El frecuente brote de enfermedades en fresas afecta gravemente su rendimiento y calidad. La identificación precisa y rápida de las categorías de enfermedades en fresas es un paso crítico en la prevención y control efectivos. Las tecnologías de inteligencia artificial se utilizan ampliamente para la identificación de enfermedades en plantas; sin embargo, en la tarea de identificación de enfermedades en fresas, la alta similitud entre diferentes categorías de enfermedades y sus fondos complejos lleva a una baja precisión de reconocimiento. Los cálculos redundantes en los métodos actuales resultan en un bajo rendimiento en tiempo real para la identificación de enfermedades en fresas, lo que dificulta cumplir con los requisitos de aplicaciones prácticas. Para abordar estos problemas, proponemos StrawberryNet, un modelo ligero diseñado para la identificación precisa y en tiempo real de múltiples enfermedades en fresas.