Olá Daniel!
Para fins didáticos, no projeto 3 é utilizado uma abordagem que não faz o uso de machine learning, é usado um conjunto de técnicas de processamento de imagem para detectar a região do retângulo na placa. Se sua intenção é reconhecer a escrita em placas eu recomendo mesmo usar o YOLO para a detecção.
Sobre usar o EAST para a detecção dos textos na imagem, é possível sim e inclusive é abordado no curso, explicamos bem certinho lá como usar. Só não entendi muito bem o que você disse sobre “usar a base de dados do YOLO”, acredito que se refira a usar a técnica YOLO para detecção (no exemplo desse projeto, detecção de placas). O uso do YOLO para detecção é extremamente recomendável quando você sabe em que tipo de objeto o texto que você quer detectar vai estar. Nesse caso como vai estar dentro de placas podemos usar o YOLO (que é excelente para detecção) para detectar o objeto e assim extrair apenas região de interesse (dentro da caixa delimitadora do objeto detectado), desse modo podemos executar o OCR apenas nessa área onde o objeto se encontra na imagem e assim evitar outros elementos que vão atrapalhar o reconhecimento.
A respeito da performance, se tal abordagem é apropriada ou não vai depender do tipo de sua aplicação. Por exemplo, se ela precisa funcionar em tempo real ou não. Para tempo real você vai ter uma opção menor de técnicas caso tenha um hardware muito limitado, mas ainda assim a maioria delas da para usar. Além disso, outro detalhe fundamental é o hardware que você possui disponível, por exemplo se possui GPU ou não (se possuir, melhor ainda, da para processar essas técnicas mais modernas em tempo real a uma boa taxa de FPS). Por isso o que recomendo é testar essas técnicas e verificar o tempo de inferência (tempo que demora para fazer a detecção), assim você decide qual fica melhor para a sua situação.