Die Erkennung von Symmetrie ist ein klassisches Problem in der Computergrafik, bei dem traditionelle geometrische Methoden häufig eingesetzt werden. In den letzten Jahren haben wir jedoch beobachtet, dass tiefes Lernen das Gesichtsfeld der Computergrafik verändert hat. In dieser Arbeit zielen wir darauf ab, die Symmetrierkennung in okkupierten Punktwolken mit Hilfe von tiefem Lernen zu lösen. Nach bestem Wissen sind wir die ersten, die tiefes Lernen zur Bewältigung dieses Problems nutzen. In diesem tiefen Lernrahmen werden zwei Überwachungen verwendet: Punkte auf der Symmetrieebene und Normalvektoren, um uns bei der Identifizierung der Symmetrieebene zu helfen. Wir haben Experimente am YCB-Video-Datensatz durchgeführt und die Effektivität unserer Methode demonstriert.