En entornos de ganadería densa, los animales se ocultan frecuentemente entre sí, lo que dificulta que los métodos de detección de objetos existentes identifiquen con precisión a los animales individuales. Para abordar esto, proponemos YOLO-SDD, una red de detección densa de clase única diseñada para mejorar la robustez de la detección en escenarios de ganadería concurridos. La evaluamos en el conjunto de datos ChickenFlow, creado específicamente para la detección de pollos de engorde, así como en dos conjuntos de datos públicos para gansos y ovejas. Los resultados muestran que YOLO-SDD demuestra un mejor rendimiento en la detección en comparación con detectores populares. Esta tecnología proporciona una herramienta automatizada confiable para la agricultura de precisión, ayudando a mejorar significativamente la eficiencia de la gestión agrícola.