经过训练的maskrcnn遵循sagemaker示例笔记本，得到警告:您的模型将无法使用SageMaker TensorFlow服务容器进行维护。

经过训练的Mask R-CNN是一种常用的目标检测和实例分割模型，它结合了Faster R-CNN和FCN的思想。通过使用深度学习技术，Mask R-CNN可以在图像中准确地检测和分割出多个目标。

在使用SageMaker示例笔记本进行训练时，如果收到警告"您的模型将无法使用SageMaker TensorFlow服务容器进行维护"，这意味着您的模型可能不符合SageMaker TensorFlow服务容器的要求。SageMaker TensorFlow服务容器是一种用于在SageMaker中部署和托管TensorFlow模型的容器环境。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您的模型符合SageMaker TensorFlow服务容器的要求。您可以查阅SageMaker官方文档，了解关于模型要求的详细信息。
2. 检查您的训练代码和环境设置是否与SageMaker TensorFlow服务容器的要求相匹配。例如，您需要使用SageMaker提供的TensorFlow版本，并按照规定的方式组织和导出模型。
3. 如果您的模型无法满足SageMaker TensorFlow服务容器的要求，您可以考虑使用其他方式进行模型的部署和维护。例如，您可以使用SageMaker提供的自定义容器功能，将您的模型打包成适用于SageMaker的自定义容器，并进行部署和维护。

在腾讯云的产品中，您可以考虑使用腾讯云AI智能图像服务，该服务提供了丰富的图像处理和分析能力，包括目标检测和实例分割。您可以通过调用API接口，将经过训练的Mask R-CNN模型应用到您的应用程序中。具体产品介绍和使用方法，请参考腾讯云AI智能图像服务的官方文档：腾讯云AI智能图像服务。

需要注意的是，以上提供的是一种解决方案，具体的选择还需要根据您的实际需求和环境来确定。建议您在实施前仔细阅读相关文档，并进行充分的测试和验证。