연구진이 비지도 방식으로 학습된 하이퍼 네트워크 신경 기능 지도(NFM)를 제안하여 3D 형태 매칭 성능을 개선했어요. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해, 하이퍼 네트워크는 선형 변환으로 정확하게 정렬하기 어려운 스펙트럴 베이스를 더 잘 정렬하도록 예측해요.
NFM은 표준 FM을 개선하기 위해 스킵 연결이 있는 MLP로 모델링되며, 하이퍼 네트워크는 표준 FM에 조건부로 가중치를 예측해요. 새로운 비지도 스펙트럴 정렬 손실 함수를 사용하여 학습했어요.
실험 결과, 제안하는 방법은 최첨단 비지도 딥 기능 지도 파이프라인에 통합되어 까다로운 시나리오에서 매칭 정확도를 크게 향상시키는 것을 확인했어요.