深度学习在应对不同光照条件下的视觉检测时，主要采取以下几种策略：
1. 使用图像增强技术：图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度等参数，使得图像在不同光照条件下更具可读性。这种方法可以帮助深度学习模型更好地识别和处理在不同光照条件下拍摄的图像。
2. 光照归一化：光照归一化是一种消除光照影响的技术，使得同一场景在不同光照条件下的图像更加一致。这有助于深度学习模型在训练时学习到更加鲁棒的特征，从而提高在不同光照条件下的检测准确性。
3. 多传感器融合技术：结合多种传感器的信息，如红外传感器、深度传感器等，来获取更全面的环境信息。通过多传感器融合，深度学习模型可以在不同光照条件下获取更准确的图像信息，从而提高检测的精度和稳定性。
4. 利用机器学习算法进行光照估计：通过学习已知光照条件下的图像和其对应的光照参数，深度学习模型可以建立对光照变化的适应能力，从而在不同光照条件下保持较好的检测性能。
5. 针对特定光照条件的算法优化：例如，对于弱光条件下的视觉检测，研究者提出了如PE-YOLO等暗目标检测框架，通过增强图像的细节和捕获低频语义，提高模型在弱光条件下的检测能力。
深度学习通过图像增强、光照归一化、多传感器融合、光照估计以及针对特定光照条件的算法优化等多种方法，来应对不同光照条件下的视觉检测挑战。
