本发明提供了一种玉米叶片病害识别模型搭建的方法、设备及存储介质，其中搭建方法包括以下步骤：首先获取若干类玉米病害的叶片图像集，包括自然环境下的和实验室环境下的；然后分别对图像数据集进行扩增处理；然后基于Sparse R‑CNN模型搭建LS‑RCNN模型作为玉米叶片检测模型；利用搭建的LS‑RCNN模型对获得的自然环境的叶片图像进行叶片提取分割，得到去除复杂背景后的自然环境的叶片图像数据集；分别利用实验室环境下的叶片图像数据集和处理后的自然环境下的叶片图像数据集对ResNet50模型进行两阶段迁移训练并测试，得到玉米叶片病害图像识别模型CENet。利用该识别模型，对玉米叶片病害的总体识别率达到99.03％，高于大多数人类专家和传统的神经网络模型。