La mancha angular inducida por enfermedades causa pérdidas económicas sustanciales en la producción global de fresas, lo que requiere métodos avanzados de evaluación de severidad. Este estudio propuso un marco de clasificación de dos fases que integra aprendizaje profundo y visión por computadora. La arquitectura mejorada You Only Look Once versión 11 (YOLOv11) incorporó un módulo de Reensamblaje de Características Consciente del Contenido (CARAFE) para mejorar el aumento de características y un mecanismo de atención de compresión y excitación (SE) para la recalibración de características por canal, resultando en el YOLOv11-CARAFE-SE para la evaluación de la severidad de la mancha angular en fresas. Además, un algoritmo de segmentación por umbral basado en OpenCV, basado en umbrales del canal H en el espacio de color HSV, logró una segmentación precisa de las lesiones. Se estableció un estándar de clasificación de severidad de la enfermedad para la mancha angular en fresas basado en la relación del área de la lesión con el área de la hoja. Además, se desarrolló un software especializado para la evaluación de la severidad de la enfermedad basado en el modelo mejorado YOLOv11-CARAFE-SE y algoritmos basados en OpenCV. Los resultados experimentales muestran que en comparación con el YOLOv11 base, el rendimiento mejora significativamente: el mAP de caja a 0.5 aumenta en un 1.4% a 93.2%, el mAP de máscara a 0.5 aumenta en un 0.9% a 93.0%, el tiempo de inferencia se acorta en 0.4 ms a 0.9 ms, y la carga computacional se reduce en un 1.94% a 10.1 GFLOPS. Además, este marco de clasificación de dos etapas logra una precisión promedio del 94.2% en la detección de muestras seleccionadas de la enfermedad de mancha en hojas de fresa, proporcionando diagnósticos de campo en tiempo real y un análisis fenotípico de alto rendimiento para programas de mejoramiento de resistencia. Este trabajo demuestra la viabilidad de estimar rápidamente la severidad de la mancha en hojas de fresa, lo que establecerá un marco técnico robusto para la gestión de enfermedades en fresas en condiciones de campo.