Dieses Papier behandelt das Problem der überwachten Videosummarisierung, indem es dieses als ein Sequenz-zu-Sequenz-Lernproblem formuliert, bei dem die Eingabe eine Sequenz von Originalvideobildern und die Ausgabe eine Schlüsselbildsequenz ist. Unser zentrales Konzept besteht darin, ein tiefes Summarisierungsnetzwerk mit Aufmerksamkeitsmechanismus zu erlernen, um den Vorgang der Auswahl von Schlüsselbildern durch Menschen nachzuahmen. Zu diesem Zweck schlagen wir einen neuen Videosummarisierungsrahmen vor, den wir als „Attentive Encoder-Decoder Networks for Video Summarization“ (AVS) bezeichnen. Dabei verwendet der Encoder ein bidirektionales Long Short-Term Memory (BiLSTM)-Netzwerk, um die kontextuellen Informationen zwischen den Eingabevideobildern zu kodieren. Für den Decoder werden zwei aufmerksamkeitsbasierte LSTM-Netzwerke mit additiven und multiplikativen Zielfunktionen jeweils untersucht. Umfangreiche Experimente wurden an drei Benchmark-Datensätzen für Videosummarisierung durchgeführt, nämlich SumMe und TVSum. Die Ergebnisse zeigen die Überlegenheit der vorgeschlagenen AVS-basierten Ansätze gegenüber den Stand-der-Technik-Ansätzen, wobei Verbesserungen von 0,8 % bis 3 % an zwei Datensätzen festgestellt wurden.