统一轨迹与3D姿态预测：面向多智能体体育分析的联合建模方法

研究提出一种社会-时间编码器，在输入层融合轨迹与3D姿态并通过共享因子化注意力联合建模，配合逐关节损失重加权和频域轨迹平滑项。该方法在WorldPose和3DPW上均优于此前的联合预测方法，姿态精度提升最大。作者还指出重叠序列构建带来的评估偏差，改用非重叠协议与确定性、无oracle的多未来预测策略。