# SpotDiff框架

遥感变化检测通常依赖大量跨时相、像素级标注，跨区域和跨平台难以扩展。SpotDiff把DINOv3语义特征、AnyUp像素级特征重建与SAM 3文本引导区域提议组合成免训练流程，只在提议区域内比较两期重建特征的余弦相似度。在LEVIR-CD上，ViT-7B版本达到82.46 F1，比此前最强的免训练方法高2.06个点；SECOND上建筑变化IoU提升10.3。

遥感变化检测通常依赖大量跨时相、像素级标注，跨区域和跨平台难以扩展。SpotDiff把DINOv3语义特征、AnyUp像素级特征重建与SAM 3文本引导区域提议组合成免训练流程，只在提议区域内比较两期重建特征的余弦相似度。在LEVIR-CD上，ViT-7B版本达到82.46 F1，比此前最强的免训练方法高2.06个点；SECOND上建筑变化IoU提升10.3。