Contextualización: Los animales utilizan una amplia gama de variaciones en sus poses corporales que puede ser interpretada como información sobre su estado de salud, bienestar o actividad individual. Sin embargo, la observación directa de estas posiciones es una tarea que demanda tiempo y es económicamente inviable en las empresas pecuarias. Gracias a las técnicas de visión por computador es posible que la implementación de sistemas de observación automática en las granjas sea una alternativa viable.
 Vacío de conocimiento: Actualmente no existe un modelo de estimación de pose de uso exclusivo con animales de granja que permita el desarrollo de sistemas de detección automática de posturas.
 Propósito: El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de un modelo de redes neuronales re-entrenado para la detección de poses en algunas especies de rumiantes y en caballos.
 Metodología: De la base de datos Imagenet, se descargaron más de diez mil imágenes de rumiantes y equinos. De estas imágenes, se seleccionaron 2000 de vacunos y 591 de otras especies para el re-entrenamiento y evaluación del modelo, respectivamente. Estas imágenes fueron etiquetadas con el programa COCO Annotator. Este proceso consistió en la identificación manual de ocho puntos claves de la anatomía de los animales en cada imagen. El proceso de re-entrenamiento fue realizado con la librería detectron2 en Python. Para cuantificar la precisión del modelo se utilizó la similitud de puntos claves de objeto.
 Resultados y conclusiones: El índice de similitud de puntos claves de objeto permitió establecer que el aprendizaje desarrollado por el modelo para identificar puntos clave en vacunos puede ser utilizado para la misma tarea en otros animales de granja. Caballos y búfalos presentaron los mejores resultados de detección. En conclusión, un conjunto de datos relativamente pequeño de la posición en animales permite evaluar la generalización de la inferencia de los modelos dentro (vacunos) y fuera del dominio (otros rumiantes y equinos). Este tipo trabajos sirven como línea base para el desarrollo de sistemas de monitoreo automático de animales de granja.