El sistema de navegación visual es un módulo importante en los sistemas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) inteligentes, ya que ayuda a guiarlos de forma autónoma rastreando objetivos visuales. En los últimos años, los algoritmos de seguimiento basados en redes Siamesas han demostrado un rendimiento excepcional. Sin embargo, su aplicación a los sistemas UAV ha sido desafiante debido a los recursos limitados disponibles en dichos sistemas. Este artículo propone una red de seguimiento simple y eficiente llamada red de Atención ResNet Poda Siamesa (SiamPRA) y aplicada a plataformas integradas que pueden ser desplegadas en UAVs. SiamPRA se basa en la red SiamFC e incorpora ResNet-24 como su espinazo dorsal. También utiliza el mecanismo de atención espacial-canal, logrando así una mayor precisión al mismo tiempo que reduce el número de cálculos. Además, se emplea el entrenamiento disperso y la poda para reducir el tamaño del modelo manteniendo una alta precisión. Los resultados experimentales en los desafiantes benchmarks VOT2018, UAV123 y OTB100 muestran que SiamPRA tiene una mayor precisión y menor complejidad que otras redes de seguimiento.