p4p 训练是一种基于深度学习的图像处理技术，旨在提高图像分类和目标检测等任务的性能。

p4p 训练全称为“Pathway-based Training”,其核心思想是通过构建图像的路径分解来提高模型的泛化能力。在 p4p 训练中，将图像划分为多个路径，每个路径分别训练一个单独的模型，最终通过路径的拼接得到最终的分类结果。p4p 训练方法在图像处理领域中具有较好的性能表现，被广泛应用于目标检测、图像分类、场景分割等任务。