Nb2Nb：该代码对应于本文的代码“Neighbor2Neighbor-源码”。

简介：
该项目着重于探究论文“Neighbor2Neighbor：来自单噪声图像的自我监督降噪”的核心理念。鉴于此代码为非官方实现，其某些细节可能与本文档所提供的原始描述存在差异。为了便于读者更好地掌握基础理论，所有代码均采用Python和Tensorflow进行编写。 实验结果的所有测试数据均在平台上进行了验证，包括经过训练的模型，并已上传至相关文件。 主要的测试脚本为“test.py”，用户可以通过输入相应的命令来轻松运行该程序。 具体而言，通过执行“python test.py -s saves -n nets -d dataDir -r resultDir”命令，可以指定测试数据集的目录“dataDir”，以及用于存储结果的路径“resultDir”。 此外，“ .mat”格式的数据需要借助特定的工具进行渲染。 更多相关的培训文档将会在稍后尽快上载，供大家进一步学习和参考。