bubublik

bubublik я бы на вашем месте взял бы какую-нибудь известную сетку (inception, например), загрузить веса imagenet. Далее заморозить верхние слои и дообучить на вашем датасете. По сути, вы получите обычный классификатор

Доброго времени суток. Ну... старт дан. Python достаточно мощный инструмент во всех аспектах вашей идеи.
Предлагаю поступить следующим образом:
1) Для начала в Google Colab натренировать сеть. Если есть возможность по мощностям на домашнем PC - можно на нем. Разбить ваши фотографии на тренировочный и тестовый сет и посмотреть результаты. Для всего этого вам понадобится CNN(Convolutional Neural Network), предлагаю сначала ознакомиться с концепцией распознавания объектов с помощью CNN.
2) Написать API для конечной модели сети
3) Написать бота, протестировав основные функции, которые требуются вам(напр. загрузка фотографий).
4) Связать модель нейронной сети и бота по написанному API

В интернетах никаких полезных решений на эту тему не приводят, хотя на мой взгляд должен быть хотя бы абзац в документации Django. Одно из решение - сделать through-модель, в которой указать каскадное удаление явно в описании ForeignKey. Но при этом M2M поля начинают вести себя немного по-другому (касательно отправляемых сигналов и внешнего вида в админке). Я бы повесил зачистку m2m на pre_delete и не мучался.