深度學習在應對不同光照條件下的視覺檢測時，主要采取以下幾種策略：
1. 使用圖像增強技術：圖像增強技術通過調整圖像的對比度、亮度等參數(shù)，使得圖像在不同光照條件下更具可讀性。這種方法可以幫助深度學習模型更好地識別和處理在不同光照條件下拍攝的圖像。
2. 光照歸一化：光照歸一化是一種消除光照影響的技術，使得同一場景在不同光照條件下的圖像更加一致。這有助于深度學習模型在訓練時學習到更加魯棒的特征，從而提高在不同光照條件下的檢測準確性。
3. 多傳感器融合技術：結合多種傳感器的信息，如紅外傳感器、深度傳感器等，來獲取更全面的環(huán)境信息。通過多傳感器融合，深度學習模型可以在不同光照條件下獲取更準確的圖像信息，從而提高檢測的精度和穩(wěn)定性。
4. 利用機器學習算法進行光照估計：通過學習已知光照條件下的圖像和其對應的光照參數(shù)，深度學習模型可以建立對光照變化的適應能力，從而在不同光照條件下保持較好的檢測性能。
5. 針對特定光照條件的算法優(yōu)化：例如，對于弱光條件下的視覺檢測，研究者提出了如PE-YOLO等暗目標檢測框架，通過增強圖像的細節(jié)和捕獲低頻語義，提高模型在弱光條件下的檢測能力。
深度學習通過圖像增強、光照歸一化、多傳感器融合、光照估計以及針對特定光照條件的算法優(yōu)化等多種方法，來應對不同光照條件下的視覺檢測挑戰(zhàn)。
