La detección y conteo eficientes de poblaciones de cerdos es fundamental para la promoción de la cría inteligente. Los métodos tradicionales para la detección y conteo de cerdos se basan principalmente en mano de obra manual, que es o bien lenta e ineficiente o carece de suficiente precisión en la detección. Para abordar estos problemas, se propone en este documento un modelo novedoso para la detección y conteo de cerdos basado en YOLOv5 mejorado con atención shuffle (SA) y Focal-CIoU (FC), al que llamamos YOLOv5-SA-FC. El módulo de atención SA en este modelo permite la fusión de información multicanal con casi ningún parámetro adicional, mejorando la riqueza y robustez de la extracción de características. Además, la pérdida de localización Focal-CIoU ayuda a reducir el impacto del desequilibrio de muestras en los resultados de detección, mejorando el rendimiento general del modelo. A partir de los resultados experimentales, el modelo propuesto YOLOv5-SA-FC logró una precisión media promedio (mAP) y una precisión de conteo del 93.8% y 95.6%, superando a otros métodos en términos de detección y conteo de cerdos en un 10.2% y 15.8%, respectivamente. Estos hallazgos verifican la efectividad del modelo propuesto YOLOv5-SA-FC para la detección y conteo de poblaciones de cerdos en el contexto de la cría inteligente de cerdos.