要做视频相似度检索，首先需要将视频文件转换成一种可以进行比对的特征表示。一种常用的方法是使用深度学习技术，将视频帧转换成一系列特征向量，然后通过比对这些特征向量来确定视频之间的相似度。
以下是实现视频相似度检索的基本步骤：
提取视频特征：使用深度学习模型（如卷积神经网络）提取视频中每一帧的特征向量。这些特征向量可以包含图像的空间信息、颜色信息等。
组合特征：将每帧提取出的特征向量组合成整个视频的特征表示。可以考虑使用一些聚合方法，比如平均特征向量或者使用循环神经网络等。
计算相似度：使用合适的相似度度量标准（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算视频之间的相似度。比较视频的特征向量，计算它们之间的距离或相似度。
检索相似视频：根据计算的相似度值，可以对视频库中的所有视频进行排序，从而找到与查询视频最相似的视频。
需要注意的是，在实际应用中，视频相似度检索还涉及到一些额外的挑战，比如视频压缩、视频质量等因素的影响，以及快速匹配大规模视频库等问题。因此，针对具体应用场景可能需要对上述步骤进行一些调整和优化。