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872, 6195: 873, 6196: 874, 6198: 875, 6199: 876, 6202: 877, 6204: 878, 6205: 879, 6208: 880, 6210: 881, 6212: 882, 6213: 883, 6214: 884, 6215: 885, 6216: 886, 6219: 887, 6220: 888, 6223: 889, 6224: 890, 6225: 891, 6227: 892, 6230: 893, 6235: 894, 6236: 895, 6244: 896, 6246: 897, 6247: 898, 6252: 899, 6253: 900, 6255: 901, 6257: 902, 6258: 903, 6259: 904, 6262: 905, 6263: 906, 6264: 907, 6269: 908, 6271: 909, 6277: 910, 6279: 911, 6281: 912, 6285: 913, 6287: 914, 6290: 915, 6291: 916, 6296: 917, 6297: 918, 6299: 919, 6301: 920, 6319: 921, 6320: 922, 6328: 923, 6331: 924, 6337: 925, 6338: 926, 6339: 927, 6340: 928, 6342: 929, 6344: 930, 6345: 931, 6347: 932, 6348: 933, 6351: 934, 6352: 935, 6353: 936, 6355: 937, 6356: 938, 6357: 939, 6359: 940, 6362: 941, 6365: 942, 6366: 943, 6367: 944, 6368: 945, 6369: 946, 6370: 947, 6371: 948, 6376: 949, 6377: 950, 6389: 951, 6391: 952, 6393: 953, 6396: 954, 6397: 955, 6398: 956, 6399: 957, 6400: 958, 6402: 959, 6403: 960, 6406: 961, 6407: 962, 6408: 963, 6410: 964, 6412: 965, 6414: 966, 6415: 967, 6416: 968, 6422: 969, 6423: 970, 6429: 971, 6433: 972, 6439: 973, 6440: 974, 6441: 975, 6446: 976, 6447: 977, 6448: 978, 6449: 979, 6452: 980, 6459: 981, 6464: 982, 6465: 983, 6474: 984, 6476: 985, 6479: 986, 6481: 987, 6482: 988, 6483: 989, 6486: 990, 6489: 991, 6494: 992, 6499: 993, 6500: 994, 6502: 995, 6503: 996, 6504: 997, 6505: 998, 6506: 999, 6507: 1000, 6509: 1001, 6517: 1002, 6522: 1003, 6524: 1004, 6528: 1005, 6530: 1006, 6531: 1007, 6533: 1008, 6535: 1009, 6539: 1010, 6540: 1011, 6543: 1012, 6545: 1013, 6546: 1014, 6547: 1015, 6548: 1016, 6549: 1017, 6550: 1018, 6552: 1019, 6558: 1020, 6559: 1021, 6566: 1022, 6569: 1023, 6571: 1024, 6577: 1025, 6578: 1026, 6585: 1027, 6586: 1028, 6592: 1029, 6595: 1030, 6596: 1031, 6602: 1032, 6603: 1033, 6605: 1034, 6606: 1035, 6607: 1036, 6609: 1037, 6610: 1038, 6611: 1039, 6614: 1040, 6615: 1041, 6616: 1042, 6617: 1043, 6621: 1044, 6636: 1045, 6637: 1046, 6639: 1047, 6641: 1048, 6648: 1049, 6649: 1050, 6651: 1051, 6660: 1052, 6661: 1053, 6662: 1054, 6665: 1055, 6668: 1056, 6669: 1057, 6670: 1058, 6671: 1059, 6672: 1060, 6673: 1061, 6674: 1062, 6676: 1063, 6679: 1064, 6680: 1065, 6685: 1066, 6686: 1067, 6688: 1068, 6689: 1069, 6690: 1070, 6694: 1071, 6695: 1072, 6697: 1073, 6698: 1074, 6699: 1075, 6700: 1076, 6704: 1077, 6708: 1078, 6709: 1079, 6710: 1080, 6717: 1081, 6722: 1082, 6725: 1083, 6726: 1084, 6732: 1085, 6741: 1086, 6744: 1087, 6745: 1088, 6755: 1089, 6758: 1090, 6759: 1091, 6763: 1092, 6764: 1093, 6767: 1094, 6770: 1095, 6776: 1096, 6777: 1097, 6778: 1098, 6779: 1099, 6785: 1100, 6788: 1101, 6789: 1102, 6794: 1103, 6799: 1104, 6804: 1105, 6805: 1106, 6813: 1107, 7138: 1108, 7139: 1109}

base_opt = {'workers': 4,
            'split_id': 0,
            'cuhk03_labeled': False,
            'cuhk03_classic_split': False,
            'use_metric_cuhk03': False,
            'num_instances': 4,
            'ReID_factor': 10, }

def get_opts(name):
  # 1.
  if name == 'ide':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.RandomSizedRectCrop(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev), T.RandomErasing(EPSILON=0)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'densenet121':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Random2DTranslation(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128)), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'mudeep':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Random2DTranslation(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128)), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  # 2.   
  elif name == 'aligned':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Random2DTranslation(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128)), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'pcb':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Resize((384,192), interpolation=3), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(Imagenet_mean, Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((384,192), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(Imagenet_mean, Imagenet_stddev)])
    base_opt['ReID_factor'] = 2
    base_opt['workers'] = 16

  elif name == 'hacnn':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Random2DTranslation(160, 64), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((160, 64)), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  # 3.
  elif name == 'cam':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.RandomSizedRectCrop(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev), T.RandomErasing(EPSILON=0.5)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'lsro':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.Resize(144, interpolation=3), T.RandomCrop((256,128)), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((288,144), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'hhl':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.RandomSizedRectCrop(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev), T.RandomErasing(EPSILON=0)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  elif name == 'spgan':
    base_opt['transform_train'] = T.Compose([T.RandomSizedRectCrop(256, 128), T.RandomHorizontalFlip(), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev), T.RandomErasing(EPSILON=0)])
    base_opt['transform_test'] = T.Compose([T.Resize((256, 128), interpolation=3), T.ToTensor(), T.Normalize(mean=Imagenet_mean, std=Imagenet_stddev)])

  return base_opt