让我们从模型创建开始。

你可以在架构中看到 RWMP 层。根据 DeepPano 论文，RWMP 层的作用在于， 在 3D 物体围绕主轴旋转的情况下，保持识别精度不变。从技术上讲，RWMP 只是一个行式的 MaxPooling。

模型准备就绪并编译完成后，读取数据，然后将其刷新，并通过图像尺寸调节创建 ImageDataGenerator。请注意，数据预先按照 70:15:15 的比例进行了训练、验证和测试。由于图像是合成的，并且代表了3D 物体，因此数据无法进行扩增，因为：

由于图像是灰度的，所以不能进行颜色增强。

由于RWMP的存在，不能进行水平翻转。