视频匹配任务：从视频库（包括几十或上百个十几分钟长的视频）中，检索约1分钟长的视频片段。

你好！对于视频匹配任务，你可以使用一些视觉特征提取和相似度计算的方法来检索匹配的视频片段。以下是一个简单的流程：

1. 视频特征提取：使用预训练的深度学习模型（如ResNet、VGG或Inception）来提取每个视频帧的特征向量。这些向量可以捕捉到图像的语义信息。

2. 特征聚合：将每个视频帧的特征向量进行聚合，得到整个视频的特征表示。一种常见的方法是使用平均池化或者逐帧加权平均池化。

3. 相似度计算：对于查询片段和库中的每个视频，计算它们之间的相似度。常用的方法包括余弦相似度、欧氏距离或者相关性系数。

4. 排序和选择：根据相似度值对库中的视频进行排序，并选择与查询片段最相似的视频片段。

需要注意的是，这只是一个简单的流程示例，实际应用中可能需要根据具体任务和数据集进行调整和优化。此外，你还可以考虑使用更高级的方法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来进行视频特征提取和匹配。