深度學(xué)習(xí)在應(yīng)對(duì)不同光照條件下的視覺檢測(cè)時(shí)，主要采取以下幾種策略：

1. 使用圖像增強(qiáng)技術(shù)：圖像增強(qiáng)技術(shù)通過調(diào)整圖像的對(duì)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(xué)習(xí)模型更好地識(shí)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(shù)，使得同一場(chǎng)景在不同光照條件下的圖像更加一致。這有助于深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)到更加魯棒的特征，從而提高在不同光照條件下的檢測(cè)準(zhǔn)確性。

3. 多傳感器融合技術(shù)：結(jié)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(xué)習(xí)模型可以在不同光照條件下獲取更準(zhǔn)確的圖像信息，從而提高檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性。

4. 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行光照估計(jì)：通過學(xué)習(xí)已知光照條件下的圖像和其對(duì)應(yīng)的光照參數(shù)，深度學(xué)習(xí)模型可以建立對(duì)光照變化的適應(yīng)能力，從而在不同光照條件下保持較好的檢測(cè)性能。

5. 針對(duì)特定光照條件的算法優(yōu)化：例如，對(duì)于弱光條件下的視覺檢測(cè)，研究者提出了如PE-YOLO等暗目標(biāo)檢測(cè)框架，通過增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和捕獲低頻語義，提高模型在弱光條件下的檢測(cè)能力。

深度學(xué)習(xí)通過圖像增強(qiáng)、光照歸一化、多傳感器融合、光照估計(jì)以及針對(duì)特定光照條件的算法優(yōu)化等多種方法，來應(yīng)對(duì)不同光照條件下的視覺檢測(cè)挑戰(zhàn)。