对物体进行缩放并将其分割成体素。将体素给到神经网络中。

计算大量描述符，将其放入分类器。

从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。

在这里我想详细讲述一下一种相对简单有效的方法，即 DeepPano 方法。

数据准备

如今，图像数据集包含大量样本。但就 3D 模型数据集而言，并非如此。3D 模型数据集中没有成千上万的图像，因此 3D 模型识别没有得到深入研究，3D 模型数据集也不均衡。大多数数据集包含有未进行方向对齐的物体。

ModelNet10 是一个相对清晰的 3D 物体数据集。3D 物体在数据集中被存储为包含点线面的 .off 文件。 .off 文件格式不支持显示布料、纹理以及其他材质。