Se propone en este estudio un modelo de análisis de crecimiento y conteo de trigo basado en segmentación de instancias para abordar los desafíos del monitoreo del crecimiento del trigo y la predicción del rendimiento en entornos agrícolas de alta densidad. El modelo integra la arquitectura del transformador con un mecanismo de atención simétrica y emplea un módulo de difusión simétrico para la segmentación precisa y la medición del crecimiento de las instancias de trigo. Al introducir una función de pérdida agregada, el modelo optimiza de manera efectiva tanto la precisión de la segmentación como el rendimiento de la medición del crecimiento. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto sobresale en varios métricas de evaluación. Específicamente, en la tarea de precisión de la segmentación, el modelo de segmentación de instancias de trigo que utiliza el mecanismo de atención simétrica logró una Precisión de 0.91, Recall de 0.87, Exactitud de 0.89, mAP@75 de 0.88 y F1-score de 0.89, superando significativamente a otros métodos de referencia. Para la tarea de medición del crecimiento, la Precisión del modelo alcanzó 0.95, el Recall fue 0.90, la Exactitud fue 0.93, mAP@75 fue 0.92 y el F1-score fue 0.92, demostrando una ventaja marcada en el monitoreo del crecimiento del trigo. Finalmente, este estudio proporciona un método novedoso y efectivo para el monitoreo preciso del crecimiento y el conteo del rendimiento en entornos agrícolas de alta densidad, ofreciendo un apoyo sustancial para futuros sistemas de toma de decisiones agrícolas inteligentes.