В работе исследован вопрос применимости легковесных свёрточных нейронных сетей для решения классификационной задачи машинного зрения в режиме мультиклассовой классификации с множественными метками. В качестве тестового объекта выступают томаты. Классификатор имеет 26 целевых выходов (7 – заболевания, 18 – патологии). На вход нейросети подается до 20-ти фотографий различных частей одного растения. Важной особенностью данной работы является формирование датасета в условиях реальной работы персонала теплицы, что сопровождается высоким уровнем артефактов в исходных данных. Для наиболее распространенных отклонений от нормы удалось добиться качества классификатора 0.74-0.97 по мере F1 .