LBONet：用于形状分析的监督光谱描述符

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对拉普拉斯-贝尔特拉米算子在非刚性形状分析中的应用局限性，提出了一种监督学习方法，以优化流形上的多个算子，使其更具任务特异性。通过优化LBO，显著提高了现有描述符在检索、分类、分割和对应等任务中的表现，显示出LBO特征基在全局和局部学习环境中的适应性。

本研究提出了一种监督学习方法，优化拉普拉斯-贝尔特拉米算子在非刚性形状分析中的应用，显著提升了检索、分类、分割和对应任务的性能。

分类 拉普拉斯-贝尔特拉米 检索 监督学习 非刚性形状
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