除了2D投影損失和加速損失，還可以考慮以下幾種損失函數來進一步提高3D位置估計的準確性：
重建損失：通過將3D關鍵點投影回2D圖像，並計算重建誤差，可以強化模型對3D結構的理解。這種損失函數可以幫助模型更好地捕捉手部的幾何形狀。
平滑損失：在時間序列中，對於相鄰幀的3D位置進行平滑處理，可以減少不必要的抖動，從而提高預測的穩定性。這可以通過計算相鄰幀之間的距離差來實現。
關鍵點間距損失：通過強調手部關鍵點之間的相對距離，可以幫助模型更好地理解手部的結構和姿勢，從而提高3D位置的準確性。
多任務損失：結合手部姿勢估計和形狀估計的損失函數，可以促使模型在進行3D位置預測時，考慮到手部的整體形狀和姿勢，從而提高準確性。
對抗性損失：使用生成對抗網絡（GAN）中的對抗性損失，可以促使模型學習到更真實的3D手部表示，從而提高預測的準確性。
這些損失函數的結合使用，可以進一步提升3D位置估計的準確性，增強手部追蹤系統的整體性能。