta enfermedad es crucial para la cría de variedades de algodón resistentes. Sin embargo, los métodos actuales son insuficientes, lo que ralentiza el proceso de cría. Para abordar estos desafíos, este documento presenta CVW-Etr, un método de alta precisión para estimar la gravedad de la marchitez por verticilio del algodón. CVW-Etr clasifica la gravedad en seis niveles (L0 a L5) según la proporción de hojas enfermas segmentadas a lesiones. Al integrar YOLOv8-Seg con MobileSAM, CVW-Etr demuestra un excelente rendimiento y eficiencia con muestras limitadas en condiciones de campo complejas. Incorpora los módulos RFCBAMConv, C2f-RFCBAMConv, AWDownSample-Lite y GSegment para manejar transiciones borrosas entre regiones sanas y enfermas y variaciones en ángulo y distancia durante la recolección de imágenes, y para optimizar el tamaño de los parámetros del modelo y la complejidad computacional. Nuestros resultados experimentales muestran que CVW-Etr segmenta eficazmente las hojas enfermas y las lesiones, logrando una precisión media promedio (mAP) del 92.90% y una precisión promedio de estimación de gravedad del 92.92% con solo 2.6M parámetros y 10.1G FLOPS. A través de experimentos, CVW-Etr demuestra ser robusto en la estimación de la gravedad de la marchitez por verticilio del algodón, ofreciendo valiosos conocimientos para aplicaciones de cría de algodón resistente a enfermedades.