إكمال الشكل، وهو مشكلة تقدير الهندسة الكاملة للأجسام من الملاحظات الجزئية، يقع في قلب العديد من تطبيقات الرؤية والروبوتات. في هذا العمل، نقترح شبكة إكمال النقاط (Point Completion Network - PCN)، وهي طريقة جديدة تعتمد على التعلم لإكمال الأشكال. على عكس طرق إكمال الشكل الموجودة، تعمل PCN مباشرة على السحب النقطية الخام دون أي افتراض هيكلية (مثل التناظر) أو تسمية (مثل الفئة الدلالية) حول الشكل الكامن. وتتميز بتصميم مفكك يمكّن من إنتاج إكمالات دقيقة ومتقنة مع الحفاظ على عدد صغير من المعلمات. تظهر تجاربنا أن PCN تنتج سحب نقاط كثيفة وكاملة ذات هياكل واقعية في المناطق الناقصة على مدخلات ذات مستويات مختلفة من النقص والضوضاء، بما في ذلك السيارات المستخرجة من المسح الضوئي الليزري (LiDAR) في مجموعة بيانات KITTI.