预测3D物体的大小可以使用计算机视觉和深度学习技术。下面是一种常见的方法：
1. 数据收集：收集包含3D物体的大量图像和相应的尺寸标注数据。
2. 数据预处理：对图像进行预处理，如调整大小、裁剪和增强等，以提高模型的性能。
3. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）从图像中提取特征。CNN可以通过学习图像的局部和全局特征来理解不同物体的形状和纹理。
4. 深度学习模型训练：使用已标注的图像和相应的尺寸标注数据来训练深度学习模型。可以使用监督学习方法，如回归模型或卷积神经网络，将图像特征映射到物体的尺寸。
5. 模型评估和调整：使用测试数据集对训练的模型进行评估，并对模型进行调整和改进以提高预测准确度。
6. 大小预测：对于给定的3D物体图像，使用训练好的模型进行预测，得到物体的尺寸。
需要注意的是，预测3D物体的大小可能受到一些因素的限制，如图像质量、训练样本的多样性和模型的复杂度等。因此，在实际应用中，可能需要进一步调整和改进模型以提高预测效果。
