本文提出了一种基于双分支神经网络的点云完形填充方法，结合对象完形子网络和自编码器，能够保留细节并学习全局特征。实验结果表明，该方法在点云补全任务中优于现有技术，并探讨了弱监督学习、姿态估计和特征聚合策略，展示了在多个数据集上的优越性能。