El problema de seguimiento de objetos visuales busca rastrear un objeto arbitrario en un video, y muchos algoritmos basados en redes neuronales convolucionales profundas han logrado mejoras significativas en el rendimiento en los últimos años. Sin embargo, la mayoría de ellos no garantizan una operación en tiempo real debido a la gran sobrecarga computacional para la extracción de características profundas. Este documento presenta un algoritmo de seguimiento de objetos visuales de un solo recorte basado en una red Siamesa totalmente convolucional (SiamFC). El algoritmo propuesto reduce significativamente la carga computacional extrayendo múltiples mapas de características de escala de un solo recorte de imagen. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto demuestra un rendimiento de velocidad superior en comparación con el de SiamFC.