深度学习作为计算机科学研究的前沿学科,在交通、医疗等多个领域得到成功的应用,使用深度学习技术指导农作物生长与生产,对实现我国农业信息化、智能化具有重要意义。目标检测和图像分割是深度学习计算机视觉领域重要的组成部分,主要是使用卷积神经网络从一些静态的图像中提取目标特征,并在新的图像中对目标位置和类别进行判断。由于不同领域图像信息差异较大,造成算法迁移到其他领域时无法达到预期的效果。因此,深度学习研究是一门具有挑战的学科。本文以自然环境下西瓜叶片为研究对象,首先,对当前深度学习研究和农作物叶片研究状况进行阐述,分析了深度学习在农业领域应用的困难点和不足,提出使用较小数据集训练模型;其次,对深度学习计算机视觉概念进行概括,分析了卷积神经网络的结构和原理,阐述了使用深度学习计算机视觉指导农作物叶片研究的优势;然后,通过使用不同型号的手机和摄像机实地拍摄自然环境下西瓜叶片各形态数据,根据深度学习算法要求对数据进行数据清洗、标注等预处理工作,建立自然环境下西瓜叶片数据集;最后,对本文使用的目标检测算法和图像分割算法进行详细分析,阐述本文算法改进的目的和意义,同时通过实验分析设置合适的超参数,使用西瓜叶片数据集训练模型,通过测试集对模型进行准确率和误检率测试,对比分析模型的鲁棒性和泛化能力。通过使用特征辅助学习法和数据增强的方法,使模型学习完整的西瓜叶片特征,提高模型的检测效果。本文使用SSD目标检测算法对较小自然环境下西瓜叶片数据集进行训练,训练模型对自然环境下西瓜叶片平均准确率和平均IOU分别为85.5%、84.5%,误检率为5.4%,与使用15倍数据量所训练的模型各指标差距较小。Mask R-CNN图像分割算法使用自然环境下西瓜叶片训练,训练模型对自然环境下西瓜叶片的平均准确率为83.5%,IOU为76.2%,比同等条件下全卷积网络的图像分割平均准确率和平均IOU高2.8%、3.3%。通过以上结果分析,证明了本文使用较小数据集进行自然环境下西瓜叶片目标检测和图像分割研究的可行性和算法改良的有效性。