本文介绍了测地线卷积神经网络（GCNN）在形状处理中的应用，包括形状描述、检索和匹配。研究提出了AtlasNet生成3D形状的方法，展示了在几何处理和形状一致性估算方面的优势。此外，提出了基于学习的GeGnn方法，用于计算多面体表面上两点间的近似测地距离，并在多个基准测试中表现优异。