La industria cárnica está estrechamente relacionada con la vida diaria y la salud de las personas, y con el creciente aumento de la población mundial y la demanda de carne, el desarrollo de una tecnología eficiente de cría de cerdos es particularmente importante. Sin embargo, la industria porcina de China todavía enfrenta múltiples desafíos, como altos costos laborales, altos riesgos de bioseguridad y baja eficiencia de producción. Por lo tanto, es urgente desarrollar un método rápido, preciso y no invasivo para estimar los datos corporales de los cerdos con el fin de aumentar la eficiencia de producción, mejorar las medidas de bioseguridad y la salud de los cerdos. Este estudio propone el modelo EfficientVit-C para la segmentación de imágenes y cascada varios modelos para estimar el peso de los cerdos. La red EfficientVit-C utiliza un módulo de atención grupal en cascada y mejora la eficiencia computacional mediante la redistribución de parámetros y la poda estructurada. Este método utiliza solo una cámara para la estimación de peso, reduciendo los costos de equipos y gastos de mantenimiento. Los resultados muestran que el modelo EfficientVit-C mejorado puede segmentar cerdos de manera precisa y eficiente, la convergencia de la curva mAP50 es del 98,2%, la recuperación es del 92,6% y la precisión es del 96,5%. La precisión de la estimación del peso de los cerdos es de 100 kg +/- 3,11 kg. En la plataforma Jetson Orin NX, el tiempo promedio para completar la segmentación de imágenes para cada imagen de resolución 640*480 fue de 4,1 ms, y el tiempo promedio requerido para completar la estimación del peso de los cerdos fue de 31 ms. Los resultados muestran que este método puede estimar rápidamente y con precisión el peso de los cerdos y proporcionar orientación para los procedimientos posteriores de evaluación del peso de los cerdos.