Да, в YOLOv8 можно исключить определенные объекты из распознавания путем настройки черного списка в конфигурационном файле data. Для этого нужно добавить параметр ignore_thresh в файл data и указать пороговое значение по которому модель будет игнорировать определенные классы объектов.
Пример конфигурационного файла data:
```
classes=80
train=<путь к файлу с обучающими данными>
valid=<путь к файлу с валидационными данными>
names=<путь к файлу с названиями классов>
backup=backup/
ignore_thresh = 0.5
```
При этом, чтобы нейросеть различала объекты с и без определенной метки, нужно убедиться что у данных объектов есть уникальные метки классов, и задать правильные названия классов в файле с названиями классов.
Кроме того, можно также настроить параметр ignore в файле конфигурации модели (например, yolov4-custom.cfg), чтобы указать конкретные классы, которые необходимо игнорировать при обучении.
Пример параметра ignore в конфигурационном файле модели:
```
ignore = 0 1 2
```
В данном примере, модель YOLOv4 будет игнорировать объекты с классами 0, 1 и 2 при обучении.