La termografía se utiliza cada vez más en la avicultura, la producción porcina y la ganadería lechera para detectar enfermedades y estrés. En los sistemas de producción intensiva de cerdos, la detección temprana de problemas de salud y bienestar es crucial para una intervención oportuna. Utilizar la termografía para la clasificación de tratamientos en cerdos puede mejorar el bienestar animal y promover una producción porcina sostenible. En este artículo, presentamos una subred de separación profunda (DISubNet), un modelo ligero para clasificar cuatro tratamientos en cerdos. Basándonos en la arquitectura del modelo modificada, proponemos dos versiones de DISubNet: DISubNetV1 y DISubNetV2. Nuestros modelos propuestos se comparan con otros modelos de aprendizaje profundo comúnmente empleados para la clasificación de imágenes. El conjunto de datos térmicos capturado por una cámara de infrarrojos de visión frontal (FLIR) se utiliza para entrenar estos modelos. Los resultados experimentales demuestran que los modelos propuestos para imágenes térmicas de varios tratamientos en cerdos superan a otros modelos. Además, ambos modelos propuestos logran una precisión de clasificación de aproximadamente 99.96-99.98% con menos parámetros.