Las malas hierbas en el campo afectan al crecimiento normal de los cultivos de lechuga al competir con ellos por recursos como el agua y la luz solar. Los crecientes costos del manejo de malezas y las opciones limitadas de herbicidas están amenazando la rentabilidad, el rendimiento y la calidad de la lechuga. La aplicación de robots inteligentes para el deshierbe es una alternativa para controlar las malezas intrafila. El requisito previo para el deshierbe automático es la diferenciación precisa y la localización rápida de diferentes plantas. En este estudio, se propone una red de compresión y excitación (SE) combinada con You Only Look Once v5 (SE-YOLOv5x) para la clasificación de malezas-cultivos y la localización de lechugas en el campo. En comparación con modelos que incluyen máquinas de soporte vectorial (SVM) clásicas, YOLOv5x, detector de caja única (SSD) y faster-RCNN, el SE-YOLOv5x exhibió el mejor rendimiento en la identificación de plantas de malezas y lechugas, con valores de precisión, recuperación, precisión media promedio (mAP) y puntuación F1 de 97,6%, 95,6%, 97,1% y 97,3%, respectivamente. Basado en las características morfológicas de las plantas, el modelo SE-YOLOv5x detectó la ubicación de los puntos de emergencia del tallo de la lechuga en el campo con una precisión del 97,14%. Este estudio demuestra la capacidad de SE-YOLOv5x para la clasificación de lechugas y malezas y la localización de lechugas, lo que proporciona apoyo teórico y técnico para el control automatizado de malezas.