Özetçe -Üç boyutlu (3B) nokta bulutları üzerinde bölütleme yapmak, otonom sistemler için önemli ve gerekli bir işlemdir. Bölütleme algoritmalarının başarısı, üzerinde işlem yapılan nokta bulutlarının niteligine (çözünürlük, tamlık vb.) baglıdır. Dolayısıyla, nokta bulutundaki mevcut eksiklikler, nokta bulutu tabanlı uygulamaların başarısını düşürmektedir. Bu konuda, güncel bir çalısma olan GRNet, eksik nokta bulutlarını tamamlamaya odaklanan başarılı bir algoritmadır, ancak bölütleme yetenegi yoktur. Biz bu çalışmada, GRNet üzerine geliştirdigimiz derin ögrenme tabanlı GRJointNet algoritmasını sunmaktayız. GRJointNet hem bir nokta bulutundaki eksik noktaları tamamlamakta, hem de onun yapamadıgı parça bölütlemesini de yapmaktadır. Bu işlemler elde ettikleri verileri birbirlerini desteklemek için kullanmaktadır. ShapeNet-Part veri kümesinde yapılmış deneylerimiz, GR-JointNet algoritmasının nokta bulutu tamamlamada GRNet'den daha başarılı oldugunu göstermektedir. Aynı zamanda, GRNet bölütleme yapamazken, GRJointNet bu özelligi de kazanmıştır. Dolayısıyla bu çalışma nokta bulutlarının 3B bilgisayarlı görüde kullanışlılıgını arttırmak adına umut vadetmektedir.