可靠的图像地理定位对于若干应用来说至关重要,从社交媒体地理标记到假新闻检测。最先进的地理定位方法超越了图像从图像的地理位置估算的任务。但是,没有方法评估图像的适用性,这导致不含地理位置线索的图像的不可靠和错误的估计。在本文中,我们定义了图像定位的任务,即地理位置图像的适用性,并提出了一种选择性预测方法来解决任务。特别是,我们提出了两个新颖的选择功能,利用地理定位模型的输出概率分布来推断出不同尺度的定位。我们的选择功能与最广泛使用的选择性预测基线进行基准测试,在所有情况下都表现优于它们。通过弃权预测不可定位的图像,我们将地理位置精度从城市规模提高到70.5%,从而使当前的地理位置模型可靠地对现实世界应用。
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