【LoMa】局部特征匹配重访：从LoMa-B到旋转不变LoMa-R的架构与工程实践LoMa（Local Feature Matching Revisited）是一个面向 SfM、视觉定位与几何估计的局部特征匹配器家族。它保持"关键点与描述子 + learned matcher"的工程接口，重点提升跨视角、跨尺度与困难外观变化下的匹配鲁棒性。仓库提供 LoMa-B、B128、L、G 和旋转不变版本 LoMa-R。本文按 GitHub README、demo.py 和公开仓库结构梳理其数据流、代码调用链、模型分层，并讨论如何把 LoMa 接入现有 SLAM/SfM 前端。