La cría precisa de ovejas individuales ha demostrado una efectividad sobresaliente en el rastreo de la calidad de los alimentos, la prevención de reclamaciones de seguros fraudulentas, etc., para lo cual la identificación de ovejas es clave para garantizar su alto rendimiento. Como una solución prometedora, la identificación de ovejas basada en la detección de rostros de ovejas ha mostrado una efectividad potencial en estudios recientes. Desafortunadamente, el rendimiento de la detección de rostros de ovejas sigue siendo un desafío debido a la diversa iluminación de fondo, los ángulos y escalas de los rostros de las ovejas, etc. En este artículo, se propone un método efectivo y ligero de detección de rostros de ovejas basado en un algoritmo mejorado de RetinaFace. Para lograr una detección precisa y en tiempo real de los rostros de las ovejas en granjas reales, se mejora el algoritmo original de RetinaFace en dos aspectos principales. En primer lugar, para acelerar la velocidad de extracción de características de rostros de ovejas a múltiples escalas, se utiliza de manera óptima un MobileNetV3-large mejorado con una convolución atrous conmutada como la red base del algoritmo propuesto. En segundo lugar, se añaden módulos de atención de canal y espacial al módulo detector original para resaltar características faciales importantes de las ovejas. Esto ayuda a obtener características de rostros de ovejas más discriminativas para mitigar los desafíos de los diversos ángulos y escalas de los rostros de las ovejas. Los resultados experimentales en nuestros escenarios del mundo real recopilados han mostrado que el método propuesto supera a otros con un 95.25%, una precisión promedio del 96.00%, un tamaño de modelo de 13.20 M, un tiempo de procesamiento promedio de 26.83 ms y un parámetro de 3.20 M.