深度学习判定盘中食物存留检测，判断其是否光盘，通过此举增加大家的光盘意识
题目太范范了，只能给出个大概的框架：
数据收集：收集包含光盘和非光盘状态的食物盘的图像数据集。确保数据集中包含各种不同类型的食物和不同的盘子。
数据标注：对收集到的图像数据进行标注，标注出食物的位置和盘子的边界框，并给出光盘或非光盘的标签。
模型选择：选择适合目标检测任务的深度学习模型，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。这些模型在处理目标检测问题上已经取得了很好的效果。
模型训练：使用标注好的数据集对选择的模型进行训练。训练过程中，模型将学习如何检测食物和盘子，并判断是否光盘。
模型评估：使用测试集评估训练好的模型的性能。可以使用指标如精确率、召回率、F1分数等来评估模型的准确性和性能。
模型优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高模型的性能和准确性。
模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，可以通过调用模型的API或将模型集成到应用程序中进行实时的食物盘检测和光盘判断。
请注意，以上步骤是一个基本的流程，实际应用中可能还需要根据具体情况进行调整和优化。此外，深度学习模型的训练需要大量的标注数据和计算资源，同时还需要对模型进行调参和优化，这可能需要一定的专业知识和经验。因此，如果您没有相关经验，建议寻求专业团队或机构的帮助来完成这个任务。