Wir präsentieren einen neuen und allgemeinen Rahmen für die Durchführung von Faltungsoperationen in neuronalen Netzen auf sphärischen (bzw. omnidirektionalen) Bildern. Unser Ansatz stellt die Oberfläche als ein Graph aus verbundenen Punkten dar, der nicht auf eine spezifische Abtaststrategie angewiesen ist. Durch die Verwendung einer interpolierten Variante von SelectionConv können wir auf der Sphäre operieren, während wir gleichzeitig bestehende 2D-CNNs und deren Gewichte nutzen. Da unsere Methode auf bereits vorhandene Graph-Implementierungen zurückgreift, ist sie zudem schnell und kann effizient feinabgestimmt werden. Unser Ansatz ist zudem allgemein genug, um auf beliebige Oberflächenarten anwendbar zu sein, einschließlich solcher mit komplexer Topologie. Wir demonstrieren die Wirksamkeit unserer Technik anhand der Aufgaben der Stilübertragung und Segmentierung auf Sphären sowie der Stilisierung von 3D-Netzen. Zudem liefern wir eine umfassende Abstraktionsstudie zur Leistung verschiedener sphärischer Abtaststrategien.