深度学习模型在不同光照条件下的视觉检测可以通过以下几种方法应对：
1. 数据增强技术：通过对已有数据进行随机变换，如旋转、翻转、缩放、裁剪等，并特别关注对明暗度和亮度的调整，可以有效增加训练数据集的规模和多样性，从而提高模型的泛化能力。这种方法可以帮助模型更好地应对各种光照条件，减轻过拟合的风险，并提高分类精度。
2. 减少眩光的技术：针对自动驾驶车辆等应用场景，研究者们提出了各种减少眩光的技术，以提升模型在强光照射下的性能。这些技术包括针对饱和像素的感知减少眩光方法，该方法在多种感知任务上展示了性能提升，并对不同级别的眩光具有显著的抗干扰能力。
3. 跨层细化网络（CLRNet）：利用低级和高级特征进行车道检测，通过逐步细化车道的位置和特征提取，得到高精度的检测结果。这种方法可以在光照不均的情况下，提高车道线的定位精度。
4. 模型鲁棒性的提升：通过引入数据增强和其他技术，模型能够更好地应对嘈杂的现实情境，包括不同的光照条件。模型将学会对各种噪声和变化保持鲁棒性，从而在实际应用中表现更加可靠。
深度学习模型可以通过数据增强、减少眩光的技术、跨层细化网络以及提升模型鲁棒性等方法来应对不同光照条件下的视觉检测。这些方法可以帮助模型在各种光照条件下保持稳定的性能，并提高检测的准确性。
