垃圾分类，一般是指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。自2021年7月1日起，上海市将正式实施《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。
分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，力争物尽其用。进行垃圾分类收集可以减少垃圾处理量和处理设备，降低处理成本，减少土地资源的消耗，具有社会、经济、生态等几方面的效益。生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”，基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。
从技术上旨在通过深度学习，实现垃圾的高精确度分类；在效果上，通过技术的提升提高城市居民的环境保护与节约资源的意识，促进城市居民转变现有的投放垃圾的行为方式；从长远上来看，抛砖引玉，为我国建立健全城市垃圾分类处理制度提供一些思路。
1.分拣机器人。目前国内的垃圾处理厂基本都是采用人工流水线分拣的方式进行垃圾分拣，存在工作环境恶劣、劳动强度大、分拣效率低等缺点。在海量垃圾面前，人工分拣只能分拣出极有限的一部分可回收垃圾和有害垃圾，绝大多数垃圾只能进行填埋，带来了极大的资源浪费和环境污染危险。随着深度学习技术在视觉领域的应用和发展，让我们看到了利用AI来自动进行垃圾分类的可能。
2.垃圾分类app
使用APP扫描垃圾，便可获知垃圾的投放种类，对用户进行垃圾分类的教育，让用户在扔垃圾的时候减少出错率。
1、省参数。在 ImageNet 分类数据集上达到同样的准确率，DenseNet 所需的参数量不到 ResNet 的一半。对于工业界而言，小模型可以显著地节省带宽，降低存储开销。
2、省计算。达到与 ResNet 相当的精度，DenseNet 所需的计算量也只有 ResNet 的一半左右。
3、抗过拟合。DenseNet 具有非常好的抗过拟合性能，尤其适合于训练数据相对匮乏的应用。对于 DenseNet 抗过拟合的原因有一个比较直观的解释：神经网络每一层提取的特征都相当于对输入数据的一个非线性变换，而随着深度的增加，变换的复杂度也逐渐增加（更多非线性函数的复合）。相比于一般神经网络的分类器直接依赖于网络最后一层（复杂度最高）的特征，DenseNet 可以综合利用浅层复杂度低的特征，因而更容易得到一个光滑的具有更好泛化性能的决策函数
4、泛化性能更强。如果没有数据增强，CIFAR-100下，ResNet表现下降很多，DenseNet下降不多，说明DenseNet泛化性能更强。