يُعالج هذا البحث مشكلة دمج البيانات في مهمة إكمال المشهد الشكلي (SSC)، التي تُمكن من التعامل مع التصنيف الشكلي وإكمال المشهد في آنٍ واحد. تحتوي الصور الملونة (RGB) على تفاصيل نسيجية للأجسام، وهي عناصر حاسمة لفهم المشهد من الناحية الشكلية. في المقابل، تُسجّل الصور العمقية معلومات هندسية ذات صلة عالية بإكمال الأشكال. وعند استخدام الصور الملونة والعمقية معًا، يمكن تعزيز دقة مهمة إكمال المشهد الشكلي بشكل أكبر مقارنة باستخدام أحد النوعين بشكل منفصل. نقترح شبكة دمج متكررة ثلاثية الأبعاد ذات بوابة (GRFNet)، التي تتعلم اختيار المعلومات ذات الصلة من الصور العمقية والصور الملونة ودمجها بشكل تكيفي، وذلك من خلال استغلال وحدات البوابة والذاكرة. وباستناد إلى استراتيجية الدمج ذات المرحلة الواحدة، نقترح أيضًا استراتيجية دمج متعددة المراحل، التي تُمكّن من نمذجة العلاقات المتبادلة بين المراحل المختلفة داخل الشبكة. تُظهر التجارب الواسعة على مجموعتي بيانات معياريتين الأداء المتفوق وفعالية الشبكة المقترحة (GRFNet) في دمج البيانات ضمن مهمة إكمال المشهد الشكلي. وسيتم إتاحة الكود المصدري.